伴随这波创业潮，钱的“口味”也跟着变了。本文字数4248手搓量丨95%AI含量丨5%如果仔细观察当下的具身智能一级市场，会发现一种很强的错位感。一方面，几家被曝出上市计划的头部公司，正陷入“人形机器人IPO收紧”的恐慌；而另一方面，一批新晋创业公司却来势汹汹，无论是融资节奏、融资金额还是资方背景，都令人咋舌。……

本文来自微信公众号： 投中网 ，作者：王满华，编辑：王庆武

伴随这波创业潮，钱的“口味”也跟着变了。

本文字数4248

手搓量丨95%AI含量丨5%

如果仔细观察当下的具身智能一级市场，会发现一种很强的错位感。

一方面，几家被曝出上市计划的头部公司，正陷入“人形机器人IPO收紧”的恐慌；而另一方面，一批新晋创业公司却来势汹汹，无论是融资节奏、融资金额还是资方背景，都令人咋舌。

最典型的莫过于昆仑行机器人：成立不到90天便累计完成3轮融资，估值直接突破十亿美元，成功跻身独角兽之列。另据媒体报道，这家公司的首轮融资，在企业注册还不到3天时就被顶级机构哄抢。

昆仑行机器人快速崛起的背后，创始团队的硬核背景显然起到决定性作用。CEO任庚，先后在华为、阿里巴巴及新奥集团任职，履历横跨硬件工程、AI创新、千亿级商业操盘与全球化运营；另一位联创郎咸朋，则是理想汽车智驾的“一号员工”，从零搭建了理想的智驾研发体系，还带队交付过端到端+VLM方案，离开理想前，还曾是理想人形机器人的硬件本体负责人。

用资方高瓴创投的话说，这是当前具身智能市场真正稀缺的团队。

而将近期拿到大额融资的初创公司名单摊开，会发现像昆仑行机器人一样拥有智驾背景的团队几乎成了标配——黄青虬、杨睿刚、刘念邱、张颖……无一不是过去智驾领域技术经验丰富的“老炮儿”。

值得一提的是，伴随这波创业潮，钱的“口味”也跟着变了。过去，一级市场愿意为“通用机器人”的终局想象买单——故事越大、技术越fancy、估值越高；而这一波新公司的叙事里，最常出现的关键词换成了商业化、数据飞轮和垂直场景。

无论是对智驾“老炮儿”的争抢，还是对商业化、数据飞轮的看重，某种程度上都折射出当前资本市场对于具身智能的态度转变——相比宏大的终局故事，他们现在更看重“确定性”和“安全感”了。

智驾”老炮儿”，集体转向具身智能

先从最近的消息说起。

上个月，具身智能初创公司费莫一科技宣布完成近亿美元首轮融资，由IDG资本领投，云启资本、滴滴出行、复星锐正、耀途资本、禾赛科技跟投。该公司成立于今年初，创始人刘念邱曾是元戎启行技术合伙人，参与推动了元戎启行的无图智驾方案落地，以及技术体系向端到端模型、VLA大模型演进等。

同一天，有媒体曝出地平线HSD负责人张颖已经离职创业，并且新公司成立仅两个月已完成多轮融资。虽报道称其定位为Physical AI公司，但据我了解，这一项目同样落在具身智能领域。

再往前倒。7月初，前华为智驾AI部门负责人黄青虬于2025年底创立的墨奇智能，宣布完成超10亿元天使轮系列融资，阿里巴巴与腾讯双双入局，蓝驰、君联、高榕、源码等十余家机构也一起出现在股东名单里。

值得一提的是，融资官宣时，该公司的首款产品甚至还没正式亮相，但估值已经突破70亿元。

此外，由前百度自动驾驶与机器人实验室主任、前嬴彻科技CTO杨睿刚于今年2月创立的纽娲机器人，也在3个月内连续宣布了两轮融资，资方包括Plug and Play中国基金、蓝湖资本、不同资本、共青城朴一投资等。

以上列举的，还只是过去半年新成立的项目，更早一些的，如前华为车BU自动驾驶CTO陈亦伦创立的它石智航、前理想智驾研发负责人贾鹏创立的至简动力，也在今年相继完成多笔大额融资。

而更多项目还在水下。具身智能从业者Hazel告诉我，前不久其到北京出差组了一个业内局，席间侧面听到：近期从智驾行业出来做具身创业的人不在少数，很多都是来自华为、地平线、“蔚小理”等头部智驾公司。“行业真的越来越卷了。”Hazel感叹道。

样本越多，越能说明这不是一次漫无目的的风口追逐，而是一次方向高度一致的集体转场。那么，为什么是现在？

在辰韬资本执行总经理张嘉祺看来，这某种程度上是一次权衡后的“及时转身”。

他进一步解释称，当前智能驾驶整体而言技术路线快速收敛，城市NOA头部玩家接连进入量产放量的工程落地阶段，对一个把端到端、VLA都量产过的核心人物而言，留在原体系里再经历一个版本，职业上的边际收益已经不高了，还可能遇到潜在技术路线切换带来的职业不确定性。“此时趁着一级市场对具身智能还保持着热情，出来创业反而能拿到不错的关注度与估值。”张嘉祺表示。

另一方面，对智驾人才来说，能力几乎可以无损地平移。云道资本创始合伙人曹稷山表示，过去十年，自动驾驶可能是物理智能领域规模最大、要求最严苛的一次产业训练。它在开放道路上运行，面对暴雨、冰雹、鬼探头、逆行电动车以及几乎无法穷举的长尾事件；同时还要满足低延时、高可靠与故障安全。更重要的是，它已经做到大规模终端部署，并在真实环境里持续产生数据。

“今天不少工业机器人还停留在单工厂、小范围试点；割草、扫雪、泳池清洁等产品，也远没有汽车那样的终端规模和环境复杂度。所以，自动驾驶留给这一轮创业的，不只是几套算法，而是一整套产业能力：多模态感知、真实数据闭环、模型训练、端侧部署、软硬件协同、安全冗余，以及与大客户长期交付的经验。把这些能力平移到工业巡检、矿山无人化或物流配送，很多时候确实像站在巨人的肩膀上。”

此外，在投中网此前发布的《首发｜智驾“老炮儿”刘念邱创业，首轮拿下近亿美元》一文中，费莫一科技创始人刘念邱也提到了关键的一点。

在两年前的那波具身创业热潮中，由于供应链的供给并不完备，要想在那个节点做具身，需投入大量的精力从零部件基础造起。而如今，情况已大不相同——市面上已有大量专为机器人优化设计的电机和减速机，本体制造难度被大幅拉低，与此同时，AI基础设施的供给也远比两年前充裕。

“这意味着，我们无需再花一两年去‘造轮子’，而是从第一天起，就能专注思考产品本身，以及建立产品、数据和模型持续迭代的闭环上。”刘念邱表示。

当时机、能力、基础设施三件事在同一时间凑齐，转场的窗口就此打开。

从“通用神话”到“数据飞轮”，资本开始验货

需要明确的是，智驾人本来就是具身创业的主力，这并非这轮才有的现象，像更早一批的星海图，创始人高继扬同样出自智能驾驶体系。真正变的，是2025年底以来这批新晋团队对外讲述的故事，以及背后资本对“好公司”的定义。

过去，具身创业最fancy的讲法，是通用人形机器人的终局想象，那时候只要团队背景够硬、故事有弹性，一两年内路线调整也能被容忍；而这一轮拿到钱的初创公司，关注方向变了——它们更愿意讲清楚自己先在哪类真实场景、为谁、解决什么问题、单笔账怎么算，并把“商业化”“真实数据”“数据飞轮”作为重点强调的部分。

比如我在7月份写过的一家具身公司——正奇未来，其创始人吴书林曾在百度担任智能驾驶事业群副总裁，后出来创业。这家公司将短途出行作为切入场景，采集“带有人类意图的真实数据”，并通过QUORRA DoorMind世界模型与QUORRA FLAT运动执行平台形成一套数据飞轮。该公司在8个月内完成了3轮融资，资方涵盖了鼎晖VGC投资、线性资本、上汽恒旭、柏睿资本、正轩投资、周大福战投等。

即便是连昆仑行这样把“通用人形机器人”写进定位的公司也不例外，创始人在公开访谈里反复讲的，也是“先把量产和自我造血跑通”。

在曹稷山看来，这不完全是投资人或创业公司在“造词”，而是产业阶段变了。早期“具身智能”更偏学术视角。大家聊论文、聊人形、聊一个略带科幻的终局。那时候故事可以大，落地可以远，资本市场也愿意给时间。但概念从具身走到了如今的Physical AI，对应的不是文案升级，而是关注点下移：从讲故事，到拿结果。

“放到2026年这个时点，再评估一家公司值不值得投，尺子必须更短、更硬。当上层的大模型和世界模型已经拥挤到巨头站队、进入整合与资本化阶段，普通早期机构能捡到高赔率的地方，反而在更‘硬’的产业缝隙里。”曹稷山表示。

对此，张嘉祺也有类似的观感。他回忆称，去年年底到今年上半年，市场还明显偏爱通用模型公司——投通用，不到一年能拿到数十倍回报，投解决方案可能只有两三倍，因此当时一大批场景方案公司融资并不顺利；到了2026年，通用赛道已经“挤成一团”，竞争抬升风险的同时，公司的商业化节奏也普遍面临更大考验。“这种情况下有一些资金就转去投解决方案了，我们也很愿意投这样的公司，因为商业化路径和PMF是个公司层面核心竞争力。”

此外，张嘉祺还提供了一个参考坐标，是今年3月被亚马逊收购的RIVR。

这是一家总部位于苏黎世的轮足送货机器人公司，早期投资人里有线性资本、红杉中国，后来贝索斯的Bezos Expeditions与亚马逊也接连下注。该公司讲的正是一个“真实世界+数据飞轮”的故事：每一次上门配送都产生真实数据，数据再经大规模强化学习与自监督训练反哺模型，滚向通用物理人工智能。

在他看来，这类标的被巨头用真金白银接走，某种程度上也带动了国内团队和资本关注，并押注。

钱变少了，尺子变严了

虽然上文提到了不少近期拿到大额融资的案例，但整体交流下来，大家一个共识是：进入下半年，一级市场对具身智能的投资开始降温。

背后很大原因，来自退出渠道的不确定性在增强。过去一段时间，港股特殊上市通道临期，以及“人形机器人IPO收紧”的传闻，无疑扰动了投资人的情绪；而监管层面“不要野蛮生长、要回归价值创造”的表态，也让不少机构收紧了出手节奏。

一旦带动趋势的“发动机”因为上市预期熄火，最先被波及的，往往是刚起步的早期公司。而当钱变少，挑“人”便开始严格起来。

曹稷山表示，一家具身智能（Physical AI）公司来融资，其主要看四个指标：

早期首先看团队。创始人是否做过真正复杂的项目，核心成员有没有技术与商业化的交叉能力，团队的上限够不够高。

其次看场景。市场是否足够大，需求是否真实，今天切入的垂直场景能否向更多客户或相邻行业扩展。

还要看资本结构。具身智能往往需要长期研发、硬件迭代和客户验证，是需要持续融资的生意。团队张力、股东结构和后续融资能力，都会影响它能不能走到商业化。

最后看技术天花板。场景会变，模型会升级，今天的方案可能很快过时。团队不能只解决眼前交付，还要有能力跟上底层范式的变化。

而具体到那些转型具身行业的智驾人才，张嘉祺也有一套筛人逻辑。在他看来，一支高潜的具身头部智驾团队，要同时具备四项能力——1）有落地、量产的实操经验，且要排在首位；2）训过端到端、参数量足够大的模型；3）处理过海量的驾驶数据；4）用过近万卡级别的算力集群。

“按这套标准筛下来，全行业大概也就20人左右，如果再考虑到企业管理和运营层面，这个数字可能会更少。”张嘉祺表示。

交流过程中，不少投资人还提到了一个可能改变未来具身行业格局的重大变量，那就是智驾巨头们。上文已经论述了智驾行业转型具身智能的技术优势，而相对初创企业来说，华为、地平线、蔚小理等巨头一旦登场，除了所谓的技术优势，还手握大量现金、算力和场景，其冲击力不言而喻。

不过，他们也强调，目前具身智能技术路线尚未收敛，也还没有出现确定性的规模化营收，短期内巨头应该不会贸然下场。

这意味着，创业公司眼下仍有一段窗口期。而他们要做的，就是在巨头下场之前，建立起更高的数据和时间壁垒。