4月27日，上海复旦大学校友会PE/VC同学会举办行业月度分享会，邀请同学会副会长、彬复资本创始合伙人朱健校友，以“具身智能的技术进阶和投资逻辑”为主题，分享了具身智能领域的前沿趋势与投资洞察。本次分享会聚焦具身智能的技术演进路径、核心挑战及投资机遇，深入剖析具身智能的发展现状与未来机遇，为现场近百位投资者与行业从业者带来前瞻洞见。
技术进阶：具身智能产业正处于技术迭代与场景落地的加速发展期
朱健指出，具身智能（Embodied AI）作为智能体通过物理实体与环境实时交互的新范式，其发展已经历“早期萌芽—理论探索—技术积累”三大阶段。近年来，多模态大模型、深度强化学习等技术的突破，显著提升了机器人的环境感知、任务规划和自主决策能力。以国际上谷歌RT系列、特斯拉Optimus和Figure等为代表，国内智元、宇树等为代表的大模型驱动型机器人，正推动具身智能迈向“感知-决策-执行”一体化的通用化目标。从商业模式构建来看，行业内创业主体的核心运营逻辑仍聚焦于本体设备的市场化交付，该策略不仅能够形成初始营收支撑，更重要的是通过设备部署与场景需求方建立深度链接，构建数据飞轮，形成数据采集 - 模型优化 - 产品迭代 的正向循环数据生态。从具身大模型角度，当前国内技术路线主要分为分层大模型与端到端大模型两大类：分层架构（如谷歌SayCan）通过“大脑-小脑”协同，实现任务拆解与精细控制，优势在于可解释性强、模块化升级灵活；端到端模型（如RT-2）直接连接指令与动作，潜在的泛化能力强大，但受限于数据规模与场景适应性，目前还有很大提升空间。朱健预测，随着多维训练数据的不断积累，端到端路线或更有可能成为更长期的主流路线。数据是具身智能发展的核心驱动力。仿真数据虽能快速扩规模，但存在“Sim2Real”迁移鸿沟；真实数据闭环采集成本高昂，却是提升泛化能力的关键。头部企业正通过“真实数据+仿真增强+在线优化”的混合策略突破瓶颈。
投资逻辑：产业链国产化加速，聚焦硬件降本与场景落地
从投资视角，朱健分析了具身智能产业链的现状与机遇：硬件结构体系方面：相关企业正处在国产化进程加速与量产能力构建的窗口期，传感器、电机、减速器和丝杠等核心功能部件纷纷实现技术突破，制造成本较进口产品大幅降低。未来，需在精密加工工艺持续升级、成本控制及场景验证方面持续努力。从进一步的技术演进路径看，具身智能的形态特征驱动硬件组件向微型化、高精度、高集成度方向迭代升级。这一趋势将催生反向式行星滚柱丝杠、模块化谐波减速器、柔性触觉传感器等新兴组件需求方向探索发展。 产业链协同，推动本体成本尽快降至5-10 万元的 拐点 区间，才能为规模化场景落地奠定硬件基础。应用场景方面：具身智能主要面向聚焦垂直场景的专业技能型人形机器人与面向通用场景的消费级人形机器人。前者以场景适配性研发为核心，通过深度植入工业制造、商业服务等特定领域，实现对重复性劳动的人机功能替代。该类产品其智能水平与场景复杂度呈正向匹配关系，催生硬件配置、算法模型的深度定制化需求，推动产业向细分领域专精化发展。后者则以人机交互自然性为设计原点，瞄准家庭服务、消费级场景的复杂长程任务执行需求，对精细力控操作、多模态语义理解、动态环境适配及安全交互机制提出更高技术标准，要求构建具备强泛化能力的智能决策系统。然而受限于通用智能模型的成熟度，当前技术路径下的消费级场景规模化落地仍面临3-5 年的研发验证周期。短期固定场景劳动替代、中期特定场景精细劳动、长期通用全能机器人将是具身智能应用的经历路径。市场格局方面：具身智能机器人的软硬件彼此高度依托，所有头部厂商均采用了软硬同步迭代，积累数据、迭代算法的同时迭代基于AI的人形机器人本体。目前，国内企业在移动能力（下肢）领先，操作能力（上肢）仍处追赶态势。朱健强调，具身智能尚未到达“iPhone时刻”，但技术迭代与产业链成熟正催生千亿级市场机遇。投资者需关注数据闭环能力、硬件降本路径及商业化场景验证三大核心要素。
此次分享会吸引了来自科技企业、投资机构等100余位校友参与，现场围绕具身智能的一二级市场、上下游供应链、投资周期等话题展开热烈讨论。为投资者与行业从业者厘清了技术演进脉络与投资策略，彰显了彬复资本在数字经济领域的深耕布局。感谢复旦科技园场地支持！关于彬复资本彬复资本长期聚焦数字经济与智能科技领域，致力于挖掘技术驱动型企业的长期价值。了解更多资讯，请访问官网：www.beforcapital.com。
来源：上海复旦大学校友会
