引言

IT桔子的數(shù)據(jù)揭開了冰山一角：2025年，具身智能行業(yè)融資419.29億元人民幣，發(fā)生370起融資。

比數(shù)字更震撼的是人才流向——這個賽道已成為自動駕駛高端人才轉(zhuǎn)向的核心目的地。

華為車BU、大疆、地平線、Momenta……這些自動駕駛領(lǐng)域的“黃埔軍校”，正在成建制地向機器人領(lǐng)域輸送創(chuàng)始人、CTO和頂尖工程師。

當(dāng)自動駕駛的“黃金陣容”開始集體攻關(guān)如何讓機器人穿針引線、行走奔跑時，我們不得不問：

這究竟是一場基于技術(shù)延續(xù)性的、深思熟慮的“降維打擊”，還是資本在自動駕駛故事接近尾聲時，急于尋找下一個“科技神話”的狂熱接力？

（參考閱讀請點擊：《騰訊湯道生：自動駕駛技術(shù)經(jīng)驗，能讓具身智能“少走彎路”！騰訊云已為超40家具身智能企業(yè)提供算力和存儲支持》）

一、 遷徙背后：自動駕駛的“天花板”與具身智能的“原野”

為什么是現(xiàn)在？答案藏在兩個賽道的不同發(fā)展階段里。

對于自動駕駛，尤其是L4級Robotaxi，行業(yè)正面臨“收斂期”的陣痛。 

技術(shù)路徑（純視覺vs多傳感器融合）、商業(yè)模式（自營vs賦能）、應(yīng)用場景（Robotaxi vs 卡車物流）的爭論已持續(xù)多年，格局逐漸清晰。

更重要的是，那枚“圣杯”——全無人駕駛的大規(guī)模商業(yè)化，被證明需要攻克極其漫長的技術(shù)“長尾”和法規(guī)倫理高山，其時間成本和資金消耗遠超早期預(yù)期。

當(dāng)創(chuàng)新的邊際效益開始遞減，最聰明的大腦和最貪婪的資本自然會開始尋找天花板更高、想象力更廣的新邊疆。

具身智能，恰好呈現(xiàn)出一片尚待探索的“原野”。

與自動駕駛聚焦于“移動”這一單一任務(wù)不同，具身智能（Embodied AI）旨在為物理身體（機器人）賦予能理解和交互物理世界的通用智能。

它的應(yīng)用場景理論上無限廣闊：從家庭服務(wù)、工業(yè)制造到醫(yī)療康復(fù)、特種作業(yè)。這種“通用性”和“開放性”，為技術(shù)和資本提供了巨大的敘事空間。

自動駕駛所錘煉出的核心技術(shù)——感知（如BEV鳥瞰圖、占用網(wǎng)絡(luò)）、預(yù)測、規(guī)劃與控制，恰恰是機器人在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中自主行動所必需的基礎(chǔ)能力。

這種技術(shù)棧的高度重疊，使得自動駕駛?cè)瞬诺霓D(zhuǎn)型擁有了一條平滑的“遷移學(xué)習(xí)”曲線。

于是，一場基于“技術(shù)復(fù)用”和“想象空間”的雙重引力下的人才大遷徙，順理成章地發(fā)生了。

二、 門派林立：“自動駕駛系”機器人公司的戰(zhàn)略分野

涌入的精英們并非盲目前行，他們帶著在原領(lǐng)域的深刻烙印，形成了風(fēng)格迥異的創(chuàng)業(yè)門派：

1、華為系（如它石智航、智元機器人）：高舉高打，軟硬一體，志在生態(tài)。

華為系創(chuàng)業(yè)者繼承了“軍團作戰(zhàn)”和“全棧自研”的基因。

它石智航天使輪融資1.2億美元，創(chuàng)下紀(jì)錄，其展示“能刺繡的機器人”意在彰顯極致的精細控制能力。

智元機器人（稚暉君創(chuàng)辦）更是現(xiàn)象級，不僅快速推出人形機器人“遠征A1”，更通過投資產(chǎn)業(yè)鏈上游、設(shè)立產(chǎn)業(yè)基金，顯露出構(gòu)建閉環(huán)生態(tài)的野心。

他們的打法清晰：不滿足于做機器人公司，而是要成為智能機器人時代的“基礎(chǔ)設(shè)施”定義者，復(fù)制華為在通信和智能汽車領(lǐng)域的成功路徑。

2、大疆系（如宇樹科技、Strutt、璇璣動力）：硬件基因深厚，產(chǎn)品思維主導(dǎo)。

從大疆走出來的團隊，深諳如何將尖端技術(shù)封裝為穩(wěn)定、可靠、甚至具有設(shè)計美感的消費級產(chǎn)品。

宇樹科技實現(xiàn)年出貨超5500臺人形機器人，證明了規(guī)�；�制造能力。Strutt打造7499美元的高端智能出行工具，試圖開辟新品類。

璇璣動力堅持核心零部件全棧自研。

他們的共同特點是對硬件、成本、供應(yīng)鏈和產(chǎn)品定義有著刻入骨髓的敬畏與掌控力，這是將實驗室機器人推向市場不可或缺的關(guān)鍵能力。

3、地平線系（如地瓜機器人、維他動力）：聚焦底層，提供“發(fā)動機”。

作為芯片和算法平臺公司出身，地平線系的創(chuàng)業(yè)項目天然帶有“賦能”色彩。

地瓜機器人直接定位為“機器人軟硬件通用底座”，服務(wù)廣大開發(fā)者和高校，旨在成為機器人界的“安卓”或“地平線征程芯片”。

他們的戰(zhàn)略是不做整機紅海競爭，而是抓住產(chǎn)業(yè)鏈的“賣水人”角色，這在行業(yè)爆發(fā)前期是風(fēng)險更低、潛在收益更穩(wěn)固的選擇。

4、Momenta系（如星海圖、簡智新創(chuàng)）：算法與數(shù)據(jù)驅(qū)動，尋求快速迭代。

以AI算法見長的Momenta，其離職團隊創(chuàng)業(yè)也延續(xù)了這一優(yōu)勢。

星海圖迅速推出仿人形機器人，簡智新創(chuàng)則專注于具身智能的“數(shù)據(jù)基建”。

他們的邏輯是：自動駕駛的成功依賴于海量數(shù)據(jù)閉環(huán)，機器人要獲得通用智能，同樣必須解決高效的數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注和仿真問題。

他們試圖將自動駕駛領(lǐng)域已驗證的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法論，平移到機器人學(xué)習(xí)過程中。

三、 狂歡之下：2026年，商業(yè)化落地將成為“試金石”

419億的熱錢和頂尖人才的涌入，無疑點燃了產(chǎn)業(yè)的引擎。

然而，所有科技浪潮都逃不過一個終極問題：何時、何地、如何賺錢？

 對于具身智能，2026年很可能就是從“技術(shù)演示與融資狂歡”邁向“商業(yè)化落地驗證”的關(guān)鍵分水嶺。

目前，行業(yè)面臨幾個核心挑戰(zhàn)：

1、場景之惑：

是豪賭“通用人形機器人”的遠大未來，還是先深耕“專用輪式/臂式機器人”的眼前需求？

是進軍價格敏感、要求極高的家庭服務(wù)，還是聚焦付費意愿明確、任務(wù)規(guī)范的工業(yè)物流、醫(yī)療或農(nóng)業(yè)場景？

選擇比努力更重要。

2、成本之困：

一個能靈活操作、安全交互的機器人，其核心零部件（靈巧手、關(guān)節(jié)、傳感器）的成本至今居高不下。

如何通過技術(shù)創(chuàng)新和規(guī)模效應(yīng)，將價格打入商業(yè)客戶或消費者可接受的范圍，是量產(chǎn)的前提。

3、可靠性之考：

與在相對規(guī)則道路上行駛的自動駕駛汽車相比，機器人需要應(yīng)對的物理環(huán)境更加非結(jié)構(gòu)化，交互對象（人、物）更加不可預(yù)測。

確保長時間、高負荷下的安全穩(wěn)定運行，是比炫技更難的工程難題。

那些擁有自動駕駛“實戰(zhàn)”經(jīng)驗的團隊，其真正的優(yōu)勢或許正在于此：他們經(jīng)歷過從Demo到量產(chǎn)、從技術(shù)奇跡到穩(wěn)定產(chǎn)品的殘酷淬煉，深諳算法與硬件的工程化結(jié)合之道，也更能理解在復(fù)雜系統(tǒng)中平衡性能、成本與安全性的藝術(shù)。

2026年，具身智能或?qū)⒂瓉?ldquo;冷靜期”，但這并非泡沫破裂，而是產(chǎn)業(yè)走向成熟的必經(jīng)階段。

資本會從“投團隊”轉(zhuǎn)向“投訂單”，技術(shù)會從“炫技”轉(zhuǎn)向“實用”，創(chuàng)業(yè)者需回答：我的機器人解決了什么別人解決不了的問題？單位經(jīng)濟模型是否成立？

那些能扎根場景、打磨產(chǎn)品、控制成本的企業(yè)，將在洗牌中勝出。而僅靠概念融資、缺乏落地能力的項目，或?qū)⒈皇袌鎏蕴��?/p>

總之，無人車來也（公眾號：無人車來也）認為：

這場由自動駕駛老兵們發(fā)起的“二次遠征”，其意義或許不在于短期內(nèi)復(fù)制一個機器人界的“特斯拉”，而在于用最頂尖的工程化能力，將AI從虛擬的比特世界，扎實地“植入”物理的原子世界，讓智能真正“具身”，讓機器真正為人所用。

黎明已至，但真正的烈日考驗，才剛剛開始。

親！你說呢？

#無人車來也  #無人駕駛  #自動駕駛  #無人車 

       原文標(biāo)題 : 419億熱錢涌入：自動駕駛大佬涌入具身AI賽道，是技術(shù)降維還是資本狂歡？