摘要

两位记者操作《具身的金钱游戏》报道后的核心不安：钱融了很多，却没有相应花在技术上，行业变成“打德州比谁口袋深”的融资与上市竞赛。 最硬的证据链：全行业有千卡以上算力集群的公司据信源只有八家（读者反馈“八家都多了”），有具身公司创始人称行业内没人用过十万小时以上的数据跑过一次模型；一家估值靠前的公司去年研发投入约三千万元，累计融资却超五十亿元人民币——“你把钱都放余额宝，一年都有五千万”，理财利息即可覆盖研发。
进展不可观测是泡沫的温床：没有公认 Benchmark、硬件一致性导致复现困难，行业在被高估与低估之间摇摆。 李梓楠连去三次优必选也“感受不到明显进步”，一家成立不到一年的公司让机器人抓轴承放盒子用了七十秒，而快递员“可能两秒都不需要”；马斯克的 Optimus 三代设计定型按李梓楠的跟进可能比原计划晚了约十八个月，且据其了解降低了要求——“我常常会迟到，但我一般都会做到”，看大家等不等得起。
收入是被港股 18C 门槛催熟的：去年行业最大客户是地方数据采集中心，这块收入按徐煜萌的粗略印象占整个盘子至少三到四成。 模式是地方政府与机器人公司合资建数采中心，一百台、每台四五十万元即约五千万元收入，“凑四个这样的数采中心就够 18C 的收入了”；但退潮已现——某中部省会花八千万元买的机器人，今年年初数采中心散伙、机器人被当教具卖给周边院校；随着 ego 数据和人类数据等路线发展，真机采集需求可能减少。
制造业关联交易是第二条收入通路：机器人公司与零部件公司互为供应商加客户，后者还投资前者，动力之一是估值倍数变化——“沾点汽车就十五倍，做机器人三十倍”。一家具身创业公司的收入近四成来自制造业，几百家供应商各买一些即可形成较大销量；长盛轴承只向宇树等卖了约八百万元零部件，股价从底部可能翻了五倍，有董秘直接对分析师说“我不是汽车行业的公司了，我至少是个三十倍的公司”。
真实销量远小于叙事：外资分析师逐一问了八十多家买方，去年底国内人形机器人实际销量约八千台，宇树、智元断崖式领先，第三名优必选之后都是百台级。马斯克称到 8 月一个月造三百台，年化三千六百台，与此前“2026 年十万台”的口径差三十倍；相比之下，智元邓总给出的 1.6 万台指引建立在去年四五千台产量上，并不算特别激进。二级市场朋友的危险发言值得记录：“To B 生意就是你想卖多少就卖多少。”
一级市场的新玩法是“攒局”与 Club Deal：从第一轮就排布好 T0 产业资本（智元、自变量、乐聚、银河等六到八家）加 T0 VC（红杉、高瓴、顺为、春华、源码等十到十五家）的阵营，每轮大致“三加三”，豪华名单为后续轮次背书并形成估值上涨预期。高瓴与红杉共同投资的项目比大模型阶段更多，投资人的逻辑是：“大家一起赚钱，有什么好排斥的？”甚至有热门世界模型公司要求投资方承诺连续多轮领投，被朋友认为没有道理而拒绝。
接下来的两个试金石：一是头部公司可能已接近一千万小时数据量级后，具身智能 scaling 是否成立，“今年可能会有一些答案”；二是宇树上市后六个月的股价走势——公开市场充分定价后，可能有早期炒高价格的人退场，留下的价值理论上更接近内在价值。值得注意的预期差：王兴兴公开管理预期称行业两三年内会有一些应用落地，“比行业投资人定价的预期要低一些，但可能也更靠谱”。

精读

1. 行业最大的不对劲：融资竞赛替代了技术竞赛

李梓楠转述采访对象的比喻：“就像打德州，比谁口袋深”——比谁筹码多、谁估值高、谁更早上市，“我们报道的不是一个科技赛道，我们报道的是一个融资驱动的东西”。甚至有信源反问他：这个行业还有几个认真做事的人？
花钱端的证据最扎眼：一位采访对象称全行业有千卡以上算力集群的公司就八家，文章发出后有人反馈“八家都多了”；今年四月一位二级市场信源转述某具身公司创始人的说法——整个行业没有用超过十万小时的数据跑过一次模型，与许多公司的公开口径相左。
数据供给端同样单薄：一家自称行业前两名的数据公司，今年上半年累计生产了五万小时数据，签的最大订单是一万小时。程曼祺补充了对冲：很多全栈公司自采自用，甚至对外卖数据（如智元），凑供应商的量不等于行业总量。

2. 进展不可观测，泡沫与低估之间来回摇摆

李梓楠指出，大语言模型有公开 Benchmark、开放权重、人人可上手，而具身智能是 To B 的、高成本的物理实体，普通人接触不到；程曼祺也指出，这一点与大语言模型相比很明显。且同一模型放在不同硬件上因一致性问题表现不同，“复现本身就更难、成本也更高”——所以它可能被极大高估，也可能被低估，讲故事的空间很大。
李梓楠的实地手感：连去三次优必选也看不出明显进步；某成立不到一年的公司演示机械爪抓轴承放进塑料盒用了七十秒，主编问“能替代几个比亚迪工人”，他答不了——快递员转身放下“可能两秒都不需要”。“如果我是投资人，我应该不会投这个。”
道心摇摆也有话术包装：有创始人换了技术路线，对外的说法是“我迭代了，我升级了”，不会说“我换了一条路线”。

3. 连马斯克也高估了斜率：Optimus 三代晚了十八个月

李梓楠定期跟踪的反推：按马斯克最初说法，Optimus 三代去年一季度就该设计定型；按李梓楠自己的跟进，可能到今年六月底才做到，晚了至少十八个月，且据其了解在过程中降低了一些要求。从一周发一次照片、视频到很久不发，他判断马斯克自己一定是高估了技术进步的斜率。马斯克的自辩被保留：“我常常会迟到，但我一般都会做到。”

4. 估值定价离奇：报价太低反而被认为不行

徐煜萌听到的费解逻辑：一个有良好学术背景的团队配上一些人，很快就能到五亿元、十亿元估值，且“如果你现在价格报得太低，大家就会觉得你其实不是一家很好的公司”——五亿元人民币是大家的基础门槛。
李梓楠当场质疑：“我真的不知道五亿元人民币第一轮是什么公司”——他的印象是至少二十亿元人民币起步；一上来就是十亿美元的公司，其创始人和团队应该有一定行业地位。那位朋友提到的做法，是把某个学校里做机械、自动化专业的教授，以及大公司的车企高管逐个问一遍“你要不要创业”。

5. 研发投入的对照组：晚点、蜜雪冰城与余额宝

编辑部的自嘲成了行业注脚：某估值靠前的机器人公司去年研发投入约三千万元，融资超五十亿元人民币——“晚点的研发投入都比这个多”，而且“你把钱都放余额宝，一年都有五千万”，仅融资所得的理财利息可能就能覆盖研发成本。公开可查的宇树去年研发投入为 1.45 亿元，对照蜜雪冰城的 1.05 亿元；据非公开信息，李梓楠判断智元去年研发投入应该更多，可能在五亿元左右，这也可能与其约一千三百人的规模有关。
李梓楠认为，部分中国具身智能公司缺乏做技术 Bet、判断押注方向的能力；程曼祺追问的核心也在于研发投入如何匹配技术进展。智元式多方向并行是资源型玩法，有其合理性，但典型的技术驱动公司应围绕强技术判断做验证，从 Demo 到产品原型再到能用。
李梓楠问，没有技术判断的人乱花钱“不是死得更快吗”？徐煜萌回应：可以不拿这么多钱，因为钱在哪里都有成本；而且这些融资基本都有回购协议，要考虑自己能不能兜住。

6. 春晚经济学：都要上春晚就有问题

投资人对研发投入少的意见来自对比：机器人公司在广告上花钱很痛快，宇树、松延动力、银河通用上春晚，每家的花费大概至少六千万元——按前述公司三千万元的研发投入算，上一次春晚的费用就够它继续研发两年。第一个上春晚广告可能有效，大家一起上就未必有效，徐煜萌朋友的总结是：“上春晚没问题，都要上春晚就有问题。”

7. IPO 竞速与 18C：收入必须被催熟

融了大钱就必须给交代，眼前的竞争就是 IPO：除已经上市的宇树外，确定有投行在工作的公司已有十家，有上市想法的更多。港股 18C 于 2022 年 10 月首次提出、2023 年 3 月正式生效，要求 2.5 亿港币以上收入；机器人均价二三十万元，达到这个收入规模“不算特别难”，但排队者众，大家的诉求变成收入越高、增长数字越漂亮越好。
悖论由此产生：技术成熟度和实际应用都还很低，却必须做出大体量收入——后面几节就是这个悖论的各种解法。

8. 去年最大的客户：地方政府数采中心

模式设计得“真的很完整”：地方政府出钱或出地，与机器人公司合资成立数采公司，第三方运营方雇大学生或年轻人做数据采集和遥操作——一台机器人配两个人，一百台就是两百个就业岗位。李梓楠的感叹是：“对于地方政府来说，这个产业真的太好了”——无污染、就业具体、收益可控，土建投入跟当年造车比“很友好”。
数字与规模：卖给数采中心的机器人约四五十万元一台，一个中心通常一百台、五千万元左右，可能还要加上土建等成本；程曼祺当场算账：“凑四个这样的数采中心，这个公司就够 18C 的收入了。”到去年底，公开信息里能找到的数采中心有八十多个，自贡、攀枝花等地都有。按徐煜萌的粗略印象，这块收入占整个盘子至少三到四成。机器人公司通常还会与政府约定，优先购买或在一定期限内购买数采中心生产的数据，让地方投资的回报有一定保障。

9. 数采中心退潮：八千万的投资散伙，机器人变教具

落地并不如设计：有开工率问题——数据卖不出去就先不开工；某中部省会今年年初买了八千万元的机器人，数采中心“可以说散伙了”，机器人后来卖给周边院校当教具。徐煜萌对亏损的判断是：“财务角度可能是亏的，但认知角度不一定亏……你知道这个事情的深浅了。”
更深的压力是技术路线变化：现在大家可能会做更多 ego 数据和人类数据，真机采集需求可能减少，一些机器人公司也判断这块不一定可持续，主动降低数采收入占比。徐煜萌的类比是，数据采集中心也像之前的数据中心：买了很多 V100，过了两年大家改用 H 卡、B 卡或更新的产品，上一代投入可能无法收回成本。
技术路线不收敛既是风险，也是 2023 年到 2025 年新公司仍在不断出现的原因；大模型领域到了 2023 年下半年，创业窗口则基本关闭了。

10. 科研市场：收入不大，但可能是基础设施的入场券

宇树公开信息里较确定的收入来自科研机构、学校，以及迎宾导览，这是行业里质疑最少的部分——真实需求、价值明确。徐煜萌认为，科研市场作为最开始的市场是可以的。
李梓楠对“科研市场体量小”的质疑的回应是：如果整个行业技术最前沿的人用的是你的硬件，就证明你的硬件未来很有可能适配最先进的技术，你可能成为这个领域基础设施的提供方之一——看宇树不能只看科研带来多少收入。

11. 制造业循环交易：互为供应商、客户与股东

机制拆解：机器人公司把机器人卖给制造业零部件公司，零部件公司把零部件卖回机器人公司，还可能投资它——某具身创业公司将近四成收入来自制造业。由于一家机器人公司至少要对接几百个供应商，多个供应商各买一些就可能形成较大销量，例如一百家供应商每家买二十台，就是两千台；但二十台“真的干不了什么”，基本是研发人员买回去拆解、测试或放到产线上测试。
制造业公司的账很好算：与其花十亿元建厂，不如花五亿元投资机器人公司，顺理成章进入新领域；资本市场的估值倍数变化也是动力之一——“沾点汽车市值可能比较低，做机器人估值可能就不一样”，汽车可能是十五倍，机器人可能是三十倍。一个极端例子是长盛轴承：宇树等机器人公司只买了它大约八百万元的零部件，但其股价从底部涨上来可能翻了五倍；李梓楠还亲遇某董秘对分析师说：“我不是汽车行业的公司了……我至少是个三十倍的公司。”
李梓楠认为，只要交易最后有真实价值、能够闭环，英伟达和 OpenAI 等公司的循环交易也可以从类似逻辑理解——与其让汽车行业闲置产能下降、工人放假，不如转做机器人零部件，把资源利用起来。

12. 真实销量：八千台的行业，与三十倍的 Miss

机器人行业没有汽车那种精确到个位数的周度销量。一位头部外资分析师按公告梳理买方，再逐个询问了八十多家公司，凑出去年底国内约八千台人形机器人的实际销量：宇树、智元断崖式领先，第三名优必选之后就是百台级。这是真实销量，不是渠道里的“出货量”文字游戏——按此口径，中国机器人公司至少在生产端已“全球绝对领先”，特斯拉去年可能也就生产了几百台。
马斯克被李梓楠认为是预期过高的最大责任人：此前“2026 年十万台”的说法让供应链把计算器摁起来，按李梓楠所述，马斯克到 8 月时一个月造三百台，年化三千六百台，与十万台相比差三十倍，“是一个超级大的 Miss”。相比之下，智元邓总给出的 1.6 万台指引建立在去年四五千台产量上，“不是特别激进的增长”；李梓楠还认为，邓总的信用记录比马斯克好。
二级市场朋友的“恐怖发言”是：“To B 生意就是你想卖多少就卖多少——反正只要两个公司说好。”徐煜萌说，从第一性原理来讲确实如此；李梓楠则称这个发言“比较危险”。

13. 果链变特链变机器人链：二代们的新事业

徐煜萌讲到的电梯轶事：某果链公司的机器人业务“现在是老板的女婿在管”，另一家汽车零部件公司老板的儿子刚从卡内基梅隆大学学机器人毕业，父亲直接给钱让他管机器人业务——至少浙江一些汽车零部件和制造业大公司把机器人业务交给二代打理，“还蛮普遍”。脉络是：3C 果链的一部分变成特链，最近三四年特链中的一些企业又变成机器人供应商，最早 2022 年宁波、嘉兴、江苏的一些特斯拉供应商就开始跟着做机器人零部件。
两位都认为这是行业里“比较实的一部分”：上游供应链被下游牵动着发展，中国制造业在组装和精密加工上的能力确实很强，即便最终需求——消费者与工业、商业场景是否真正使用机器人——还没到那一步。
玩这套生态有体量约束：宁德时代买一万台机器人也没人把它当成机器人公司，大家仍然看它的主业；更适合的是三百亿元市值左右的中型供应链企业——如果机器人业务让估值倍数翻一倍，市值可能从三百亿元变成六百亿元。参照物是三花智控：与 Optimus 合作前可能只有一千亿元出头，现在也是两千亿元市值的公司。

14. 智元的经销商分级：VAP 体系与“自买也算”

智元的销售体系按年度销售业绩分级：帮智元完成两千万元是 VAP，一千万元是金牌，五百万元是银牌，两百万元是最低级别的认证；级别越高，能拿到的货源和支持越多。智元当时级别最高的经销商伙伴包括均胜电子、宁波华翔、卧龙电驱，这几家公司基本都是去年机器人板块涨得较好的股票；经销商还会主动帮智元开拓场景，比如设想把机器人放到电池工厂搬电池。
关键细节：自己买一千万元也算帮着卖了一千万元——“它不在乎这些东西最后销到哪里，反正你给它制造了这么多销售额”，两千万元以上就是 VAP。共赢闭环还有一层：零部件公司同时投资机器人公司、购买机器人产品，“我买机器人花了五千万元，但我投资它的那笔钱可能涨了五千万元，收益又从另一个地方回来了”。
被问作为投资人怎么办，李梓楠答：“我会做波段”，因为机器人行业没有明确的业绩预期锚，周期波动来自预期本身在不停调整；现在有公司有机器人收入，但这些收入是否可持续仍要看。

15. 攒局、Club Deal 与连续领投承诺：一级市场的新排列组合

徐煜萌听到“如何攒局”的模式时“确实挺震惊”：FA 或活跃机构从第一轮就排好阵营——T0 产业资本六到八家，包括智元、自变量、乐聚、银河等；T0 VC 十到十五家，包括红杉、高瓴、顺为、春华、源码等。热门项目每轮大致“三加三”，产业资本代表相对确定的订单，VC 代表技术认可，豪华阵营为后续轮次背书，并形成估值上涨预期。
Club Deal 比大模型时代更多：公开信息里，高瓴与红杉共同投资过同一轮的项目包括它石、无界、铭感智能、摩感科技；它们同时还是星尘智能和智元的股东。问为什么竞争关系好像消失了，得到的反馈是：“大家一起赚钱，有什么好排斥的？”
甚至有估值很高的世界模型公司要求投资方承诺连续多轮领投；徐煜萌的朋友觉得这个要求没有道理，最终没投。也有 T0 机构会选择性拒绝 Club Deal，拒绝者最看重的还是“创始人的定力”。

16. 泡沫的第五步：scaling 验证与宇树的六个月

文章结尾的悬念被搬进播客：前四步是质疑泡沫、理解泡沫、拥抱泡沫、享受泡沫，第五步是什么？稿件发出后，徐煜萌觉得有些人幸灾乐祸，“也没必要”。二级投资人在主动做功课，因为买入价已经很高，会问极具体的问题：今明两年研发投多少、收入从哪来、在手订单是什么、复购概率有多大。
李梓楠质疑，如果一家公司能完整回答这些问题，可能就不是很典型的具身智能公司，甚至“可能是假的”；徐煜萌回应说不一定，有些带着具身智能标签的公司拥有相对成熟的业务，而真正的具身智能公司核心是探索技术、做大模型等研发，这些问题本来就很难回答。
两个真正重要的议题：一是技术——包括智元在内的一些公司说过，有一千万小时数据就可能验证模型有没有 scaling；头部公司可能已经距离这个目标不远，“之前不太清楚的技术问题，今年可能会有一些答案”。二是宇树上市后六个月的价格走势——公开市场充分定价，可能有早期炒高价格的人逐步退场，留下的价值理论上更接近内在价值，“大家很关心六个月后它是真的到三千亿元，还是比现在还低”。
预期管理的参照系是王兴兴：他公开说行业两三年内会有一些应用落地，“比行业投资人定价的预期要低一些，但可能也更靠谱”。投资人分两类：赚主题钱、想尽快退出的，和坚信具身价值、周期性确认创始团队是否认真做技术的。后者对上市预期不会那么紧张；最终能否上市、是否有人愿意买，仍取决于产品和技术能否给出更明确的价值。

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