软件股票排名目前原型机器人的发展处于早期

　　具身智能已成为行业聚焦的热点。7月11日晚，在2025贝壳财经年会“创新者如何定义明日世界”闭门沙龙上，来自产业界、学界、投资界的嘉宾们，分享了对具身智能领域的最新研判与思考。

　　新京报社党委委员、副总编辑孙浩在致辞中表示，北京作为国际科技创新中心，人才技术等资源聚集，发展未来产业的优势明显。创新创业者们在具身智能等未来产业的发展道路上，虽然会面临各种挑战，但机遇同样无限，新京报贝壳财经将与大家携手共进，以专业的媒体力量为各方提供支持和服务。

　　北京人形机器人创新中心总经理熊友军表示，在机器人领域，北京人形不想去“内卷”，更希望在市场空白、国家战略有需求、对人类身体健康或生命安全有威胁的领域发力；灵宝CASBOT创始人、董事长张正涛表示，希望未来通过技术的研发和产品的迭代，使机器人可以代替人类去从事危险环境下的工作，发挥科技向善的意义。

　　梅花创投创始合伙人吴世春认为，长期投资需要耐心，如果资本无法退出，资本便会失去意义，最看重创业者的组局能力，能够吸引优秀的商业人才；京国瑞董事总经理朱平表示，机器人产业发展需遵循阶段性规律，国有资本将在其中发挥重要引导作用，推动产业从基础功能向复杂场景逐步突破；北京银行科技金融部总经理王晓宁表示，机器人属于北京银行内部10个重点赛道之一。今年北京银行给各分行出台了机器人营销指引，希望各分行关注该领域，服务重点企业。智源具身多模态大模型中心负责人仉尚航则分享了对于目前具身智能多模态大模型发展路径的思考。

　　【技术】

　　机器人稳定性、可靠性持续提升，数据生态成重要竞争点

　　贝壳财经年会开幕式上，天工2.0机器人稳步通过斜坡登台并致辞。对于机器人稳步上坡的技术路径，北京人形机器人创新中心总经理熊友军表示，当前机器人上坡有两种方式，一种是盲走，不用视觉，全靠平衡运动控制算法，但这对运动控制的稳定性极高，机器人可能会因为磕绊台阶而摔倒；另一种则是感知行走，机器人可以像人一样用视觉看地形，根据感知系统控制腿和运动来适应路面，“这种路径更聪明，技术能力更好，但对传感器和算力的要求高，创新中心目前的研发重点更偏向后者”。

　　熊友军表示，为了实现在不同路况下的行走、奔跑，天工机器人历经了几次迭代，目前稳定性和可靠性已得到很大的提升。

　　数据生态是智能时代的重要竞争点，训练具身智能模型需要大量机器人的操作数据，当前，这类数据仍存在很大的缺口。熊友军介绍，当前机器人数据来源主要包括仿真数据、在数据采集场通过遥控机器人工作收集数据和机器人在实际工作中反馈的数据。熊友军表示，北京人形在数据收集方面遵循“28原则”，即20%来自真实场景，80%来自虚拟仿真，通过打造“场景采集－模型迭代－能力增强－场景验证”的数据飞轮，为机器人跨场景精确适配提供坚实支撑。

　　熊友军表示，目前原型机器人的发展处于早期，机器人的可靠性和稳定性存在很大的提升空间，因此机器人在各种场合出现摔跤等未达预期的状况并不奇怪，大家应该以包容开放的态度看待。北京人形会继续坚持技术创新，通过开放研发平台、测试平台、数据平台等，推动中国机器人产业的发展。

　　对于机器人产业发展阶段，京国瑞董事总经理朱平将其划分为五个阶段：第一阶段（1-2岁阶段）：仅能解决特殊场景下的跑、跳、玩等结构性动作，无实际功能，最多提供情感性陪护；第二阶段（5岁阶段）：进入半结构化状态，借助大模型具备基础干活能力，如药店取药、工厂搬运、智能焊接等，开始有客户愿意买单；第三阶段（10岁阶段）：VLA模型半结构化，需配备“灵巧手”，可完成拧螺丝、高等级焊接等复杂操作；第四阶段（15岁阶段）：大模型实现通用化，能在核燃料处理、高温危险环境等场景发挥作用，解决高危作业问题，家庭陪伴机器人试用；第五阶段（18岁阶段），完全智能化，工厂机器人、家庭机器人等大量涌现。

　　他指出，当前机器人产业尚未迈过第二阶段，大模型的突破是推动产业升级的关键，若缺乏大模型支撑，传统工业机器人模式难以实现规模化发展。

　　【投资】

　　“商业是最大的慈善”，企业获投资需专注解决社会需求

　　当前，具身智能赛道资本热度高涨，众多市场化基金与国资机构纷纷加码投资产业链企业。但人形机器人仍处于发展初期，其商业化前景尚不清晰，落地周期也颇为漫长，这也引发了资本市场的分化。

　　梅花创投创始合伙人吴世春认为，所有伟大的企业都需要以赚钱为目的，产品研发需要股东持续支持，商业是最大的慈善，如果商业账目不好，没有公司可以生存。吴世春提到，长期投资需要耐心，如果资本无法持续或无法退出，资本便会失去本身的意义，因为资本背后有出资人、国资和监管。

　　谈及人形机器人商业化，吴世春认为，“to C大厂的品牌优势和供应链成本优势非常强，to B很难形成自然垄断，一开始收费很困难，如果有几家竞争，就是血腥的价格战，to B这条路并不平坦。国外由于大量并购，先上市的企业会以优惠价格收购后面几家企业，实现份额的快速集中，避免在价格战下大家陷入囚徒困境。”

　　吴世春表示，国内公司的估值较高，按照目前国内15倍的市盈率收购，谁都无法说服谁。导致中国的to B产业，无法合并同类项，每家都在艰苦生存，需要打价格战，合规利润率很少，导致市场分散。

　　吴世春提到，对于一家伟大的企业而言，可能需要多方面的VC不断接棒。现在硬科技领域，很多国资投资到后面。投资到一定时候，如果不能盈利、不能上市，一定会有大量国资回购。一旦出现问题，公司内部压力就会变大。一旦存在争议，新资金就不敢进入。

　　对于赛道终局判断，吴世春表示，如大模型、机器人领域，大厂不会错过赛道，先投资创新企业观察进展；同时，大厂内部也会成立相关项目，优势非常明显。不过，行业格局尚未确定，开放性问题没有答案。

　　京国瑞董事总经理朱平强调，公司判断一个机器人项目的核心在于三个问题：“干什么（商业模式）、怎么干（实现路径）、干到什么程度（目标）”。他明确表示，若项目不能解决社会性问题，无法明确服务对象，仅停留在“开运动会”等表演层面，很难获得投资青睐。“当年投资医疗机器人时，即便面临行业政策性问题，但其解决了患者和医院的实际需求，有明确买单方，就具备投资价值。”

　　谈及国资投资逻辑，朱平表示，国有资本需兼顾“支持产业发展”与“自身盈利”双重目标。“若仅支持产业而不盈利，难以持续；但若只追求短期收益，将失去产业引领的长远眼光。”他认为，国有资本投资应关注具备长期价值和社会意义的项目，必要时可牺牲短期利益。

　　在投资策略上，朱平提到，行情好时估值较高，需避免扎堆追逐热门领域，可转向产业链配套环节，如触觉传感器、电机等；行情波动时，可通过与企业博弈获取优质项目资源。他强调，团队综合性是项目成功的共性因素，需兼顾技术、管理、融资、市场等多方面能力，过于偏重技术的团队往往难以走远。

　　北京银行科技金融部总经理王晓宁表示，北京银行针对机器人产业化当前的现实情况，将加大支持力度。另外还将采取投贷联动的方式，与所认可的创投机构进行合作，最终能给予机器人企业投资金额30%至100%的贷款资金；在个人业务上，北京银行还将提供机器人企业围绕股东的贷款业务，围绕核心高管、核心技术人员的个人消费差异化贷款等服务。

　　“机器人相关企业还可以通过北京银行的云撮合平台，寻找供应商和应用场景。截至目前，超5万家个体型企业入驻云撮合平台，并发布融资、商品、撮合等需求。”王晓宁称。

　　【应用】

　　工业场景成落地核心，人形机器人走向“科技向善”

　　对于机器人落地的落地路径，熊友军认为，机器人等技术的发展会遵循类似个人电脑、智能手机、汽车的逻辑，即先从to G（政府、科研机构等）开始，之后扩展到to B（如工厂等商用场景），而进入家庭等to C场景还需要一定时间，这是由于产业链成熟和用户习惯培养需要过程。

　　熊友军表示，作为政府平台，对于行业里已有公司做得比较好的领域，北京人形“不想去内卷”，更希望在市场空白、国家战略有需求、对人类身体健康或生命安全有威胁的领域发力，而且会把代码、技术等陆续开源开放，让更多公司和技术人员使用，促进行业繁荣。

　　在灵宝CASBOT创始人、董事长张正涛看来，每个公司都有自己不同的基因，人形机器人这样的创业公司能做好一两件事已经非常不容易。灵宝机器人目前专注投入在两件事情，一是希望机器人可以在工厂中做一些柔性的工作，传统工业机器人已经在一些类型少，量大的方面做得很好，但依旧无法解决小批量、多型号、复杂尺寸的难题，这也是目前人形机器人可以突破的方向。虽然现在一些质检机器人还未达到泛化的程度，但跨领域的缺陷检测大模型发展非常迅速，结合仿人光学的成像技术，利用机器人的VLA模型实现自行抓取的动作在半结构环境下也是可以实现的。

　　张正涛将目前通用质检机器人的工作方式总结为四个字，“抓、看、算、放”，但前提是这四个步骤不允许做任何的定制，而是模型自主操作的动作。目前可以限定在半结构环境下和有限种类的情况下完成任务，未来随着数据能力的增强将快速增长，也可以实现商业闭环，核心是解决数据采集的问题。

　　二是希望在工业场景中率先完成机器人的落地应用，张正涛选择的场景是矿山机器人方向。前不久，灵宝机器人与山东招金集团、中矿集团正式达成战略合作，成立合资公司中科深矿具身智能机器人（烟台）有限公司，聚焦矿山井下具身机器人、矿山综合安全巡防机器人等方向。“其实选择这个方向也和我的个人经历有关，我的家乡在山东烟台，也被称为金都，黄金价格很高，经济发展增速很快，但依旧无法解决的问题是中老年矿工的高危作业环境，我也希望未来通过技术的研发和产品的迭代，使机器人可以代替人类去从事危险环境下的工作，发挥科技向善的意义。”张正涛说。

　　吴世春认为，家庭对产品的要求很高，家庭机器人短时间内很难与护工完全做到同样的费效比。在工厂工作没有这种问题，而家庭产品更复杂。中国的服务机器人在日本已经取得了显著成果，“软银全球机器人副总裁提到，中国的服务机器人已经领先同类型的日本机器人2到3年的时间。”

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