TL;DR：
2026年初，中国具身智能赛道爆发“大炼钢铁”式的融资热潮，数家初创企业在数日内晋升百亿独角兽。这标志着AI竞争已从纯粹的云端逻辑博弈转向昂贵的物理世界占领，资本正试图在泡沫破裂前通过饱和攻击换取通往通用人工智能（AGI）的硬件入场券。
在刚刚过去的春节，当大多数中国人还在忙着推杯换盏时，一群金属“劳动力”正忙着在春晚舞台上展示它们愈发协调的关节。然而，比起机器人笨拙的舞姿，更让华尔街和中环感到眩晕的是后台跳动的融资数据。2026年开年仅一个月，全球具身智能领域的融资额便突破了160亿元人民币。如果说去年的大语言模型是AI的“灵魂觉醒”，那么现在的资本逻辑很明确：是时候给这些灵魂穿上盔甲了。
资本的“重金属”狂欢
在这场被称为“马年首秀”的融资竞赛中，千寻智能与智平方无疑是聚光灯下最耀眼的舞者。千寻智能在短短数日内豪取20亿元融资，估值瞬间跨入百亿门槛[^1]。紧随其后的智平方则在B轮融资中斩获10亿元，其背后站着百度、中国中车以及一众特斯拉生态链的巨头[^2]。
这种融资节奏与其说是“投资”，不如说是某种形式的“军备竞赛”。观察这些投资方的名单不难发现，单纯的财务投资人正逐渐让位给那些拥有生产线和应用场景的“产业大亨”。当云锋基金、腾讯与中车资本坐在一起时，他们赌的不再是一个精妙的算法，而是一个能够像熟练工人一样在宁德时代电池线上组装PACK包的物理实体。在具身智能的世界里，PPT上的Scaling Law正被现实中的Capex（资本支出）所取代。
物理世界的“入场税”
然而，在这些令人血脉偾张的估值背后，具身智能行业仍处于它略显尴尬的“婴儿襁褓期”。正如高工机器人产业研究所的数据所揭示的，尽管2030年市场规模有望突破千亿，但2025年的实际蛋糕仅有63.39亿元[^1]。这种估值与营收的巨大鸿沟，正是具身智能面临的“物理税”。
要把一个数字灵魂塞进金属躯壳，挑战远比训练一个聊天机器人要大得多：
- 硬件的“贫血”：要模仿人类那拥有20多个自由度的手部，现有的舵机和电机依然显得力不从心且价格昂贵。
- 算法的“脑雾”：学术界至今尚未在类人行走算法上达成真正的共识，春晚舞台上的稳健表现更多源于对特定路径的精密排练，而非真正的智能应激。
- 成本的“铁律”：一台仿生机器人的售价动辄50万元人民币，这足以支付一名熟练工人十年的薪水[^1]。除非成本能随规模效应呈几何级数下降，否则这些“独角兽”很可能只是工厂里昂贵的装饰品。
谁将拥有最后一块“废铁”？
具身智能的竞争本质上是一场关于“时间”的豪赌。智平方等企业试图通过“端到端大模型”来赋予机器人泛化能力，使其从“表演者”进化为“生产者”[^2]。这种路径的迷人之处在于，如果成功，机器人将不再需要为每个场景单独写代码；其危险之处则在于，研发的高昂成本可能在产品成熟前就耗尽公司的最后一分现金。
更有趣的观点来自数据侧。一些激进的创业者认为，中国真正的优势不在于硬件供应链，而在于“脏数据”的获取成本[^4]。在美国团队追求完美模拟数据时，中国工厂里的非标准、非完美数据正成为训练大模型的绝佳养料。这种“在泥泞中学习”的能力，或许能让中国机器人更快地适应复杂多变的现实环境。
正如一位匿名投资人所言，当前的具身智能赛道正经历一场“百团大战”，最后能站着的或许只有两三家。对于大多数在风口上起飞的公司来说，2026年的融资热潮可能是最后的一剂强心针。在泡沫消散后，人们会发现，有的公司造出了改变世界的劳动力，而有的公司，只是在这个昂贵的春天，制造了一些会跳舞的精美废铁。