具身智能领域近年来在资本与技术的双重推动下热度持续上升，但随之而来的估值泡沫与商业化难题，正引发投资界的广泛关注。近期，高盛发布的行业报告指出“订单荒”现象，同时Figure公司对优必选相关视频涉嫌AI合成提出质疑，进一步将具身智能行业推向舆论风口，暴露出其在订单获取与技术真实性方面的双重挑战。
针对这一现状，蓝鲸科技记者专访了联想创投集团董事总经理梁颖，从投资人的视角深入剖析行业当前面临的困境及未来投资方向的调整。作为在具身智能领域深耕超过十年的投资机构，联想创投不仅在逐际动力估值仅三四亿元时便参与其首轮投资，见证其成长为估值三四十亿元的明星企业，还成功孵化出云迹科技、星动纪元和零重力飞机工业等多家代表性公司。
在回应高盛的质疑时，梁颖强调，验证具身智能产品商业化的关键在于“客户端是否真正在使用已采购的机器人”。她直言，当前许多产品尚未形成有效的商业闭环，行业更深层次的问题不仅在于AI能力不足，机器人本体同样存在不成熟之处，包括稳定性差、功耗高、负载能力弱等硬件瓶颈亟待突破。
梁颖认为，具身智能不应被简单等同于双足人形机器人，尽管人形可能是终极目标，但商业落地的核心在于场景适配，而非形态模仿。她指出，当前AI大模型与机器人的结合，解决了传统机器人只能完成单一任务、多任务需长时间训练的问题，但技术拐点尚未到来，理想化的类人机器人仍难以实现。以特斯拉为例，其工厂已近乎无人化，但仍存在少量人工无法替代的操作，需要机器人进一步突破。
谈及人形机器人难以落地的原因，梁颖表示，机器人大脑、小脑算法及硬件本体均未达到产业大规模成熟阶段。许多创业公司来自AI算法背景，认为机器人本体已成熟，只需通过AI大模型加持即可补齐短板，但现实是，本体同样存在诸多问题。例如，在今年亦庄的机器人运动会上，许多机器人虽能展示奔跑等动作，但稳定性差、功耗高，无法长时间工作，且依赖遥操，商业化价值有限。
对于人形机器人是否陷入“技术堆砌难落地”的怪圈，梁颖指出，要实现与人比肩的灵活性，人形机器人需搭载至少50个自由度的关节，但这会直接导致成本飙升、小型化落地受阻，同时伴随功耗过高、稳定性不足等问题。当前许多企业仍停留在概念叙事阶段，估值虽高，但商业化价值有限，多数产品的核心应用场景仍局限于科研领域。
在探讨具身智能的模块化设计思路时，梁颖认为，将机器人拆分为机械臂与移动平台的上下两部分，至于是双足、轮式还是四足，关键在于适配场景。例如，工厂场景中，四足或轮式可能比双足效率更高，没必要执着于人形；而家庭场景中，由于空间限制和安全性要求，人形机器人可能更具优势。她强调，核心不是打造完美产品，而是找到合适的应用场景，让机器替代人的经济模型成立。
针对高盛报告提及的“订单荒”现象，梁颖表示，关键在于客户端是否真正使用已采购的机器人。她认为，许多产品尚未成熟，可能只是demo阶段，但行业对AI和机器人的期待很高，愿意尝试购买。她鼓励企业先聚焦一两个应用场景，再慢慢拓展功能，不必一开始就指望机器人解决所有问题。
在调研过程中，梁颖也发现一些商业落地不太顺利的机器人企业。她认为，资本有时会急于推动行业发展，造成泡沫，但资本本身没有绝对的对与错，关键在于如何平衡助力企业成长与避免过度催生泡沫。她指出，每个行业都有自身的发展规律，资本的介入需尊重这一规律。
对于未来在具身智能领域的投资方向，梁颖表示，短期来看，To B类机器人更容易商业落地变现，而To C类机器人虽市场潜力巨大，但当前技术难度也最高。她理想中的机器人是能在家替代管家，完成陪孩子、陪老人、做家务等任务，但目前机器人连单一任务都尚未能做好。因此，联想创投的投资逻辑更看重长期价值，可能需等待5年、10年甚至更长时间。
在具身智能商业化的突破口方面，梁颖认为，核心是要解决真正的降本增效问题。场景不宜过于复杂，可优先考虑危险、不适合人涉足的领域，如巡检、维护等。这类场景刚需性强，不一定需要人形，特定形态的机器人即可满足需求。她强调，应用需求应驱动技术发展，有时需做减法而非加法，用合理成本的技术解决实际问题。
关于2026年的投资计划，梁颖透露，联想创投布局具身智能领域较早，已投资30多家机器人企业。到2026年，再投本体企业估值已偏高，且优质创业团队基本已创业。因此，他们计划逐渐向产业链上游的零部件领域倾斜，同时关注已投企业的商业化落地，帮助其找到商业化的切入点。
