投資人不看機器人馬拉松?

這幾天，北京亦莊半程馬拉松賽成為社交媒體上的熱門話題。

比賽過程堪稱驚艷，在無人遙控、完全自主導航的情況下，榮耀閃電機器人以50分26秒沖線，打破了人類半馬的世界紀錄，這項紀錄今年3月剛剛由烏干達選手雅各布·基普里莫創造，成績為57分20秒。

然而，熱鬧歸熱鬧，行業的目光早已越過跑道，落在更深處。機器人跑得快固然好，但如今行業更關注的，是機器人的“大腦”。

恒業資本創始合伙人江一稱，對于投資人而言，2026年是具身智能從“運動學炫技”向“認知智能深潛”轉型的元年。如果說高動態運動控制是具身智能的“工業底座”，那么基于大模型的認知決策能力，才是決定其商業化天花板的“靈魂”。

這一判斷早已反映在今年的資本動向上。具身智能行業的大方向日益清晰，大量資金正在加速流向那些押注“大腦”的公司。

譬如剛拿下小米投資、估值破百億元的自變量機器人，于4月21日發布了最新模型WALL-B，號稱全球首個世界統一模型架構的具身智能基礎模型。其創始人王潛也在發布會上稱，機器人進入家庭是這個時代最難的技術問題之一。

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作為入行僅一年的新兵，榮耀的表現足夠亮眼。

在這場半馬賽事上，榮耀不僅拿下冠軍，更包攬前三名，全部跑進53分鐘30秒內，打破了人類半馬世界紀錄。更令人驚嘆的是，榮耀機器人甚至包攬了這場賽事的前六名。

這不僅是因為榮耀采取了“人海戰術”，共派出10支隊伍參賽，也因為榮耀在技術層面的突破。據經濟觀察報，有具身智能從業者稱，從奪冠的“閃電”的身體結構來看，它是一臺非常適合跑步的機器人。

與去年相比，人形機器人的跑步能力有了明顯提升。去年的冠軍天工機器人成績是2小時40分42秒，這意味著，一年時間，機器人的跑步速度提升了約三倍。

榮耀公司測試開發工程師杜曉迪接受采訪時稱，奪冠主要有幾個原因：一是機器人整機結構可靠性和電機較強；二是研發人員借鑒了長跑運動員的身體結構，通過上移旋轉中心，讓“閃電”的有效腿長達到了0.95米；三是榮耀把液冷系統能力從手機終端平移到了機器人。

事實上，榮耀入局人形機器人時間并不長，2025年2月才正式成立人形機器人部門，相比宇樹、智元等算是后來者。

但其在跑步能力上的突破早有預兆。去年5月，榮耀人形機器人部門成立三個月后，榮耀CEO李健就展示了其自研機器人跑步的情況，以4m/s的奔跑速度，刷新了當時的行業紀錄。

榮耀奪冠后，輿論聲中有贊譽，亦不乏質疑。一種觀點認為，其速度優勢主要源于大量堆疊電機、電池與液氮散熱模塊。

據智能紀元AGI，獵豹移動董事長傅盛亦更是直言，“榮耀能夠這樣的奪冠，它能說明什么問題？是說明它是神一般的存在嗎？我不這么認為，我認為這可能正是因為其入場晚，所以目標更明確，人家機器都已經定型了，他（榮耀）現在就針對半馬這件事做優化，反而有后發優勢”。

傅盛的質疑點出了一個關鍵：針對單一任務做極致優化，確實能取得驚艷成績，但不代表通用性。

爭議背后，指向一個核心命題：人形機器人能跑得快，然后呢？

在公眾層面上，這種追問并非沒有理由。過去一年，人形機器人在運動性能方面的展示過于密集，從宇樹機器人在春晚舞臺上步履蹣跚，到后來長跑、格斗、足球比賽，再到今年春晚舞臺上的武術表演，公眾對人形機器人的期待已經發生變化，一方面，對運動性能的新鮮感逐漸消退；另一方面，開始追問“機器人什么時候能真正干活”？

而后者，恰恰是我們在馬拉松賽場上看不到的，也正是當前具身智能行業關注的焦點。投資圈看得最清楚，今年以來，具身智能行業的資金主要流向聚焦“大腦”研發的公司。畢竟，能否讓機器人真正“干活”，大腦才是決定性的一環。

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聚焦“大腦”研發，是當前頭部具身智能公司的核心競爭方向。

正在沖刺IPO的宇樹，此前靠硬件能力在人形機器人領域站穩腳跟，尤其在運動性能方面表現突出。如今，宇樹也正式向“大腦”領域發力。根據其招股書，宇樹IPO擬募資42億元，其中約一半將用于智能機器人模型的研發。

江一表示，這意味著目前的機器人能完成完美的原子動作（Atomic Actions），卻無法處理長程任務（Long-horizon Tasks）。只有砸錢訓練VLA大模型，實現從Sim-to-Real的無縫遷移，才能讓機器人真正走出實驗室，進入家庭和工廠。

其創始人王興興早就說過，現階段人形機器人的硬件夠用，主要是具身智能AI模型的能力還不夠。今年1月，他在《揚聲》節目中又說，“誰能把機器人用的大模型做出來，誰就是全世界最厲害的 AI 公司和機器人公司，我覺得完全足夠拿諾貝爾獎?！?/p>

研發具身智能大模型，已成為行業共識。當前，獲得大額融資、躋身百億估值俱樂部的人形機器人公司，大多因押注于“大腦”研發而備受關注。

銀河通用估值已突破200億元，它的機器人已經可以在貨架上抓取藥品，在餐吧里為消費者做咖啡。

今年春晚舞臺上，銀河通用的Galbot G1機器人展示了盤核桃、疊衣服等精細操作能力。其搭載的是自研的銀河星腦（AstraBrain）具身大模型。該模型也是全球首個將“大腦-小腦-神經控制”集成于單一架構的全身全手端到端大模型，使機器人能夠擺脫預設程序，實現全自主決策與執行。

另一家估值破200億元的具身智能公司星海圖，在模型能力上也不容小覷。今年1月，星海圖推出升級版G0 Plus，定位為“全球首個開箱即用的VLA模型”，主要面向跨場景任務泛化與通用抓取能力優化，強調同一套模型適配不同形態機器人本體的能力。

自變量機器人估值已破百億，背后站有美團、阿里、字節跳動、小米。它一開始就聚焦于“通用具身大模型”的技術研發，自研的WALL-A模型可以讓機器人完成疊衣服、收納整理等復雜操作，而且搭載WALL-A模型的機器人自主完成了外賣配送“最后100米”的任務。

自變量最新發布的WALL-B模型，大幅提升了零樣本泛化能力，可以讓機器人在實踐中學習進步。

不久前獲得新一輪4.55億美金融資的它石智航，創下中國具身智能史上最高單輪融資紀錄，投后估值約150億元，下一輪估值超200億元。它石智航的戰略重心也是具身基礎大模型，發布了讓機器人通用泛化、落地干活的AWE 3.0模型。

海外市場更是如此。估值達到390億美元Figure AI，核心競爭力就是機器人大腦模型。它推出了自研端到端VLA模型 “Helix”，使得Figure AI估值一年半時間，增長約15倍。今年1月，Figure AI又發布了Helix 02。其Figure系列機器人功能從簡單搬箱子進化到自主疊衣服、裝洗碗機等復雜家務。

可以說，這批獲得高估值的機器人公司，本質上都是在為機器人“造大腦”。

不過，行業在大腦研發上雖然取得一些進展，但瓶頸也很明顯，最大的難題就是數據，沒有足夠多、足夠好的數據，就難以訓練出真正理解物理世界的大模型。

不同的公司提出了各自的解決方案。銀河通用采取以仿真數據為主、真實數據為輔的方法；宇樹則采用真實場景下的真機采集，今年3月，宇樹開源了人形機器人的真機數據集；智元也采用真機采集的辦法，開源了真實場景數據集AGIBOT WORLD 2026。

這一困境也正在吸引互聯網公司的入局。不久前，京東宣布發動最多60萬人進行“人類歷史上規模最大的數據采集行動”，在兩年內積累1000萬小時人類真實場景視頻數據。

數據難題各有解法，但一個更本質的問題也隨之浮現：費這么大勁訓練“大腦”，究竟要讓機器人做什么？

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跑步當然是人形機器人展示自己性能的一步。榮耀的勝利，也意味著人形機器人在跑步性能上已經超越了人類。

但歡呼之余，我們更希望看到關于“大腦”能力的比賽。因為人形機器人的最終落地場景是生活環境，遠比跑道更為復雜，我們需要的是能養老、做家務、甚至替代導盲犬的機器人。

一位關注具身智能行業的用戶直言，“要是機器人能掃地和做飯，我愿意花20萬去買一臺?！?/p>

這意味著，人形機器人是有落地市場的，只是當下的產品還達不到期待。不過，行業正朝著這個方向努力。

關于人形機器人何時能走向家庭，業內也是眾說紛紜，最樂觀的認為1-2年，更為謹慎的說法是5-10年。

馬斯克最為激進，他預計擎天柱機器人從明年開始改變人類生活，2028年影響顯而易見，到2029年將產生巨大的影響。

國內觀點則較為保守。王興興預計，機器人大規模進入工廠和家庭還需3至5年突破期，最慢不超過10年。優必選創始人周劍則認為，人形機器人走進家庭最快還需3到5年，慢一點或許還要十年。

無論時間表如何，行業正在加速推進。與之相應的是，賽事不能只圍繞長跑、格斗、跳舞等運動性能的展示。機器人走進家庭，需要搬運、抓取、折疊，乃至洗碗、洗菜、切菜、做飯等家務能力。

舉一個最簡單的例子，上述家務行動離不開手部的靈活度。這就引出了另一道關鍵技術關卡：靈巧手。

靈巧手之難，馬斯克深有體會。他曾說在人形機器人的研發中，手部始終是最具挑戰的核心難題之一，其復雜程度甚至占據了整個機電系統的一半。擎天柱生產周期一度被延遲的原因之一就和靈巧手有關。今年3月，特斯拉發布了一張擎天柱機器人用手比心的照片，手部靈活度堪稱一絕。

國內同樣開始重視這一領域。專注靈巧手研發的“靈心巧手”，正以約240億元的估值尋求融資，是具身智能行業里少數躋身百億獨角獸的零部件公司。

然而，靈巧手這么關鍵，目前卻沒有相應的賽事來檢驗和推動。

事實上，當前的機器人正處于一種“調戲困境”中。這也是Chatbot最初的困境。譬如最初大家用豆包，多半是抱著調戲的心態；直到豆包月活達到一定規模，開始具備搜索心智，實用性才真正顯現。隨著AI在編程能力上的突破，Chatbot商業落地場景進一步凸顯，調戲困境進一步被打破。

現在的人形機器人，被困在馬拉松賽道和翻跟頭表演里，本質上和當初調戲豆包沒有區別，盡管好玩和熱鬧，卻不解決實際問題。

這種局面何時才能被打破？

當機器人真正具備實用價值的時候。所以，我們也期待明年能看到機器人炒菜大賽、洗衣大賽、做飯大賽。只有當機器人找到用武之地，它才不再是被圍觀的玩具，而是真正走進家庭的生活伙伴。