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行业报道网易· 2026-10-11

VC的钱,正追着智驾“老炮儿”跑

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

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。