在 BEYOND Expo 2025 展會期間，梅花創投創始合伙人吳世春圍繞 AI 大模型、機器人應用及行業投資趨勢等熱點話題接受了媒體群訪，以投資人視角剖析行業現狀，闡述對技術落地、商業化路徑的深度思考。

以下為群訪內容實錄：

“套殼”AI 企業：短期套利難筑護城河

針對大模型訓練成本高企下涌現的“套殼”AI 企業（如將技術封裝為 SaaS 工具的中間商），吳世春直言這類模式本質缺乏護城河。“每次大模型升級都會對其造成沖擊，所有套殼行為都只是短期套利。”他指出，技術中間商若無法構建底層技術壁壘，終將面臨被替代風險，行業需警惕偽創新泡沫。

人形機器人：跨越三大門檻方能突破“展示型”困局

當前人形機器人多局限于表演、教學等展示場景，吳世春對其短期商業化持謹慎態度。他提出行業需突破三大核心門檻：

• 提升泛化智能水平：需實現復雜環境下的自主決策與任務執行能力；

• 降低能耗至實用階段：多數機型僅運行幾分鐘即需充電的現狀亟待改善；

• 解決人機交互安全性：物理接觸場景中的安全防護機制需完善。

他特別澄清英文“robot”的本質是替代勞動的機器，中文的“機器人”翻譯易誤導認知。廣義機器人應涵蓋所有能替代特定勞動的自動化設備，這一視角為產業發展拓寬了想象空間。

機器人產業的破局路徑：聚焦規模化場景

吳世春認為，機器人產業的關鍵在于找到規模化應用場景。他以大疆無人機（航拍場景）、追覓與科沃斯（掃地機器人）為例，說明通過規模化應用可實現成本下降和用戶普及的良性循環。他預測，除工業機器人外，未來 3-5 年服務機器人領域值得重點關注。目前，中國部分酒店已引入送餐機器人，清潔機器人可實現廁所臺面清潔、地面清掃、馬桶清潔等全流程無人化作業，這些場景已展現出實際應用價值。

盈利邏輯：“賣水人”先行，數據業務呈階段性機會

談及行業盈利路徑，吳世春援引“賣水人”理論指出：“當大多數領域尚未盈利時，基礎設施提供者往往先獲利。”當前 AI 行業中，英偉達及算力中心憑借算力供給已實現盈利，而數據作為訓練機器人“大腦”的剛需資源，正成為爭奪焦點。

但他同時強調，數據業務的稀缺性將隨數據量豐富而下降，“好生意的核心是稀缺性，數據業務的黃金期大概持續一年半左右”，企業需警惕階段性機會的周期性風險。

警惕“表演型”技術泡沫，回歸生產力替代本質

針對機器人表演現象，吳世春以“猴子表演”為喻指出：“當市場僅有兩三只‘猴子’時，曝光加持會營造稀缺感；但若出現一千只，表演價值將迅速稀釋。”他強調，產業發展的關鍵在于“能否真正替代人類工作”，評價標準應為“是否比人做得更好”。

航拍無人機解決高空拍攝難題、掃地機器人實現清潔效率提升，這類具備明確替代價值的技術才是行業發展的核心驅動力。他提醒行業需避免陷入“展示型”技術陷阱，聚焦真實生產力提升。

AI 投資轉向：聚焦應用型技術，拒絕“半成品”泡沫

從投資人視角出發，吳世春透露梅花創投 2025 年投資策略聚焦應用型 AI——“只關注能直接替代特定崗位、產出明確業務結果的技術”。他尖銳指出，當前展會大量 AI 產品仍屬“半成品”，空有概念包裝卻無法提供可量化價值。

以 2024 年火爆的 AI 一體機為例，市場僅售出數千臺，本質是未能解決真實痛點的“泡沫產品”。他強調，投資邏輯應回歸“企業能否創造新價值、客戶是否愿意付費”，企業培訓等場景雖方向正確，但仍需打磨場景適配性，形成成熟可交付的產品形態。