2026年，创投圈最大的“科技动态”莫过于具身智能的爆发。一边是天使轮融资动辄数亿美元的AI融资神话，另一边是高盛调查中无人敢接大单的供应链现实。泡沫声浪与商业化期待交织，机器人究竟何时、从何真正走入真实场景？在36氪WAVES2026圆桌上，三位机器人创业者、三位不同逻辑的投资人展开了一场针锋相对却又有共识的对话。本文基于这场讨论，重新梳理出6个核心议题，带你穿透泡沫，看清具身智能的当下与未来。
泡沫与共识：当所有人都看到“钱太多”
无论是创业者还是投资人，几乎所有人都承认具身智能领域存在泡沫——至少“估值泡沫”已经成为共识。例如，某明星机器人公司天使轮就融了2.42亿美元，而高盛调研显示，9家供应链企业没有一家确认接到大单。这种“融资热、落地冷”的反差，让很多人质疑：是不是市场把一手好牌提前讲成了神话？
不过，投资人的看法并不悲观。BV百度风投执行董事崔轲迪指出，从整个AI产业来看，具身智能的投入还处在非常早期的阶段。他举了个对比：头部大模型公司的融资规模和估值已到极高水位，而具身智能领域最头部的公司还有明显差距。因此他认为“不是钱太多，而是钱还不够多”。这一观点也得到了创业者的认同——深朴智能CEO李晓飞表示，他更愿意用五到十年的周期看待产业节奏，现在的具身智能很像2017、2018年的自动驾驶。
然而，泡沫的另一面是“钱多”带来的竞争压力。云时资本执行董事王子璇提到，真正能为客户算经济账的公司，反而可能是第一批赚钱的科技公司。这些健康增长的科技公司，往往在公众视野之外——比如船坞、海洋底下、郊区重工厂房里，那些用具身智能理念干活机器人已经或即将产生可观收益。这提醒我们：AI融资热潮背后，真正的价值创造可能藏在“看不见的角落”。
谁在赚钱？租赁、采集与短期供需错配
当被问到“你见过或正在做的具身第一个真正赚到钱的场景是什么”时，六位嘉宾的回答呈现出清晰的层次。
投资人由天宇（凯联资本）直接点破了三种短期盈利模式：第一是做机器人租赁——不是长租，而是类似“租劳斯莱斯”式的按天出租，一天几千元，利润最好的是地方代理；第二是数据采集（数采）的人力外包，某些公司着急获取训练数据，催生了数千人规模的外包需求；第三则是“炒股赚到的钱”，虽有点调侃，但也反映了二级市场对概念的追捧。
创业者李一言（擎天租）的答案更直接：“AI现在做的每一个业务都是赚钱的业务。”他的公司不造机器人，而是搭建租赁平台，目前已调度超过4000台机器人，估值70亿，成为独角兽。他坚信机器人将像滴滴一样随叫随到，因此租赁比售卖更快推动落地。崔轲迪也补充说，他看好高对抗、高动态的格斗场景——既能验证技术，又有观赏性，是兼具技术和商业想象力的方向。
显然，这些“赚钱”场景大多属于短期供需错配或特定细分市场。真正的长期规模化盈利，仍需要技术突破和场景闭环。科技公司要想持续赚钱，必须找到可复用的模式，例如通过AI画图生成产品设计图或通过文生图快速生成营销素材——这些AI工具已经为不少企业创造了直接收益。
家用机器人：“不可能三角”如何被打破？
家用机器人是具身智能最受关注也最艰难的战场。业内常说存在“不可能三角”：便宜、能干活、安全不伤人，三者难以同时成立。目前市面上万元以内的消费级人形机器人大多偏向陪伴，一旦要求真正完成家务，成本就会飙升。
深朴智能李晓飞分享了他们的“1+2+N”路线：一套具身大模型底座、两条真实数据管路、N个逐步延展场景。他们选择先切入结构化场景——如酒店、康养机构，打磨清理洗手间、洗衣服、迎宾等具体功能，再渐进式进入家庭。这与特斯拉“先高速领航，再城区，最后全域自动驾驶”的路线如出一辙。
乐享科技联席CTO李元庆则认为，家庭场景的智能化需要先完成信息化和自动化两个前提。他的做法是让一个小型机器人先以“宠物”属性进入家庭，通过摄像头完成对全屋家具、电器的信息采集（信息化），再基于传统自动化规控实现移动和简单抓取（自动化），最后才是AI智能化。他强调，用低成本、高可解释性的rule based架构兜底，配合模型based的感知和推理能力，才能实现产品落地的数据积累。
这种渐进式思路与AI工具导航上许多AI应用的迭代逻辑相似——先解决一个具体问题，再逐步扩展。例如，抠图工具最初只处理人像，后来扩展到全类型物体；古诗词生成也从简单的五言绝句发展到能写长篇赋文。这些AI工具的演化路径，或许能给家用机器人研发者带来启发。
租赁模式：绕开泡沫的商业捷径？
擎天租的崛起提供了一条不同于自研整机的路径。创始人李一言直言：“我不造机器人，只出租它们。”平台可调度机器人超过4000台，估值70亿，已将重心从文旅、商演转向工业制造、园区、仓储等产业一线。他认为，租赁比售卖更快把机器人推进真实场景，因为客户不需要承担高昂的购买成本和维护风险，只需为使用付费。
这种模式本质上是在解决“资产太重、需求不明确”的矛盾。在具身智能早期，大部分客户并不清楚自己能用到什么程度的机器人，租赁降低了尝试门槛，也为机器人公司提供了真实场景数据。李一言甚至设想了终极形态：人们打开手机App下单，机器人从工厂出发，到家完成打扫后自动返回。
然而，租赁能否持续？投资人由天宇指出，目前租赁利润主要集中在“稀缺性”——设备少、需求临时，一旦产能过剩，租金就会暴跌。真正健康的租赁平台需要构建网络效应和调度效率，而这需要大规模数据和技术能力。AI工具导航上的很多SaaS工具正是通过“按需付费+数据分析”模式获得了持续增长。对于擎天租而言，关键在于能否像这些工具一样，用数据反哺调度算法，形成壁垒。
投资人的加减仓逻辑：长期主义还是短期避险？
圆桌上最尖锐的问题来自主持人：“今天这个价位，您是在加仓还是在悄悄减仓？”崔轲迪的回答颇具代表性：BV百度风投作为早期财务投资基金，综合成本相对低，因此他们同时在“持续投资新公司”和“对已投公司持续加仓”。他认为，从产业长期发展看，未来还需要“更多资金、人才、场景和基础设施”。
这一判断与一些科技公司的股权融资趋势吻合：尽管二级市场波动，但顶级风投依然在加速布局物理AI赛道。王子璇则从另一个角度补充：真正为终端客户算经济账的公司，可能会率先产生正向现金流。她举例，在海洋工程、重工制造等垂类领域，具身智能机器人已经为运营商节省了大量人力成本，这些赛道中科技公司的盈利能力会提前显现。
但泡沫隐忧并非空穴来风。一位匿名投资机构合伙人私下承认，部分公司估值已脱离基本面。因此，2026年的AI融资市场上出现了一个有趣现象：头部项目依然抢手，腰部和尾部项目融资难度陡增。对于创业者而言，如何在泡沫期保持清醒、打磨好产品，是决定生死的关键。就像企业数字化转型过程中，真正成功的公司往往不是那些喊得最响的，而是把内部流程和系统做到极致的。
未来展望：具身智能的“盛夏”还有多远？
WAVES2026的主题是“今年盛夏”，暗含对行业热度与生命力的期待。但圆桌嘉宾一致认为，具身智能离真正的盛夏还有相当距离。从技术看，VLA（视觉语言行动模型）、世界模型、数据闭环等核心瓶颈尚未完全突破；从场景看，大多数落地案例仍处于POC或小批量试错阶段。
不过，乐观信号也在涌现。一方面，大模型能力的快速提升为机器人提供了更强的感知与推理基础；另一方面，中国在制造业、供应链和消费电子领域的积累，为硬件降本提供了可能性。李晓飞预测，五年后具身智能将走进千家万户和各行各业；李元庆则认为，家用机器人“从极客到大众”的扩散速度可能比预期快，因为年轻一代对智能产品的接受度极高。
对于从业者而言，当下最重要的不是争论泡沫大小，而是找到“首先赚到钱的那个场景”。无论是租赁、数据采集、工业品控还是娱乐表演，每一个真实需求都是通往盛夏的台阶。AI诗词生成、艺术签名等创意工具已经证明，小而美的AI产品也能活得很好。同理，具身智能领域也需要更多这样的“垂直爆点”，才能支撑整条产业链的良性循环。
这场圆桌给行业留下的最大启示或许是：泡沫不可怕，可怕的是在泡沫里迷失方向。当科技动态的热浪退去，唯有那些脚踏实地、解决真实问题的科技公司，才能成为浪潮之巅的幸存者。