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，具身智能的本体仍处于发展阶段，目前正处于产业化试验落地阶段。
陈建泉认为，一级市场供应链上游可能蕴含更大机会，因为其估值相较本体公司不会过高。在投资供应链时，公司也在积极寻找潜在合作伙伴。他强调，更注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，是否仍停留在传统硬件代工制造的思维，以及技术人员的投入程度和与人形机器人产业链的配合度。
从二级市场角度来看，更多依赖财报信息，观察公司技术落地的订单是否具有持续性，及其在未来行业格局中相比同类企业是否拥有更强的护城河优势。
关于创业者如何抓住风口，陈建泉强调一定要拥有自己的技术特色并坚守之。“不要因为一时的挫折或外界的不看好而放弃原本坚定的技术路线。”
他表示：“船到桥头自然直。我们在疫情期间经历过非常艰难的时期，但特斯拉的出现帮助了我们。特斯拉作为行业的巨大领导者，推动了中国人形机器人产业链的发展，让大家看到人形机器人有望成为一个新兴产业，像新能源汽车一样蓬勃发展。如果技术路线坚定，就要持之以恒地走下去。”
以下为对话实录：
姚宁波：各位来宾大家下午好！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探助力“具身”载体，生成式AI则为产业链协同注入新变量。三者跨界融合，开启人机共生的智能新时代。在此变革中，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，我们有幸邀请到了多位业界代表，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
让我们以热烈掌声欢迎各位嘉宾的莅临！因时间有限，讨论将尽量言简意赅。
首先请三位嘉宾做自我介绍，并介绍各自在投资业务中的重点关注方向。
陈建泉：大家好！我是优必选科技投关负责人陈建泉，在优必选已有八年时间。今天见到许多产业同仁感到非常高兴。优必选作为人形机器人领域较早的参与者和行业发展的见证者，经历了天使基金、A轮、B轮、C轮乃至IPO阶段多轮融资，众多基金参与其中，推动了整个产业发展。公司上市后，我们更多面向产业上下游进行投资布局，今天希望分享一些经验和建议。
姚宁波：我叫姚宁波，凯联资本董事总经理，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。此前曾任职英特尔五年，负责芯片和本地电子设备制造商的合作。十年前，我们与小米生态链九号公司合作开发智能机器人，虽然当时人工智能尚处于计算视觉阶段，未达到现今火热程度。后来我参与人工智能早期投资，相继投资智谱AI、文远知行等企业。上半年刚投资了智元机器人，目前有多个早期机器人项目进行中。
姚宁波：针对具身智能行业，不少媒体认为融资火爆存在泡沫；亦有观点称赛道格局已基本确定，尤其是本体领域。大家怎么看？这个行业是否仍有投资机会？
陈建泉：我认同傅总和赵总的看法：本体仍处于早期阶段。即使优必选在人形机器人领域已有近8亿在手订单，且客户多为大型企业，我们仍认为产业正处于相对早期的产业化试验落地阶段，包括工业务彻底迈向更大规模测试。若投资本体公司，建议聚焦特别初创阶段的技术体系或者已取得一定成熟量且技术落地成型的企业。关键在于研发能否完成工程化转化，订单质量如何。若技术无法转化，有可能重蹈十年前波士顿动力的覆辙——当时其动态能力前沿，能跑酷、空翻，但十年后转向电动方案。正如赵总说，一级市场供应链上游机会更大，估值相对较低。我们关注供应链合作伙伴的持续研发能力，是否真正理解具身智能行业，是否仍停留传统硬件代工思维，技术团队投入及产业链配合程度。
陈建泉：从二级市场看，关注点在财报数据及技术订单的持续性，评估企业相较同类的护城河强度。
姚宁波：陈总观点是，企业必须具备生存和盈利能力，真正解决产业痛点，方具投资价值。
姚宁波：现阶段人形机器人及具身智能产品多通过远程操控与用户互动，社交媒体对此多有质疑，称其类似遥控玩具。如今许多嘉宾提及利用大模型提升机器人智能化能力。大家认为当前技术路线是否已明朗？未来是否一定能实现具身智能？是否可能出现类似DeepSeek时刻的技术突破？
姚宁波：具身智能确实是巨大投资机会。陈总，作为行业从业者，如何看待？
陈建泉：通用智能发展定位宏大，但短期内不太可能脱离具体应用场景。无论芯片、大模型还是硬件技术，甚至垂直领域模型，均难以短期实现全场景通用智能。作为本体企业，我们更多关注技术的转化和应用场景匹配，脱离实际场景谈技术无太大意义。无论是世界模型还是VLA，短期内难高效完成语言理解与任务执行。
陈建泉：正如业界前辈所述，这里不赘述太多技术细节。
陈建泉：在实际落地场景中，人形机器人主要面向服务性应用，有些简单场景具备机遇。这些场景不依赖预设程序。例如工业领域，我们将人形机器人视为首个主要落地场景，辅助或提升原有自动化工业机器人效率，将自动化率从90%-95%提升至99%-100%。我们在智能物流领域已有业务，比亚迪是主要客户，拥有AGV及无人插车。我们的无人物流方案中，非人形设备自动化达90%，而人工主要起衔接作用，短期内难被机械臂或AGV替代。此时，人形机器人（双足或轮式）可用于简单泛化作业，但泛化场景现阶段受限，不可高估其范围。
陈建泉：如若出现类似DeepSeek的技术飞跃，必定是在积累了大量真实场景数据后，由量变引发质变。仅依赖视频或合成数据，难达成重大突破。
姚宁波：您的意思是，合成数据当前不足以让机器人解决现实世界大多数问题，机器人需成为采集数据的工具，才能实现质的飞跃？
陈建泉：正是如此。类似自动驾驶，必须要有大量实地运行数据，模仿真人操作或采优路线，为模型训练提供有效数据集。
姚宁波：您对这一过程的时间节点有何预计？何时能解决？
陈建泉：这取决于具体场景。以码垛为例，小范围内若有500到1000台机器人参与，可望实现泛化。但复杂场景，如工业全环节、汽车制造等，可能需要约十年时间完成。
姚宁波：细分场景将率先突破。现场许多创业者关注具身智能的机会，能否请您总结给予创业者建议？他们该如何抓住这一波风口？
陈建泉：基于我们公司的发展经验，目前风口比当年更加有利。我建议同行一定要有自己的技术特色并坚定坚持，不因短期挫折或外界质疑放弃既定技术路径。我们坚信“船到桥头自然直”。疫情期间曾面临巨大挑战，但特斯拉的出现带来巨大助力，作为行业领军力量，推动了中国人形机器人产业链发展，同时政府的大力支持也为产业带来先机。特斯拉让大家看到人形机器人作为潜在新兴产业，能像新能源汽车一样蓬勃发展。只要技术路线坚定，应锲而不舍持续推进。
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