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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，具身智能的本体还处于发展阶段，正处于产业化试验落地的阶段。
陈建泉认为，一级市场供应链上游可能会有更大的机会，因为其估值相对于本体公司不会那么高。在投资供应链时，公司也正在寻找一些潜在合作伙伴。他强调会重点关注供应链持续研发技术的能力，是否对具身智能行业有深入理解，是否还停留在传统的纯硬件代工制造思维，以及技术人员的投入以及与人形机器人产业链的配合程度。
从二级市场的角度来看，更多是通过财报信息来体现，关注一个公司技术落地订单能否持续，以及未来在行业格局中是否具备比同类企业更有力的护城河。
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，并坚持下去。“不要因为一时的挫折或者大家的不看好就轻易放弃自己原本坚定的技术路线。”
他表示：“船到桥头自然直。我们在疫情期间也经历过非常困难的时刻，但特斯拉的出现帮助了我们。我们认为它是整个行业的重要领导者，推动了中国人形机器人产业链的发展。正是因为特斯拉的出现，让大家看到了人形机器人作为潜在新兴产业、像新能源汽车一样蓬勃发展的可能。如果有坚定的技术发展路线，一定要持之以恒地推进。”
以下为对话实录：
姚宁波：各位来宾大家下午好！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“智脑”瓶颈，人形机器人硬件成本持续下降打通“具身”载体，生成式AI为产业链协同注入新变量，三者跨界融合开启人机共生智能新时代。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。
首先有请三位嘉宾做自我介绍，并介绍各自最关注或正在进行的投资业务。
陈建泉：各位嘉宾大家好！我是来自优必选科技的投关负责人陈建泉，已在优必选工作八年。今天看到很多产业同行非常高兴。优必选在产业发展过程中，从人形机器人从无到有，我们是较早期的参与者和行业发展的见证者。很多早期天使基金及多轮投资基金，包括IPO阶段的基金，都参与了我们的发展，推动了行业的成长。公司上市后，我们更多面向产业上下游做投资布局。希望今天能与大家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。此前在IT行业工作，包括英特尔五年，负责芯片和电子设备制造商合作。十年前我们曾参与与小米生态链九号公司合作开发智能机器人项目，当时人工智能尚处于初级阶段，发展尚不火热。后来我进行早期人工智能投资，曾投智谱AI、文远知行等企业。今年上半年刚投资智元机器人，目前还有多个早期机器人项目。
关于具身智能行业投资，媒体报道融资火爆，有观点认为泡沫已现，也有观点认为行业格局已基本确定，特别是在本体领域。大家怎么看行业投资机会？
陈建泉：我非常认同傅总和赵总的观点。本体目前仍处于早期阶段。即使优必选手握约8亿元的订单，且订单来自大企业，我们依然认为产业仍在试验落地阶段，尤其是在工业应用场景，正努力向更大规模测试迈进。投资本体公司应聚焦两个阶段：一是早期创新技术体系，二是已成熟但关注技术落地的企业，包括技术、工程样机及通过工程化转换成产品并获得订单质量。若研发无法实现工程化转化，技术无法落地，就会重蹈十年前波士顿动力的覆辙。波士顿动力那时动态能力领先，能跑酷、空翻，但十年后放弃液压方案，转向电动驱动。正如赵总所说，一级市场供应链上游可能机会更大，估值较本体公司更合理。我们投供应链时重视其持续研发能力，是否理解具身智能行业，是否仅停留在传统硬件代工制造思维，以及技术人员投入和与人形机器人产业链的配合程度。
二级市场主要通过财报观察技术订单的持续性，以及企业是否具备比同类更强护城河。
姚宁波：陈总观点是，企业首先要具备生存和盈利能力，且真正解决产业问题，才具备投资价值。
时间有限，切换第二话题。目前许多人形机器人或具身智能产品仍以遥控方式与用户互动，社交媒体也有质疑声音称其更像遥控玩具。许多嘉宾分享已将大模型或其泛化能力用于提升机器人智能化。大家认为，目前的技术路线是否明确？未来是否一定能实现真正的具身智能？会不会出现类似“DeepSeek”时刻的突破？
姚宁波：具身智能真的具有智能，将是重大投资机会。陈总，作为业内人士，怎么看？
陈建泉：通用智能前景宏大，目前来看不大可能脱离应用场景来谈智能化。无论是芯片、大模型、硬件还是垂直领域模型，短期内难以实现全场景通用智能。作为本体公司，我们更关注技术转化后能应用于哪些具体场景，脱离场景谈技术体系意义不大。现阶段无论是世界模型还是VLA，都难以短期实现高准确率的语言理解和任务执行。
技术问题已由多位专家阐述，这里不再赘述。
在人形机器人服务场景中，有些简单任务仍需要人力介入。工业场景是首个落地产业，在自动化流程已达90%甚至95%的基础上，人形机器人助力提升至接近100%。例如我们在智能物流领域与比亚迪合作，利用AGV和无人叉车实现90%以上自动化，剩余环节由人力衔接，短期内难以用预编程机械臂或AGV替代。此时可尝试用人形机器人（双足或轮式）完成简单泛化任务。但目前泛化场景非常有限，不可能覆盖广泛复杂场景，这显然不现实。若要实现“DeepSeek”式突破，必须基于大量真实场景数据积累实现量变引起质变，单靠视频或合成数据难以实现重大进步。
姚宁波：您的观点是，合成数据不足以解决现实场景多数问题，机器人本身也需成为数据采集工具，促进量变到质变。
陈建泉：正如自动驾驶行业，必须有大量实车运行，模仿优秀驾驶策略，产生有效训练数据集。
姚宁波：您能大致估算实现这些目标所需时间吗？
陈建泉：具体时间取决于场景。以码垛这一较小场景为例，约需500-1000台机器人实现泛化。更复杂的工业或汽车场景，数据采集量更大，估计需要十年时间完成突破。
姚宁波：会在细分场景率先实现突破。现场有许多创业者，最后请您总结，为创业者提供建议，如何抓住具身智能的风口？
陈建泉：结合我们公司的发展历程，目前的风口比当年更幸运。我建议同行一定要坚持自身的技术特色，不因一时挫折或质疑放弃原有坚定的技术路线。我们坚信“船到桥头自然直”。疫情期间我们也经历过困难，但特斯拉的出现极大推动了行业发展。它作为领导者，引领并塑造了中国人形机器人产业链。政府的大力支持也带来了巨大机遇，促使人形机器人产业有望像新能源汽车一样快速发展。如果拥有清晰坚定的技术发展路线，一定要持之以恒。
https://finance.sina.com.cn/hy/hyjz/2025-11-15/doc-infxnmuc1966744.shtml