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，目前正处在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。但在投资供应链时，公司也在寻找潜在合作伙伴。他强调：“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，是否仍停留在传统硬件代工制造思维，以及技术人员的投入和与人形机器人产业链的配合程度。”
从二级市场角度看，更侧重于通过财报信息观察公司的技术落地订单是否具有持续性，以及该公司是否在行业格局中拥有较强的护城河优势。
关于创业者如何抓住风口，陈建泉强调，一定要有自己的技术特色，并且坚持不懈。“不要因为一时的挫折或者外界的不看好就放弃原本坚定的技术路线。”
他表示：“船到桥头自然直。我们在疫情期间也经历过非常困难的时期，但特斯拉的出现帮助了我们。我们认为特斯拉是整个行业的领导者，它助力塑造了中国人形机器人的产业链。由于特斯拉的出现，大家看到了人形机器人作为潜在新兴产业的机会，有望像新能源汽车一样蓬勃发展。如果拥有坚定的技术发展路线，一定要持之以恒地推进。”
以下为对话实录：
姚宁波：各位来宾下午好！我是凯联资本董事总经理姚宁波。很荣幸主持本场“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了“智脑”的瓶颈，人形机器人硬件成本持续降低，打通了“具身”载体，而生成式AI为产业链协同注入了新的变量。三者的跨界融合正开启人机共生的智能新时代。在这一变革中，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，我们邀请到各位业界代表，他们将从不同角度分享实践经验和独到见解。
下面请参与圆桌对话的嘉宾们上台就坐：
- 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，讨论会将言简意赅。
首先请三位嘉宾做自我介绍，并介绍各自的投资业务重点。
陈建泉：各位嘉宾好！我是优必选科技投关负责人陈建泉，任职已八年。今天看到许多产业同行。优必选从人形机器人起点参与，是这一行业的早期见证者。公司发展历程中，天使基金、A轮、B轮、C轮及IPO阶段都有不同类型基金加入，对行业发展发挥了重要作用。公司上市后，我们更多布局产业上下游的投资。期待今天分享一些经验和建议。
姚宁波：我叫姚宁波，来自凯联资本，负责硬科技投资，涵盖人工智能、半导体、具身智能及航空航天等领域。我曾在英特尔工作五年，负责芯片及当地电子设备制造商合作。十年前我们与小米生态链九号公司合作开发智能机器人。当时人工智能还处于计算机视觉阶段，发展不如现在火热。后来我转投人工智能早期投资，投资过智谱AI、文远知行等企业。上半年刚刚投资智元机器人，还有多个早期机器人项目在推进中。
针对具身智能行业投资，部分媒体称融资火爆，存在泡沫；也有人认为赛道格局基本确定，尤其是本体企业。对此你们怎么看？行业中是否还有投资机会？
陈建泉：我非常认同傅总和赵总的观点。本体目前仍属早期阶段，即使优必选在手订单接近8亿元且来自大型企业，我们仍视其为产业化试验阶段，尤其在工业场景正向更大规模测试努力。投资本体公司时，应聚焦特定初创技术体系；若已有一定成熟量，关注技术落地的订单质量及工程化转化能力，否则技术难以落地。类似十年前波士顿动力，虽技术高端但难以产业化转变。也认同赵总观点，一级市场供应链上游可能机遇更大，估值相对本体低。我们在投资供应链时，重点考察持续研发能力、行业理解、是否仍停留在传统硬件代工模式、技术人员投入及与人形机器人产业链的配合程度。
二级市场则通过财报关注技术订单的持续性及企业护城河竞争力。
姚宁波：陈总观点是企业需具备生存和盈利能力，真正解决产业问题，方具投资价值。
时间有限，转到第二话题。现阶段许多人形机器人或具身智能主要通过遥控方式与观众互动，有观点批评其不是具身智能，更像遥控玩具。许多嘉宾表示，他们已将大模型泛化能力赋予具身智能，使机器人更加智能化。大家认为现阶段技术路线是否明确，是否必将实现完全的具身智能？是否可能出现类似DeepSeek时刻的技术突破？
姚宁波：具身智能是真正具备智能的巨大投资机会。陈总，作为从业者，您怎么看？
陈建泉：通用智能潜力巨大，但目前不可能脱离应用场景谈智能化。无论芯片、大模型或硬件技术，短期内难以实现各场景通用智能。作为本体企业，我们更关注技术转化及具体应用场景。脱离场景谈技术体系意义不大。目前如世界模型、VLA等均难实现高准确率语言理解和任务执行。
技术挑战已获多位前辈阐述，此处不赘述。
在人形机器人落地场景中，服务人是核心元素。某些简单场景更适合由人完成。这些简单场景不适合预编程操作。以工业场景为例，人形机器人是第一个重点落地的领域，旨在配合已有的自动化机器人，将自动化从约90%-95%提升到99%-100%。我们也涉足智能物流，比亚迪是大客户，包括AGV和无人插车方案。非人形机器人自动化已达到90%，但仍需少量人工作衔接，这部分短期内难以用机械臂或AGV预编程替代，这时人形机器人（双足或轮式）可用于有限泛化的简单任务。
当前泛化场景有限，不可能实现大范围泛化，现实不支持此点。若出现DeepSeek时刻，必然基于人形机器人在可落地场景中积累大量真实场景数据，实现量变引起质变。仅靠视频或合成数据难以完成突破。
姚宁波：您的观点是当前合成数据不足以解决现实问题，机器人本身需作为数据采集工具，实现量变到质变。
陈建泉：类似自动驾驶，需大量实际运行数据，模仿熟练驾驶员或优化路线，生成有效训练数据集。
姚宁波：您对时间有何预估？何时能解决？
陈建泉：时间依场景而异。当前码垛小场景可能在500至1000台机器人量级实现泛化。更复杂场景（工业、汽车等）需更多数据积累，可能需十年左右。
姚宁波：细分场景将率先突破。现场有许多创业者，请您为他们总结建议，如何抓住具身智能风口？他们应做些什么？
陈建泉：从我司发展经历出发，现阶段风口远胜于早期。建议同行坚持技术特色，不因一时挫折或外界质疑放弃原有技术路线。正如“船到桥头自然直”，我们疫情期间亦经历艰难，但特斯拉的出现极大助力行业发展。特斯拉不仅是行业领导者，更推动了中国人形机器人产业链形成。政府的强力支持与特斯拉一同成为产业发展的先机和触发点。人形机器人作为潜在新兴产业，有望如新能源汽车般蓬勃发展。只要技术路线坚定，就必须持之以恒地发展。
https://finance.sina.com.cn/hy/hyjz/2025-11-15/doc-infxnmuc1966744.shtml
