近年来，具身智能正在本钱取手艺双沉驱动下热度攀升，但陪伴而来的估值泡沫取贸易化迟畅，也逐步激发投资界担心。近日，高盛演讲所指出的行业订单荒，以及Figure对优必选相关视频涉嫌AI合成的公开质疑，进一步将行业推至核心，其正在订单落地取手艺实正在性方面面对的双沉。正在此布景下，蓝鲸科技记者专访了联想创投集团董事总司理梁颖，从投资人视角解析行业当前挑和取将来投资标的目的的变化。做为正在该范畴深耕超十年的投资方，联想创投不只曾正在逐际动力估值仅三四亿元时参取首轮投资，其成长为估值三四十亿元的明星项目，还孵化了云迹科技、星动和零沉力飞机工业等多家代表性企业。针对高盛的质疑，梁颖指出，环节正在于验证客户端能否实正正在利用已采购的机械人，婉言当前不少产物尚未构成无效贸易闭环。她进一步点出，行业更深层问题：不只是AI能力不脚，本体其实也并不成熟，包罗不变性差、功耗高、负载能力衰等硬件瓶颈仍待冲破。正在她看来，具身智能不该简单等同于双脚人形机械人，人形大概是终极胡想，但贸易落地的焦点正在于场景适配，而非形态仿照。基于这一判断，2026年，联想创投的投资逻辑将从聚焦机械人本体，转向财产链上逛的焦点部件范畴。蓝鲸科技：近年来人形机械人行业热度攀升，却受困于成本取场景难题，联想创投对其贸易化临界点有何判断尺度？梁颖：比拟人形机械人，我更倾向于称其为具身智能。具身智能不等同于双脚人形机械人，人形机械人更像终极胡想，需要期待财产和手艺成熟，可能还需要10年时间。具身智能的焦点是让机械更智能化，而智能化未必需要仿人。这一波AI大模子加机械人，处理了保守机械人只能完成单一使命、多使命需长时间锻炼的问题。1。0阶段的机械人多聚焦垂曲场景，好比扫地机械人、除草机械人、从动驾驶等；工业场景中更多是从动化加机械人的组合，已替代大部门可替代的人工，剩下的都是成本效率不如人或难以替代的工做。这也是特斯拉结构相关产物的缘由，其工场已近乎无人化，只剩少量人工无法替代的操做，需要机械人进一步替代。这一波手艺的焦点是抓住了大模子的泛化机遇，但拐点尚未到来，目前还做不出抱负化的类人机械人。梁颖：率直地说，机械脑、小脑算法及硬件本体均未达到财产大规模成熟阶段，这一波获得融资的机械人创业公司，不少来自AI算法布景。他们认为机械人本体硬件已成熟，只是不敷智能化，靠AI大模子就能补齐短板。但现实是，本体其实并不成熟——现正在能做出demo，可批量落地处理现实问题的挑和很是大。大师该当也看了本年亦庄的机械人活动会，机械人纷纷表态奔驰，能较着发觉它们不变性差、功耗高，无法长时间工做，还存正在其他诸多问题，更不消说并非完全自从，需依赖遥操，一个机械人要两名工程师陪跑。对机械人来说难度极大，目前底子做欠好。蓝鲸科技：人形机械人需要霸占关节、功耗等手艺才能实现多使命，行业能否陷入手艺堆砌难落地的怪圈？梁颖：要实现人形机械人取人比肩的矫捷性，必需搭载至多50+的度关节，但这会间接激发连锁难题成本飙升难以节制，小型化落地受阻，还陪伴功耗过高、不变性不脚等诸多现实瓶颈。抱负虽丰满，现实却骨感——当前不少企业仍逗留正在概念叙事阶段，即便估值居高不下，贸易化价值实则无限，大都产物的焦点使用场景仍聚焦科研范畴。离开学术研究范围，实正能落地适用的成熟产物百里挑一。我们正在大量项目调查取投资实践中发觉，很多公司初期均要打制全场景多使命人形机械人，例如正在工场场景中无需特地锻炼，半小时内即可切换插螺丝、搬箱子等分歧功课使命，但实正推进落地时，大都企业不得不转向科研市场寻求冲破，找到贸易化迸发点的难度极高，人形机械人财产的贸易化历程确实面对严峻的现实挑和。蓝鲸科技：具身智能可拆分为机械臂取挪动平台的模块化形态，这种设想思可否处理当前手艺冲破分离、落地场景碎片化的问题？梁颖：科研范畴确实正在不竭测验考试处理这些问题、寻求手艺冲破，但这个过程中，往往正在特定场景下才偶尔实现。我小我感觉，现正在的具身智能机械人能够拆分成上下两部门：是机械臂，下面是可挪动平台，至于是双脚、轮式仍是四脚，其实不主要，环节是适配场景。好比工场场景里，四脚或轮式可能比双脚效率高得多，没需要于人形。这种对人形的执念，其实是受相关产物影响，大师都感觉要形机械人。但现实落地场景中，实正需要人形的其实是家庭——家庭不适合轮式设备，速度不克不及太快，需要不变、平安且不伤人，空间适配性也要强。而工场场景里，良多时候不需要挪动平台，固定的机械臂就能完成复杂操做。所以焦点不是要做一个完满的产物，而是找到合适的使用场景，让机械替代人的经济模子成立，说白了就是客户情愿为它买单。如果买一个10万块的机械人，后续还得两小我特地，就没意义了。蓝鲸科技：对于高盛演讲提及的行业订单荒（暂无企业确认大规模订单或明白出产时间表），您怎样看？梁颖：环节要看客户端——买了100台机械人，是不是实的正在利用。有些产物其实尚未是个完成品，可能只是个demo。另一方面，不少行业的人有很深的危机感，想靠AI和机械人改变行业，所以会情愿采办测验考试。就像良多老板给员工买了一堆相关产物，成果用了一个月就发觉欠好用、用不了。我感觉该当激励大师测验考试，如许才晓得两头的问题正在哪里，然后一路想办决。一起头不消希望机械人处理所有问题，先聚焦一两个使用场景，再慢慢拓展更多功能就行。蓝鲸科技：你们做调研时，能否会碰到一些贸易落地不太成功的机械人企业？这些企业的问题症结正在哪？是不是由于急于融资，所以更方向于向投资人讲故事？梁颖：本钱有时候会急于鞭策行业成长，每个行业都有本身的成长纪律。现正在本钱大量涌入，就像AI 1。0泡沫分裂后，一堆公司倒下；过去两年，半导体行业也有良多企业倒闭，所以有时候本钱正在背后会急于求成。本钱本身没有绝对的对取错，对的时候能帮力企业快速成长；反之，没有本钱，企业的制血和成长周期会大大拉长。但本钱也会过度催生，形成大量的泡沫，总体来看有益有弊。蓝鲸科技：将来，联想创投正在具身智能范畴的投资，会方向To C类机械人公司仍是To B类机械人公司？梁颖：短期To B更容易贸易落地变现，To C虽说是天花板最高、市场最大的赛道，但当前手艺难度也最大。我们抱负中的机械人，说白了就是能正在家替代管家，啥都能干、实正帮人处理问题——陪孩子、陪白叟、做家务、做饭等。但现正在的机械人单一工作都尚未能做好，即便大模子让它的感情认知和对话能力有了提拔，陪同时仍然像机械人，没有实正的同理心和温度。不外从久远来看，我们创投的投资逻辑更看沉持久价值，可能要等5年、10年以至15年。这个过程中手艺和使用会不竭迭代，呈现螺旋上升的态势。每一波本钱和从业者进入，城市处理部门问题，落地一些能实正实现机械替代人、降本增效的。碰到手艺瓶颈就寻找新手艺，发觉新使用场景就持续攻坚，最终朝着阿谁抱负方针推进。梁颖：具身智能贸易化的落地，要想替代人，焦点仍是要处理实正的降本增效。场景不要太复杂，这类场景大概是、不适合人涉脚的范畴，好比、污染的巡检、等，这类场景的刚需性很强。也不必然需要人形，特定场景下轮式等形态就够用，焦点是处理人不适合去的问题，以及人无法24小时工做的需求。这一波的焦点仍是使用需求驱动，正在需求导向下找到最优处理方案，有时候要做减法而非加法，不克不及堆砌各类功能。现正在做相关范畴的公司，大多是科研布景的传授身世，学院派居多。他们更倾向从手艺出发，思虑手艺能做什么；但其实该当从需求出发，先明白需要什么，再看手艺可否实现。实现方针不必依赖单一手艺，也不克不及只盯着某类手艺，环节是用合理成本的手艺处理现实问题。梁颖：我们结构具身智能很早，从机械人1。0到2。0，我们投资了30多家机械人企业。具身智能这波，也正在晚期估值不高的时候投了7-8家。焦点仍是看好团队——他们清晰面对的挑和，也会兼顾短期落地取久远成长。到2026年，再投这类本体企业的话，估值曾经偏高了，并且该出来创业的团队根基曾经创业了。本钱是有周期的，所以我们本年下半年曾经起头逐步向财产链上逛的零部件范畴倾斜。同时，也关心已投企业的贸易化落地，帮帮这些企业找到贸易化的切入点。