主题圆桌：当所有人都看到泡沫，机器人何时走入真实场景 | 36氪WAVES2026新浪潮未来一氪·2026年06月25日 11:42具身智能落地前景圆桌讨论：各方谈场景、投资与进展。“2026年，创投圈的浪潮再次翻涌：AI从技术概念走进产业深水区，硬科技创业从“小众赛道” 变成“主流共识”，年轻的创业者们正在用代码和双手，重新定义中国创新的未来坐标。每一年，由36氪· 暗涌主办的WAVES大会，都是中国创投圈的年度风向标。今年的 WAVES 2026以“今年盛夏”为主题，落地广州番禺良仓新造创意园，在两天的时间里，我们汇聚了顶级投资人、产业领袖、新锐创业者，用14场深度圆桌、数十场独立演讲，拆解 AI、硬科技、出海、医疗等核心赛道的底层逻辑，见证那些“少数人” 的坚持，如何汇聚成改变行业的浪潮。”以下为对话内容，经36氪整理编辑：巴芮｜暗涌副主编（主持）李晓飞｜深朴智能 创始人兼CEO李元庆｜乐享科技 联席CTO、穹明智能 总经理李一言｜擎天租 联合创始人、CEO崔轲迪｜BV百度风投 执行董事由天宇｜凯联资本 行业合伙人王子璇｜云时资本 执行董事巴芮：各位好！我们这一桌人最多、最热闹，但是我们时间紧，任务重，所以我快点说。具身智能是这一两年一级市场最吸金的市场，也是期待最高的硬科技赛道之一，钱涌进来的速度有多快，泡沫的质疑就有多大。今天这六个人恰好凑齐了说看它到底能不能落地的三种视角，首先是造机器人的两位，有深朴智能创始人兼CEO李晓飞、乐享科技联席CTO、穹明智能总经理李元庆，还有站在商业化最前端的擎天租CEO李一言，以及在背后下注的三位投资人，BV百度风投执行董事崔轲迪、凯联资本行业合伙人由天宇、云时资本执行董事王子璇，这三位是分别代表了财务、产业、特种和垂类三套完全不同的下注逻辑。把这几位一起放到同一桌，其实我们就想回答一个问题，就是当所有人都看到泡沫的时候，这样的具身智能究竟从何时、从哪真正的走进现实，先请各位用一句话说你见过或者正在做的具身第一个真正赚到钱的场景是什么，我们先从创业者晓飞开始。李晓飞：好的，我觉得很简单，现在行业还处于比较早期的阶段，而且这是一个很大的赛道，所以在这样一个大赛道的早期阶段，在研发侧其实会有很多的机会，这是我见过的。所以我觉得在研发侧，我们已经看到有些公司能赚到一些钱了。李元庆：乐享在这边目前看到的其实是在极客的市场和Maker的市场看到了一些机会，同时也在Pet有丰富的内涵、IP属性的内容上，我们找到了一些营业额。李一言：因为擎天租做的是商业化的最前沿，所以AI其实现在做的每一个业务都是赚钱的业务，我们的理念是把机器人泛化能力，就是上限能力以下的事情做商业化，所以我们此刻进行的业务基本上都是在赚钱。崔轲迪：我最近非常喜欢看UFC格斗，所以我比较喜欢众擎他们做的格斗的那个场景，就是类似于商业格斗。一方面确实是个人兴趣，另一方面我觉得这种高对抗、高动态的场景其实特别考验机器人的综合能力。它既能验证技术，又有很强的观赏性，我觉得是一个挺有想象力的方向。由天宇：因为行业处在早期阶段，所以这个阶段赚钱的都是短期的供需关系错配的一些情况，我觉得一个是租赁的，可能还不是擎天租这样的，就是真正现在利润最好的是在地方上做代理，可能我觉得拿了5台设备、10台设备，我可以一天租几千块钱，就跟租劳斯莱斯加长版是一样的。第二个是数采这块，当然数采整体上可能不是都赚钱，而是部分的人力外包，因为我就是帮你干活的，你最近着急要数据，所以我一个人力外包公司干几千人数采的活，在短期之内是有一些供需的错配的。第三个，有一部分炒股的也是赚到钱的。王子璇：我觉得对于云时资本来说，可能在一些我们看不见的地方，一些角落，比如船坞里、海洋底下、一些郊区的重工厂房里，其实我们看到很多用这种具身智能理念干活的机器人都已经或者即将要赚到很多钱，而对于通用人形来说，我们的感觉是那些真正为客户的经济账考虑的公司反而可能是第一批自己也真正赚到钱的公司。巴芮：我不知道几位是不是因为我刚才说时间紧，所以回答比较简练，我们之后还是可以把它说得更具体、更清楚一些的。我的第一个问题先抛给崔轲迪总，这一年具身智能真的是非常热，您在2022年底那会儿就进场了，当时具身智能这个词还不是一个热词，提的人很少，这两年完全不一样了，我们只举一个例子，比如它石智航刚天使轮就融了2.42亿美元，很夸张了，但是另一边高盛问了9家供应链企业，没有一家敢说自己接到大单，也有投资机构会直接承认说估值是有一点泡沫的。所以就想问问您，您从非共识一路下注到今天的共识，就是在可出货始终没追上估值，这到底是您看得早赌对了还是说市场把一手好牌提前讲成了神话。我再直接一点问，就是今天这个价位您自己是在加仓还是在悄悄地减仓？崔轲迪：我先介绍我们机构，BV百度风投是百度集团发起的一个财务投资基金，我们主要投资的主题是围绕着AI来进行投资，AI有两个大型的叙事，一个是数字的AI，一个是物理的AI。因为我自己对物理层级的东西比较感兴趣一些，所以一直在物理AI方面研究的多一点。从2022年下半年开始，我们仍然在持续布局自动驾驶方向。随后，随着ChatGPT带来的新一轮AI浪潮，以及大语言模型能力的快速提升，全球人工智能产业进入了新的发展阶段。这轮变化并非一蹴而就，而是在技术进步与产业需求的共同推动下展开。到了2023年3月至5月，我们开始系统性地关注并投资部分由自动驾驶技术外溢而来的机器人项目。但我的关注重点并不局限于机器人本身，而是更关注智能能力如何向现实世界渗透。从这个角度看，无论是自动驾驶汽车、机器人，还是消费电子产品，本质上都是智能系统在不同形态和场景中的具体呈现。对于我们而言，核心始终是智能化能力的演进与落地。我记得2023年我们做过一个项目，当时上会资料里写的是“从端到端自动驾驶到物理世界的通用人工智能”。那个时候内部也有过比较充分的讨论，因为大家对“物理世界的通用人工智能”这个概念还没有形成统一认知。当时“具身智能”这个词可能还没有像今天这样被广泛讨论，但我们已经捕捉到了一些比较关键的变化。比如现在大家讨论比较多的是VLA、世界模型等方向，而我们当时更多讨论的是端到端模型能力。除了模型本身以外，数据也非常重要；而数据又和具体场景高度相关。所以后来我们的讨论不断延伸，从模型能力，到数据积累，再到场景闭环，逐渐形成了对这一方向更系统的理解。因为BV属于早期投资，综合投资成本相对低一些，所以今天我们主要在做两件事。第一，我们仍然在持续投资新的具身智能公司；第二，我们也在对已经投资过的公司持续加仓。从我们的视角来看，这个产业其实才刚刚开始。前两天我看到美团龙珠的新宇总也提到，具身智能这个行业现在不是钱太多，而是钱还不够多。我比较认同这个判断。因为如果从产业长期发展的角度来看，具身智能仍处在非常早期的阶段，未来还需要更多资金、人才、场景和基础设施的共同推动。巴芮：已经热成这样了，还是很少，是吗？崔轲迪：我觉得是这样的，如果把它放到整个AI产业里看，具身智能的投入其实还处在比较早期的阶段。毕竟它做的是物理世界里的人工智能，难度和复杂度都更高。还是拿大模型举例，过去几年头部大模型公司的融资规模和估值已经到了非常高的水平。相比之下，今天具身智能领域最头部的公司，无论是融资规模还是估值水平，其实都还有不小的差距。所以从这个角度看，我认为这个行业不是钱太多，而是距离真正成熟还需要更多长期投入。巴芮：我不知道两位创业者会不会对这个也是认同的。台上的两位创业者都是在做家用机器人，像晓飞和元庆，业内说家用机器人是卡在一个不可能的三角，你要足够便宜，能干活，又安全、不伤人，这三者很难同时成立，就便宜的话，可能早就有了，有些消费级的人形机器人已经下探到万元内的，但是这种我觉得它是更偏陪伴的，一旦你去要求它真的把一些家务给干了，而且安全的同时，它的成本可能立刻就上去了。请两位各讲一个真实用户每天在用，不是Demo的场景，晓飞，你其实有一个“1+2+N”的路线，就是一套具身大模型底座，两条真实数据管路和N个逐步检索的场景，现在它真正跑通到第几个了？李晓飞：我也简单自我介绍一下，刚才轲迪说了一下整个赛道很热，实际上钱还比较少，我是非常认同的，所以大家还是尽快去投具身这个产业，轲迪总也是连投了我们前面三轮。具身智能这块，刚才您介绍了我们也是在做家庭的，我们认为整个具身赛道肯定是一个非常长的，而且非常大的赛道。我做了自动驾驶和上一代的机器人，做了十年的创业，再看整个具身的发展，我更喜欢或者更擅长用五到十年的周期来看整个产业的节奏，五到十年之后，我肯定非常坚信未来具身智能是可以走进千家万户和各行各业的。当然，在此时此刻或者这一两年，我觉得现在特别像2017年、2018年的自动驾驶。在这样一个时间点去看，我们认为未来大概会有三条路能达到这样一个具身智能L3或者L4级别多场景、多功能的应用。在这里面，我们其实最buy in的是从类家庭到家庭的这种大赛道或者泛化的能力，其他两种我就不展开讲，之前多少有点讲解。在这样一个路径里面，我们是希望找到一个最大的赛道或者最泛化的一个场景能够去凸显出或者能够去延伸出整个具身智能最大的能量，在这个过程中，我们会认为特别像2017年、2018年去找自动驾驶赛道过程中，特斯拉很早就锁定在简化乘用车的自动驾驶的功能，先选择在高速路这种结构化的路径里面推出高速领航、泊车或者城区，逐步的去增加场景或者增加功能的这条路径。我们认为在最广阔的家庭赛道，未来的达成路径也是渐进式的达成路径，所以从我们的路径选择上，我们选择一些结构化的场景，比如像酒店的商业场景，包括一些机构的康养等等这些场景，然后逐步去切到家庭里面，这可能是我们最大的未来目标以及达成路径、切入口。在这个过程中，我们大概有一年左右的时间也探索了非常多的功能，我们在上个月也已经在我们的合作伙伴的一些酒店里面来做了一些POC，有好的点，有很多反馈，我们发现真正操作方面还是有很多能做的一些事，包括交付的事也有蛮多的。您刚才提到一个功能，我可以给大家简单说一下，我们在酒店里面去探索比如像清理洗手间、洗衣服，就是送洗衣服这个环节，包括自助洗衣，再加上前台的迎宾、check in、check out，得到了比较多的客户反馈，包括我们终端的C端客户的反馈。所以我们也是希望能在一些结构化的、可控的场景里面来打磨好功能，逐步能有两个、三个或者完备的功能逐步切进家庭，而不是说现在选择直接进家去形成不太好去找到的一个功能的切入口，这是我们目前在思考的以及在做的一些事情。巴芮：谢谢晓飞！元庆，因为我知道乐享其实一开始就是做了一些小型的家用机器人，像晓飞他们是从一些大的商业场景先去切入的，你之前说过就是把家庭当工厂，那你们现在这条产线跑起来了吗？具体落到了哪个环节？是什么样的？李元庆：我觉得ToC的具身智能走进家里的这件事情和工厂做工业化、数字化、智能化的这个非常像，我们以前在做工厂ToB端的时候，毕竟以前在华为嘛，在华为的那个时候，大家做ToB端的时候会发现其实智能化前面是有两个前提条件的，第一个前提条件其实是信息化，它需要把整个物理场景内能看到所有的信息尽可能统筹在一起；第二件事情是自动化，我们希望前面基于那些信息能够让无论是设备还是人、流程自动化的运转起来，下一步才是AI真正能体现价值的地方，就是智能化。工厂的场景是一个case by一个case，由工厂去解决，如果我们放到家里来的话，能不能让家里第一件事先完成信息化，怎么做呢？就是我们通过摄像头或者说像宠物、Pet这个属性的情绪价值和功能价值，让这个小机器人先走进家里，像扫地机器人走进家里的第一天，知道有什么样的东西，有厨房、卧室、客厅，能不能在这个基础之上再加上知道可能厨房里面有一个冰箱，有一个洗手池，卧室里面有一张床，有一个衣柜、床头柜，通过这些事情我们把家里常不会更替它大的位置的东西完成它整个信息化，下一步是基于以前传统自动化里面，传统的自动化，大家会发现扫地机器人其实在家里完成Navigation的这个动作，在家里移动来移动去，这件事情其实已经做得非常成熟了，它是一个rule based的一个底