2026年过半，具身智能依然是一级市场最拥挤的赛道。
据IT桔子数据，2026年上半年，国内具身智能赛道融资总金额已突破900亿元，达到935亿元，较2025年上半年提升了5倍；融资事件数量达到322笔，同比增长了137%。
二级市场，宇树科技今日科创板IPO注册获批，带动人形机器人概念集体飙升，板块内多股涨停。优艾智合、珞石、云深处等机器人厂商也均已递表，具身智能迎来“上市大年”。
资本的热钱、企业的叙事、市场的关注，正在把具身智能推向一个看似火热的爆发点。但“落地”这件事，才刚刚开始。
进入2026年下半年，行业竞争已从单一技术展示转向本体、数据、模型、场景及成本体系的综合较量。
“场景需求的满意度和客户满意度，是这件事的终极尺子。”蓝驰创投合伙人曹巍向21世纪经济报道记者表示，“具身智能现在也在这么一个交答卷的阶段。”
不过他也表示，通用人工智能方向仍处于技术攻坚阶段，尚无企业能够拿出满足规模化量产条件的通用型机器人产品。从技术发展阶段来看，具身智能尚未进入技术应用的成熟期。
多路资本的共识
2026年以来，具身智能一级市场的资金面呈现出罕见的“全方位包围”态势。
美元基金、人民币创投、国家级科创基金、地方政府产业基金、产业战投，几乎所有类型的资金都在向这个赛道聚集。曹巍将这种现象称为“多路资本在具身智能和机器人赛道达成了超级共识”，这在他数十年的投资生涯中并不多见。
这种共识并非没有逻辑支撑。中国具身智能市场规模从2018年的约2133亿元增长到2026年预计的1.09万亿元，年均复合增长率达到22%至23%。其中工业机器人仍占据最大份额，约45%。中国拥有全球最完整的制造业产业链、最丰富的工业场景，以及过去十年在机器人硬件和供应链上积累的深厚底盘。
资本有两个判断。第一，具身智能是以制造业为核心的软硬件结合的创新；第二，这种创新，中国团队有机会去做全球市场。
“参照光伏、新能源锂电池、新能源汽车、消费电子的路径，基本上中国的制造业结合软硬件方向都跑出来了大量全球级的领先企业。”曹巍向记者表示。
不过，今年以来行业也在发生转向，钱在变多，项目却在变少。IT桔子数据显示，今年上半年，融资额排名前20的企业合计融资总额达550亿元，占总融资额的59%，头部效应显著。
“早年我们看机器人项目，只要团队年轻、学习能力强、愿意深耕场景就具备投资价值。但如今行业水位全面提升，理想、小鹏等具备体系化工程能力的产业团队批量入场，行业竞争激烈度大幅提升。”曹巍向记者坦言，随着行业成熟度提升，投资逻辑也在同步重构。
他将具身智能企业的成长分为三个核心层级：第一是硬件本体稳定，这是基础；第二是体系化工程能力，能够用确定性的流程约束大模型的不确定性；第三是数据闭环迭代能力，依托场景交互持续采集真实数据并优化模型。
这些指标指向了落地能力。2026年被普遍视为具身智能行业“商业落地的分水岭”，资本不再追捧实验室里的Demo，而是追求工程化交付、规模化落地与持续复购能力。
政策端也在加码。工信部、国务院国资委联合启动2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动，明确到2026年底，人形机器人等重点产品在代表性场景中率先完成应用验证和常态部署，凝练形成百个以上高价值应用场景。
这对企业提出了更高要求。智源研究院预测，当前的具身智能企业数量远超赛道的物理承载量与资本供给能力，“行业或将在不久后完成一轮‘洗牌’”。
工业落地有声，但道阻且长
资本的逻辑变化，指向了一个核心问题：具身智能到底该在哪里赚钱？
目前来看，工业场景因为其场景相对封闭、需求刚性明确、ROI可量化的特点，是具身智能最明确的商业化方向。
“我们认为工业场景是撬动万亿市场的一个支点。我们目前也是从工业场景开始逐步拓展更多广阔的赛道。”优艾智合联合创始人、首席技术官边旭向记者表示。
落地案例正在增多，除了一直深耕工业领域的厂商，众多人形机器人厂商也在布局。
优艾智合已在半导体、能源化工、锂电等工业领域累计超过800个具身智能场景落地项目。6月29日，优艾智合发布具身智能系列新品，包括全球首个可规模化应用的工业具身智能大模型“智合”（FabriX），以及工业原生人形机器人“隙锋”，提出“3年内赋能10000个工业现场”的目标。
6月28日，智元机器人也宣布第15000台通用具身智能机器人精灵G2正式下线，交付给电子设备制造企业龙旗科技。智元方面称，2026年下半年将正式进入“多场景、多方案大规模批量部署阶段”，年内工厂落地目标冲击千台规模。
智元合伙人、高级副总裁、具身业务总裁姚卯青此前向记者表示，第一阶段把机器人卖给开发者、科研机构作开发平台或科研工具使用，天花板已经可见。第二阶段的客户是工厂、物流公司等，机器人作为实实在在的生产力在真实场景落地应用。智元称，2026年是具身智能部署态元年。
但订单数量和实际规模化部署之间，仍有不小的距离。
第一，泛化、可靠性与效率的“不可能三角”。
工业场景要求机器人同时具备三个能力：泛化能力，适配不同工作任务；可靠性，可以7×24小时稳定运行；效率，最终为客户带来经济收益。
“在我们看来，目前所有端到端VLA的方案，包括世界模型的方案都无法同时满足这三个目标。”边旭表示，目前以可靠性为基础，优先去解决泛化性的问题。
第二，数据瓶颈。
行业共识是，能实现通用自主能力的具身大模型，至少需要千万小时级高质量真实交互数据，而截至2026年初，全球高质量真实物理交互数据总量约为50万小时，缺口至少一个数量级。
第三，工业遗留系统的约束。
工厂里已经有一套运转了几十年的软件生态和硬件接口。工业AI不能推倒重来，而是要在存量体制下生存。
这三重挑战叠加在一起，决定了工业具身智能的落地路径不会是“一步到位”。业内的共识是先从简单场景、低风险任务切入，再逐步向复杂场景渗透。
边旭判断，电力运维和场务作业这类对节拍要求不高、但对智能化需求迫切的场景，可以率先实现商业闭环，而面向生产环节的柔性操作，对节拍和效率要求非常高，仍处于技术攻坚阶段。
“无论是在简单场景中完成复杂任务，还是在复杂场景中处理复杂任务，均尚未出现大规模批量出货的机器人产品。整体行业竞争格局仍处于创新平台的肉搏期，尚未达到放量阶段。”曹巍向记者表示。
他认为，具身智能离大模型那样的应用成熟期可能还有3到5年的发展周期。
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