由深圳市人民政府主办的第二十七届高交会于2025年11月14日至16日在深圳举行。作为高交会的重要论坛，“中国高新技术论坛”于11月14日举办，论坛主题为“人工智能赋能未来产业发展”。优必选科技投关负责人陈建泉在演讲中提到，具身智能的本体还处于发展阶段，正处于产业化试验落地的阶段。
陈建泉认为，一级市场供应链上游可能会有更大的机会，因为其估值相对于本体公司不会那么高。但在投资供应链上，公司也在寻找一些潜在合作伙伴。“我们更看重供应链持续研发技术的能力，是否具备对具身智能行业的理解，是否还停留在传统纯硬件代工制造的思维，以及在技术人员投入和与人形机器人产业链的协作程度。”
从二级市场角度来看，更强调通过财报信息观察公司技术落地订单的持续性，以及其在行业格局中的护城河是否更有力。
创业者如何抓住风口？陈建泉强调，一定要有自己的技术特色，并且坚持下去。“不要因为一时的挫折或外界的不认可，就放弃原先坚定的技术路线。”
他表示：“船到桥头自然直。我们在疫情期间经历过非常困难的时刻，但特斯拉的出现帮助了我们。特斯拉作为整个行业的重要领导者，推动了中国人形机器人的产业链建设。正因为特斯拉的出现，大家看到了人形机器人作为潜在新兴产业的巨大机会，能够像新能源汽车一样蓬勃发展。有了坚定的技术发展路线，就应当持之以恒地推进。”
对话实录
姚宁波：各位来宾下午好！我是凯联资本董事总经理姚宁波，很高兴主持本场“具身智能产业投资发展圆桌会议”。
当前，具身智能机器人正迈入“技术突破—资本涌入—场景落地”的螺旋上升关键期。AI大模型的多模态能力突破“智脑”瓶颈，人形机器人硬件成本持续下降以打通“具身”载体，生成式AI为产业链协同注入新变量。三者跨界融合正开启人机共生的智能新时代。这一变革中，资本如何平衡技术理想与商业现实，产业如何实现“智脑赋能+具身破界”，成为行业破局的核心命题。
今天，我们有幸邀请到多位业界代表，他们将从不同角度分享实践经验和独到见解。
下面，有请参与本场圆桌对话的嘉宾上台就坐：
- 融创投资创始合伙人 赵俊峰先生
- 达晨财智主管合伙人 傅忠红先生
- 优必选科技投关负责人 陈建泉先生
让我们以热烈的掌声欢迎各位嘉宾的莅临！
由于时间有限，我们的讨论会尽量言简意赅。首先请三位嘉宾做自我介绍，并分享大家最关注或正在开展的投资业务内容。
陈建泉：大家好！我是优必选科技的投关负责人陈建泉。在优必选已有八年时间，见证了人形机器人从无到有的发展历程。优必选在产业发展过程中，经历了多个投资阶段——天使轮、A轮、B轮、C轮乃至IPO，各发展阶段多家投资基金的加入，都为行业发展起到积极推动作用。公司上市后，我们更多从产业上下游开展投资布局。希望能通过今天的分享，为大家提供一些参考建议。
姚宁波：我叫姚宁波，来自凯联资本，主要负责硬科技投资，涵盖人工智能、半导体、具身智能、航空航天等领域。此前曾在英特尔工作五年，负责英特尔芯片与本地电子设备制造商的合作。十年前，我们与小米生态链的九号公司开发过智能机器人，当时AI还处于计算机视觉阶段，未如今日火热。后来我参与了人工智能早期投资，投资了智谱AI、文远知行等企业。今年上半年刚投资智元机器人，目前还有若干早期机器人项目正在推进中。
关于具身智能行业投资，有媒体称融资火爆且存在泡沫，也有人认为赛道格局基本确定，特别是本体阶段。对此，大家怎么看？行业内是否仍存在投资机会？
陈建泉：我非常认同傅总和赵总的观点。目前本体仍处于早期发展阶段。即使优必选在人体机器人有约8亿元的订单，且客户多为大型企业，我们仍认为产业化试验落地尚在初级阶段，特别是在工业场景，正努力迈向更大规模测试。
投资本体公司时，我们认为应聚焦特别初创阶段的技术体系，或关注已有一定成熟度的企业，看其技术落地能力，如技术转化为工程样机、产品交付订单的质量。如果研发阶段无法实现工程化转化，那就像十年前波士顿动力那样，虽具备炫酷动态能力，但因技术路线调整（如液压改为电动）未能迅速产业化。
尤其同意赵总意见：一级市场的供应链上游潜力更大，因为其估值通常低于本体。在投资供应链时，我们重视持续研发技术能力，是否真正理解具身智能行业，是否仅停留在传统硬件代工思维，技术团队投入程度，以及与人形机器人产业链的配合度。
从二级市场角度则侧重通过财报观察技术订单的持续性，以及企业在行业内能否构筑强有力的护城河。
姚宁波：陈总观点很到位，企业首先必须具备生存和盈利能力，且能真正解决产业痛点，才具备投资价值。
时间有限，切入第二话题。目前许多人形机器人或具身智能产品仍通过遥控互动，社交媒体上对此有不少质疑，认为这些更多像遥控玩具。许多嘉宾分享，他们正应用大模型或大模型泛化能力赋能机器人，使其更智能化。大家认为现有技术路线是否已基本明确？未来能否达成真正具身智能？是否存在类似“DeepSeek”时刻的技术突破？
姚宁波：具身智能确实是一大投资机会。陈总，您作为从业者怎么看？
陈建泉：通用智能范畴很大。现阶段看，智能化不可能脱离具体应用场景。无论是芯片、大模型还是硬件技术，短期内都难以支持实现各场景通用智能。作为本体公司，我们更多关注技术转化落地，技术能应用于哪些具体场景。脱离场景谈技术体系没有太大意义。短期内，世界模型、VLA等仍难实现高准确率语言理解与任务执行。
技术问题已有多位大佬讨论，这里不赘述。
在人形机器人落地场景中，服务人的元素尤为关键。部分简单场景人类有机会实现。工业场景是我们首个落地方向，人形机器人与自动化工业机器人协同作业，致力于将已达90%-95%自动化水平提升至99%-100%。
例如，我们的智能物流业务中，比亚迪是最大客户。其AGV、无人插车等无人方案已实现近90%自动化，人工只承担衔接角色，无法被预编程机械臂或AGV完全替代。这时，人形机器人不论双足轮式，都可支持部分简单泛化任务。
但现阶段泛化场景有限，无法实现大范围场景泛化，这并不现实。若出现类似“DeepSeek”时刻，必然基于机器人在真实场景积累大量数据后的量变引发质变。单靠视频或合成数据难以达成重大突破。
姚宁波：您的观点是目前合成数据尚不足以支持机器人解决现实世界大部分问题，机器人本身应成为数据采集工具，才能推动质变。
陈建泉：正如自动驾驶领域，需要更多车辆实际运行，模拟老司机或最优路径，每日产生有效训练数据集，支持模型训练。
姚宁波：您能否大致预估这一目标实现时间？
陈建泉：这取决于场景。以我们正在落地的码垛小场景为例，约500至1000台机器人数据积累即可实现泛化。更复杂场景，如工业、汽车，所需数据量更大，可能需要约十年时间实现突破。
姚宁波：某些细分场景或将率先实现突破。现场有很多创业者，请为他们总结并提供一些建议，具身智能创业者应如何把握这轮风口？
陈建泉：回顾公司发展历程，现阶段的风口比当年更幸运。我建议同行务必拥有并坚持自身技术特色，不因暂时挫折或外界唱衰放弃原有坚定的技术路线。
我们的经验是，“船到桥头自然直”。疫情期间经历多次困难，但特斯拉的出现无疑帮助了我们。特斯拉作为行业领导者，推动了中国人形机器人产业链建设，也引来了政府强力支持，成为先机和触发点。其示范让大家看到人形机器人作为新兴产业像新能源汽车一样潜力巨大。只要有明确的技术发展方向，就应持之以恒地深耕。
https://finance.sina.com.cn/hy/hyjz/2025-11-15/doc-infxnmuc1966744.shtml
