“有好的人形機器人項目，一定要介紹給我！”
“我們在人形機器人方面的投資額度很充足，有產業鏈上下游任何優質項目多多分享！”

“如果你認識人形機器人方面的好企業，有機會帶他來我們辦公室坐坐！”……
面對創投機構向記者拋來的“項目推介邀約”橄欖枝，記者有點不知所措。

在近日由東莞濱海灣新區管委會與浙江浙銀匯金資產管理有限公司聯合主辦的具身智能產業與資本對接會上，多位創投機構人士除了向記者詢問“有沒有好項目推介”，還爭相與人形機器人企業家建立聯系，為了盡可能多地鎖定投資項目。
這背后，是以人形機器人為代表的具身智能賽道股權投資日益火熱。
去年4月首屆中國人形機器人產業大會發布的《人形機器人產業研究報告》預測，2026年國內人形機器人市場規模將達到104.71億元，2029年達到750億元，到2035年有望達到3000億元，這意味著中國人形機器人市場規模的年復合增長率達到62.6%。
一位杭州地區創投機構負責人在對接會現場向記者透露，為了搶占人形機器人賽道的投資機會，他們年初設立專門投向人形機器人的子基金，沒想到這個子基金在3個月完成“超募”，近期他們正四處尋找優質項目，滿足出資人對挖掘下一個“宇樹科技”的憧憬。
IT桔子數據顯示，2024年—2025年一季度期間，人形機器人領域發生64筆千萬元級的股權融資，僅今年一季度達到19筆，較去年同期增長280%。
這背后，是眾多股權投資機構發現AI+人形機器人的技術融合，正驅動人形機器人朝著完全自主決策的具身智能方向發展，即人形機器人基于物理世界的外部環境交互信息，如同人類般實時做出反應及行動。這將賦予人形機器人更大的發展前景與想象空間。
面對如火如荼的人形機器人股權投資，也有創投業內人士感慨投資決策越來越“難”。
“現在眾多創投資本都扎堆投向人形機器人核心零部件領域，導致我們長期跟蹤的一個項目估值今年以來迅速翻倍，嚇得我們不敢投資?！弊鳛閲鴥纫患揖劢箼C器人賽道股權投資的創投機構合伙人，張剛向記者無奈表示。
部分創投機構開始對人形機器人本體制造領域采取“只看不投”策略，原因是資本涌入令這個賽道競爭變得格外激烈，未來只有少數知名品牌人形機器人有望脫穎而出。這意味著創投機構需燒錢支持人形機器人企業持續打響品牌知名度。但此舉能有多大勝算，這些創投機構心里沒底。
運動控制核心零部件投資太火
創投機構轉向“感知”“決策”領域找項目
所謂“具身智能”，是人工智能領域的一項新興分支賽道，強調智能體（比如人形機器人等）通過“物理實體”與真實環境進行實時交互與動態學習，實現更接近人類或生物的智能行為。目前，以人形機器人為代表的具身智能產業正處于從實驗室向產業化過渡的關鍵期，市場潛力巨大，呈現高增長趨勢。
中國工程院院士譚建榮指出，未來智能化的人形機器人，需具備感覺要素、運動要素與思考要素。根據智能機器人的技術發展方向，可分成基于場景識別智能化的單機自主機器人、基于互聯互通集成化的多機協同機器人、基于人機交互擬人化的人機共融機器人。但在研發過程，智能化機器人仍需解決基于視覺的環境三維感知識別技術、多源多通道傳感異構數據融合技術、基于環境理解的全局精準定位技術、多機協同的集群化交互與控制技術、大數據驅動的故障診斷深度學習與多模式融合學習技術、多約束下機器人運動路徑規劃技術、多任務自適應協同的群智決策技術、產品知識圖譜與知識網絡構建技術等多重關鍵技術。
張剛表示，這驅動越來越多股權投資資本紛紛涌入智能化人形機器人賽道，因為每個關鍵技術的解決，都意味著相關企業將獲得人形機器人智能化升級的巨大紅利。
他透露，今年以來人形機器人股權投資之所以持續火熱，一個重要因素是創投資本認為今年人形機器人也將取得一系列突破：一是技術融合的提速，比如大模型與機器人控制系統的深度整合、多模態交互能力的顯著提升、核心算法的自主創新能力增強等；二是人形機器人應用場景的深化，包括垂直領域解決方案標準化、商業化應用加速落地、新型應用場景不斷涌現等；三是人形機器人產業鏈協同效應增強，包括上下游企業深度協作、核心部件國產化進程提速、產業生態體系逐步完善等。
“尤其是人形機器人上游運動控制環節核心零部件研發制造細分領域，由于大量創投資本的項目爭奪，導致部分企業估值每周都在上一個臺階，我們想投都覺得太貴投不起?！睆垊傉f。這倒逼他們將投資目光轉向人形機器人的“決策”與“感知”領域。
他很快發現，由于人形機器人“決策”需要大模型技術的支持，而大模型的研發又是一項昂貴的投入，能負擔這項投資的，主要是互聯網大型企業。于是他只能將更多精力轉向挖掘人形機器人“感知”領域的潛力企業。
在人形機器人“感知”領域，觸覺是實現具身智能的一大關鍵。它給人形機器人提供直接的接觸力與表面質感信息，從而實現精確操作與安全控制。未來，具備具身智能的人形機器人需配備運動、交互、力控、視覺與觸覺傳感器，從而擁有類似人類的感知與控制能力，提升其交互與適應性。
張剛透露，圍繞人形機器人“感知”領域的股權投資，他考察了多家相關初創企業，發現不同傳感模式各有利弊。比如視覺傳感能識別物體、環境與姿態，可以開展導航與物體檢測，但無法直接感知接觸與壓力，在遮擋或近距離操作時精度不足；力控傳感可以令人形機器人更具平衡力與安全性，但它缺乏精確的表面力學信息，無法感知與物體之間的微小觸感；運動傳感也能檢測人形機器人的運動狀態并保持其平衡，但無法提供局部接觸的信息、手部或身體外力。因此，越來越多股權投資機構都將投資目光轉向“觸覺傳感”領域，后者在給人形機器人提供直接的接觸力與壓力反饋同時，還能實現精確的力控與操作，增強人形機器人的安全性。
隨著觸覺技術的發展，當前人形機器人正從無觸覺向有觸覺發展。比如2023年三季度特斯拉推出的Gen 1人形機器人是無觸覺的，但當年年底Gen 2人形機器人面世時，變成有觸覺的；去年，國內多家機器人企業推出的人形機器人也具備“觸覺”。
“影響我們在人形機器人觸覺傳感領域股權投資的最大挑戰，是觸覺傳感器的技術路線眾多，沒人能精準預測誰能笑到最后?！睆垊偢嬖V記者。當前人形機器人觸覺傳感器的技術類型包括壓阻式、電容式、壓電式、光學與霍爾效應等，誰能最終脫穎而出，主要取決于初創企業能否實現全維度曲面集成、三維力矢量感知、多物理模態集成等技術突破以解決傳統感知的局限、研發全新復合傳感材料提升接觸穩定性與抓取成功率、以及構建深度學習觸覺識別與多模態感知數據融合的算法，實現感知精度大幅提升。
這令他在人形機器人感知領域“看得多、投得少”。
同創偉業創始合伙人兼董事長鄭偉鶴表示，他們也特別看重人形機器人研發企業團隊在底層算法、核心部件、場景化落地的突破能力，這是構建中國人形機器人產業生態的關鍵節點。
記者注意到，相比創投機構的“謹慎投資”，部分上市公司對人形機器人“感知”領域的投資并購意愿相對更高。這背后，是他們發現人形機器人正構建感知、決策、行動合一的智能新生態，無論是人形機器人產業鏈上游的核心零部件，還是中游人形機器人本體制造與系統集成與下游應用市場，感知智能的重要性日益增強，若上市公司通過投資收購，給自身人形機器人產業注入更強的“感知智能”，將有助于企業在人形機器人產業開辟第二增長曲線。
記者注意到，在這次對接會上，越來越多資本正攜手上市公司布局人形機器人賽道的資本運作。
浙江浙銀匯金資產管理有限公司總經理范志敏向記者透露，通過與東莞市新一代人工智能產業技術研究院、杭州市智能制造產業協會等機構合作搭建“AI+機器人”生態，他們正持續深化與政府部門、科研機構及產業方的協同效應，破解人形機器人產業鏈及應用場景所存在的“產業鏈分散，國際化布局受阻”、“應用場景模糊，落地困難”、“成本高企，商業化受限”、“產品力不足，惡性競爭”等挑戰，賦能相關上市公司產業升級，助力具身智能產業更好發展。

場景化落地與商業化周期挑戰猶存
創投資本期待出資人保持耐心

記者注意到，在人形機器人為代表的具身智能賽道股權投資日益火熱之際，另一個備受股權投資資本高度關注的挑戰，是人形機器人的應用前景到底有多大。

一位國內大型創投機構人士趙強向記者透露，當前影響他們投資決策的另一個關鍵變量，并不是人形機器人企業估值節節攀升，而是他們“吃不準”人形機器人場景化落地的成效。

在他看來，人形機器人的應用，主要聚焦在三大場景，分別是工業場景、商業場景與家庭場景，但每個場景都有人形機器人應用的不同痛點，比如商業場景需要低成本、工業場景需要人形機器人具備低發熱、高密度與輕量化等高性能、生活場景對人形機器人的安全性尤其看重，這都導致人形機器人替代效應存在巨大的不確定性。
一位長期聚焦工業場景具身智能應用的人士向記者透露，工業制造場景存在“數據不能出廠”、“自動化程度高”、“數據孤島效應大”（設備獨立工作以及工序間數據互不流通）、“工序工藝流程多”、“良率要求高”等特點，這都給人形機器人在工業場景應用帶來不小的麻煩。由于數據不能出廠，人形機器人只能先運往廠房進行反復測試，自動化程度高又令人形機器人的替代效應存疑，工序工藝流程多令人形機器人難以勝任生產工作等，這都導致制造企業的買單意愿下降。
“不少創投機構最擔心的是，人形機器人在工業場景的商業模式很難跑通，因為人形機器人企業在A企業定制的人形機器人工作方案，未必適合B企業，導致人形機器人產品缺乏標準化生產運作，令企業投入產出比相對較低?！彼赋?。當前不少專注工業場景的人形機器人研發企業研發投入與日常運營仍需要創投機構“輸血”，缺乏自主造血能力。
因此，越來越多創投機構紛紛將目光轉向人形機器人在商業場景的應用——在展廳接待、數據采集、便利店服務等商業場景，人形機器人有更大幾率能實現標準化服務，從而打通商業模式與實現規模效應，驅動相關商業場景人形機器人企業取得業績穩健較快增長。此外，家庭場景下的陪伴機器人與家政服務機器人，也開始受到部分創投資本的關注。
基石資本投資部執行董事張任奇認為，人形機器人應用前景有多大，需先區分“真需求”與“偽場景”。比如在工業制造場景，人形機器人能彌補勞動力短缺（如搬運、高危作業），替代繁重且枯燥的工作任務；醫療機器人可以提升手術精度；家庭服務機器人可以陪伴老人孩童、并分擔家務工作等，這些都是明確的“真需求”。相比而言，某些場景若缺乏長期黏性的用戶剛性需求、或受眾群體很窄，則是“偽場景”。
張剛認為，圍繞“真需求”，創投機構還需綜合評估人形機器人的商業化周期挑戰，其本質是技術成熟度與市場接受度的平衡。盡管當前人形機器人賽道股權投資估值相對較高，但就長期而言，人形機器人發展才剛剛起步，隨著AI+機器人融合發展，人形機器人的仿生大腦、仿生小腦、本體核心關鍵零部件性能都有望得到持續提升，從而給人形機器人場景化落地帶來更高的成功幾率。
“由于人形機器人與具身智能賽道太火熱，如今不少基金出資人心態也發生變化，開始期待這個賽道能帶來賺快錢賺大錢。近期我們與他們分享最多的，是人形機器人剛剛興起，需相當長時間的技術突破、產業迭代與應用落地，才能成為下一個劃時代產業，基金出資人若要分享人形機器人發展的最大紅利，需保持足夠的耐心與信心?！彼赋?。

（經采訪人要求，張剛、趙強均為化名）