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-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会有更大的投资机会，因为其估值相对本体公司不会过高。但在投资供应链时，公司也在寻找潜在合作伙伴，重点关注供应链持续研发技术的能力，以及其是否真正理解具身智能行业，还是停留在传统的纯硬件代工制造思维。同时关注其技术人员的投入情况及与人形机器人产业链的配合程度。
从二级市场角度来看，更注重从财报信息中体现的技术落地订单的持续性，以及企业在未来行业格局中是否拥有比同类企业更强的护城河。
对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，并为之坚持。他提醒创业者不要因为一时挫折或外界质疑就放弃自己坚定的技术路线。
陈建泉表示：“船到桥头自然直。我们在疫情期间经历了非常困难的阶段，但特斯拉的出现极大地推动了行业发展。特斯拉作为行业领导者，帮助塑造了中国人形机器人的产业链。正是其推动，使得大家看到人形机器人作为一个潜在新兴产业，有望像新能源汽车一样蓬勃发展。只要有坚定的技术发展路线，就应持之以恒地发展下去。”
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了“智脑”瓶颈；人形机器人硬件成本持续下降，实现了“具身”载体的打通；生成式AI为产业链协同注入新变量。三者跨界融合，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，我们有幸邀请到了各位业界代表，他们将从不同角度分享实践经验和独到见解。
下面，有请参与本场圆桌对话的嘉宾上台就坐：
- 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，我们的讨论会尽量言简意赅。
首先，请三位嘉宾做自我介绍，并介绍大家最关注或正在做的投资业务。
陈建泉：各位嘉宾好！我是优必选科技投关负责人陈建泉，已在公司工作八年。优必选作为人形机器人产业的早期参与者和见证者，经历了从无到有的发展历程。期间，许多天使基金、A轮至IPO不同阶段的投资者纷纷加入，为行业发展注入了强大动力。公司上市后，我们更多地面向产业上下游进行投资布局，今天希望能与各位分享一些经验和建议。
姚宁波：我叫姚宁波，来自凯联资本，主要负责硬科技投资，涵盖人工智能、半导体、具身智能、航空航天等领域。我曾在英特尔工作五年，负责芯片与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了一款智能机器人。那时人工智能主要基于视觉计算，发展不及现在火热。后来我参与了智谱AI、文远知行等早期投资。今年上半年刚投资了智元机器人，目前有多个机器人早期项目正在推进。
针对具身智能行业的投资，市场上存在两类声音：一是融资火爆，疑似泡沫；二是本体格局已基本确定。那么，这个行业还有没有投资机会？
陈建泉：我非常认同傅总和赵总的观点。从本体企业目前发展阶段看，仍处于早期阶段。即使像优必选这样已有约8亿元在手订单的企业，但我们认为整个行业仍处于相对早期的产业化试验落地阶段，并积极向更大规模的工业场景测试迈进。
投资本体公司，我们建议关注两个方面：其一是处于技术体系特别初创阶段的公司；其二是已经相对成熟的，要重点关注技术落地情况，包括技术、工程样机、实验室产品如何顺利转化为工程化产品并交付订单。若研发无法有效工程化转化，技术难以落地，可能面临类似十年前波士顿动力的困境。
特别认同赵总观点：一级市场供应链上游存在更大机会，估值相对本体公司较低。在投资供应链时，我们关注其是否具备持续研发能力、是否理解具身智能行业，是否仅停留在传统硬件代工思维，以及技术人员的投入及与产业链的配合程度。
二级市场则更关注财报信息，看公司技术落地订单的持续性，以及企业能否在行业格局中建立有力护城河。
姚宁波：您的观点是，企业必须具备生存和盈利能力，真正解决产业问题，才能带来投资价值。
时间有限，我们切入第二个话题。当前，许多具身智能或人形机器人依旧通过遥控形式与用户互动，部分声音认为这更像遥控玩具，而非真正的具身智能。现场嘉宾提到，很多团队已在尝试使用大模型，或依托大模型的泛化能力实现更智能的机器人。您怎么看当前技术路线是否已经明确？是否会出现类似“DeepSeek”事件的技术突破？
姚宁波：具身智能确实是一个巨大投资机会。陈总，作为从业者，您怎么看？
陈建泉：通用智能规模宏大。从现阶段发展看，不太可能脱离具体应用场景谈智能化。无论是芯片、大模型还是硬件技术，尤其是垂直领域模型，短期内很难实现广泛场景下的通用智能。
作为本体企业，我们更关注技术如何转化落地，能应用于哪些具体场景。脱离场景谈技术体系意义有限。无论是世界模型还是VLA，短期内难以实现高准确率的语言理解和任务执行。
技术问题前面已有多位专家详述，这里不再赘述。
在落地场景中，人形机器人面向服务人的元素，有些简单场景有机会用机器人实现。这些场景显然不能仅靠预编程完成。例如工业领域，我们将人形机器人作为首个落地场景，辅助提升传统自动化工业机器人的自动化率，将已有90%-95%的自动化流程提升至99%-100%。
优必选已有智能物流业务，比亚迪是主要客户。我们在无人物流方案中，非人形机器人自动化达90%，仍有少量人工衔接。短期内，这些人工环节尚无法被预编程机械臂或AGV替代，人形机器人（如双足或轮式）可用于简单的泛化任务。但现阶段泛化场景有限，不可能覆盖大范围场景。
关于“DeepSeek时刻”，我们认为这一质变必须基于具备一定规模的真实场景数据积累。仅靠视频或合成数据很难实现突破。
姚宁波：您的意思是，合成数据目前不足以让机器人有效解决现实世界问题，机器人自身也需成为采集数据的工具，促进质变。
陈建泉：正如自动驾驶领域一样，必须有大量实际运行车辆采集数据，模仿老司机或找到最优路线，每天生成有效数据集供模型训练。
姚宁波：您对于解决这一问题的时间有何大致估计？
陈建泉：这与具体场景息息相关。以当前落地的码垛小场景为例，约500至1000台机器人就可能实现泛化。而在复杂度更高的工业或汽车全场景中，机器人需要采集大量数据，预计需时约十年才能完成。
姚宁波：看来细分场景将率先实现突破。现场有许多创业者，最后请您为创业者总结一些建议，指引他们如何抓住具身智能的风口。
陈建泉：从我们企业发展历程看，当前风口比当初更为幸运。我给同行的建议是，一定要具备独特的技术特色，并为之坚持。不要因暂时挫折或外界不看好而放弃自己坚定的技术路线。
“船到桥头自然直”。我们疫情期间经历了非常困难的阶段，但特斯拉的出现大大推动了行业发展。特斯拉作为行业领导者，促成了中国人形机器人产业链的形成，也带来了政府的强力支持。这是行业发展的重要先机或触发点。得益于特斯拉的示范效应，业界看到了人形机器人的潜力，有望像新能源汽车一样蓬勃发展。只要有坚定的技术发展路线，就应持之以恒地努力发展下去。”
https://finance.sina.com.cn/hy/hyjz/2025-11-15/doc-infxnmuc1966744.shtml
