“宁可投错，也不能错过。”近日，有投资机构人士向第一财经记者透露，具身智能领域部分热门项目已经到了需要抢份额的程度，今年以来自己的工作节奏也更加紧张。 据不完全统计，截至4月10日，具身智能领域至少发生了269起融资事件，其中122起融资披露的金额规模在345亿元左右。国家队、财产资本、顶级VC等力量纷纷下场押注具身智能的未来；多家企业估值突破百亿元，跻身“独角兽”行列。 多位受访对象表示，这股融资热潮主要是由新技术范式的出现、具身智能企业上市预期等因素共同推动，部分机构的投资方向也快速转向“世界模型”。 据第一财经记者梳理的IT桔子机器人（注：这里所指的机器人领域包括机器人本体、机器人零部件、机器人软件以及周边服务等等）融资数据不完全统计，截至4月10日至少共有269起融资事件。100天时间里，每天至少有2起融资。细分赛道方面，被投资的企业包括大脑算法、小脑控制、机器人本体、灵巧手、训练数据、垂直落地场景等。 不仅是融资节奏加快、融资规模有所突破，今年行业内单笔融资10亿元及以上金额的案例也在增多，数量至少有15起。据披露融资金额的案例，在2025年上半年，这一数字约为3起左右。 今年这些案例中，银河通用的单笔融资金额最大，达到25亿元，刷新具身智能领域融资纪录。该企业专注于具身多模态大模型通用机器人研发，自2023年成立起便历经多轮融资。据企查查信息，其融资总额近68亿元。 不到两个月的时间里，星海图就获得了30亿元的融资，其在今年2月11日、4月2日分别融资10亿元、20亿元。据该企业官方信息，作为具身智能赛道的引领者，星海图致力于构建围绕“整机+智能”驱动的开放世界具身智能解决方案。 千寻智能则差不多在一个月里获得了30亿元的融资。该企业专注于通用具身大模型与人形机器人研发，公司成立两年多的时间里就已经完成7轮融资。 在披露融资金额的企业中，还有不少公司在种子轮或天使轮中就斩获了数亿元融资，如墨甲机器人、Futuring未来不远机器人、动易科技、无界动力、贝塔无限、擎天租等等。 这股融资热潮中，部分公司的估值“水涨船高”，出现了一批百亿估值的独角兽，如星海图、银河通用、灵心巧手、智平方、千寻智能、星纪动元、帕西尼感知科技、Flexiv非夕、地瓜机器人等。 从数据来看，第一财经记者发现具身智能领域融资马太效应明显，大量资金集中在少数明星项目上。受访投资机构人士讲述称，目前热门项目抢份额加剧，要比拼流程速度、估值等，存在“越有钱越容易融到钱”的情况。 银河通用、灵初智能等企业融资背后就有着“国家队”的身影。像在银河通用最新一轮25亿元的融资中，国家大基金三期、中国银行、中国石化、中信投资等参与其中。地方国资机构中，深创投、浙创投、锡创投等较为活跃。 财产资本也在押注具身智能领域。其中，互联网大厂诸如字节跳动、百度、腾讯、京东、美团、小米等出现在多家企业投资人队伍中；制造型CVC中则有上汽集团、理想、蔚来等。 在顶级VC中，红杉中国参与至少10起融资，涉及细分赛道包含通用具身大模型、动力外骨骼、核心零部件等。高瓴创投、线性资本、英诺基金等也多次“出手”。 “受益于多模态大模型技术溢出，具身智能因为场景多元、想象空间巨大，成为资本布局的核心领域。”势乘资本合伙人刘英航主导过多家具身智能明星企业融资，他分析称，投资人对中国前沿科技的信心、港股18C通道的开放以及A股技术方向项目绿色通道的明晰等因素，共同促成今年具身智能领域的融资热潮。 据了解，港股18C通道允许未有收入、未有盈利的“专精特新”科技公司赴港上市，但需具备至少3个会计年度的营业记录。第一财经记者注意到，具身智能领域估值较高的几家企业成立时间也多在2023年前后。 新的技术范式正在受到资本青睐。“自去年下半年以来，具身智能领域的热门词汇已经从VLA（视觉-语言-动作）转变为世界模型。”深创投智能科技投资总监向志强介绍，世界模型相关项目已经成为机构们今年重点布局方向之一。 获得三家互联网大厂青睐、还斩获单笔10亿元融资的自变量机器人便是探索新技术范式的企业之一。据其官方发布信息，自变量自研的WALL-A模型，核心架构首创VLA与世界模型深度融合的技术范式。这一融合机制，提升了机器人执行非结构化环境中移动操作任务的零样本泛化能力。 刘英航还分析称，去年VC机构选择项目时偏重评估技术的差别化和潜力、团队背景和完整性，到了今年则更加注重商业化潜力、成熟度，以及上市的可能性。 在多位受访对象看来，行业短期内的泡沫是正常现象。“现在大部分投资人的心态是‘宁可投错，也不能错过’，有项目跑出来那就成功了。”受访投资机构人士表示，目前资本对具身智能的热情很高，而这一赛道的发展本身就需要资金持久支持发展。 向志强提到，具身智能预训练对算力的消耗、人才密度的要求较高，而当前仍面临着诸多瓶颈。如多种模态高效融合仍是开放性难题，模型在真实物理环境中的泛化能力与鲁棒性（注：即robustness，指系统在外部环境变化、输入数据波动或存在错误时，依然能够维持正常功能的能力）有待进一步验证。与此同时，技术路线尚未收敛。全球范围内，包括刚走出校园的年轻研究者在内，不同团队正沿着截然不同的技术路径展开探索，暂未达成行业共识。 刘英航也表示，一方面训练数据缺少大量的真实的机器人姿态反馈信息和触觉信息，也急需定义数据标准，另一方面具身智能模型缺少对空间的理解，更缺少与物体的交互预测能力。 “自动驾驶的数据量要10万～100万个小时，100万个小时是现在可以达到的最好水平，也是几家顶级公司的水平。”它石智航CEO陈亦伦曾在接受媒体采访时介绍，“机器人需要的数据一定是自动驾驶的10倍以上，因为任务更复杂。” 上述投资机构人士也判断，虽然2026年可能会有企业在工业场景下跑出POC案例（为了验证某个技术概念、解决方案或产品的可行性而进行的小规模测试或演示），但其ROI水平或难以令人满意。这是因为部署成本、维护成本与人力替代效益之间仍存在比较大的缺口。 “具身智能还是要回归到技术产品和市场匹配的商业实践。任何技术产品最后都要解决行业痛点、满足客户需求，回归商业社会的实质。”刘英航强调称，“技术是入场券，商业是生死线。” 而对于这场资本盛宴的持续性，向志强认为将取决于多个因素。比如，这一领域是否会有新的技术突破，以及量子计算、可控核聚变、AI Agent等热门赛道可能会分流部分资金。 他还表示，“希望获得融资的企业能将资金真正投入到大模型泛化能力、核心算法突破、关键部件自主可控及物理世界数据采集等财产短板中，持续夯实全栈核心竞争力，助力我国抢占具身智能技术制高点与财产主导权。”