具身智能領域近年來在資本與技術的雙重推動下熱度持續上升，但隨之而來的估值泡沫與商業化難題，正引發投資界的廣泛關注。近期，高盛發布的行業報告指出“訂單荒”現象，同時Figure公司對優必選相關視頻涉嫌AI合成提出質疑，進一步將具身智能行業推向輿論風口，暴露出其在訂單獲取與技術真實性方面的雙重挑戰。

針對這一現狀，藍鯨科技記者專訪了聯想創投集團董事總經理梁穎，從投資人的視角深入剖析行業當前面臨的困境及未來投資方向的調整。作為在具身智能領域深耕超過十年的投資機構，聯想創投不僅在逐際動力估值僅三四億元時便參與其首輪投資，見證其成長為估值三四十億元的明星企業，還成功孵化出云跡科技、星動紀元和零重力飛機工業等多家代表性公司。

在回應高盛的質疑時，梁穎強調，驗證具身智能產品商業化的關鍵在于“客戶端是否真正在使用已采購的機器人”。她直言，當前許多產品尚未形成有效的商業閉環，行業更深層次的問題不僅在于AI能力不足，機器人本體同樣存在不成熟之處，包括穩定性差、功耗高、負載能力弱等硬件瓶頸亟待突破。

梁穎認為，具身智能不應被簡單等同于雙足人形機器人，盡管人形可能是終極目標，但商業落地的核心在于場景適配，而非形態模仿。她指出，當前AI大模型與機器人的結合，解決了傳統機器人只能完成單一任務、多任務需長時間訓練的問題，但技術拐點尚未到來，理想化的類人機器人仍難以實現。以特斯拉為例，其工廠已近乎無人化，但仍存在少量人工無法替代的操作，需要機器人進一步突破。

談及人形機器人難以落地的原因，梁穎表示，機器人大腦、小腦算法及硬件本體均未達到產業大規模成熟階段。許多創業公司來自AI算法背景，認為機器人本體已成熟，只需通過AI大模型加持即可補齊短板，但現實是，本體同樣存在諸多問題。例如，在今年亦莊的機器人運動會上，許多機器人雖能展示奔跑等動作，但穩定性差、功耗高，無法長時間工作，且依賴遙操，商業化價值有限。

對于人形機器人是否陷入“技術堆砌難落地”的怪圈，梁穎指出，要實現與人比肩的靈活性，人形機器人需搭載至少50個自由度的關節，但這會直接導致成本飆升、小型化落地受阻，同時伴隨功耗過高、穩定性不足等問題。當前許多企業仍停留在概念敘事階段，估值雖高，但商業化價值有限，多數產品的核心應用場景仍局限于科研領域。

在探討具身智能的模塊化設計思路時，梁穎認為，將機器人拆分為機械臂與移動平臺的上下兩部分，至于是雙足、輪式還是四足，關鍵在于適配場景。例如，工廠場景中，四足或輪式可能比雙足效率更高，沒必要執著于人形；而家庭場景中，由于空間限制和安全性要求，人形機器人可能更具優勢。她強調，核心不是打造完美產品，而是找到合適的應用場景，讓機器替代人的經濟模型成立。

針對高盛報告提及的“訂單荒”現象，梁穎表示，關鍵在于客戶端是否真正使用已采購的機器人。她認為，許多產品尚未成熟，可能只是demo階段，但行業對AI和機器人的期待很高，愿意嘗試購買。她鼓勵企業先聚焦一兩個應用場景，再慢慢拓展功能，不必一開始就指望機器人解決所有問題。

在調研過程中，梁穎也發現一些商業落地不太順利的機器人企業。她認為，資本有時會急于推動行業發展，造成泡沫，但資本本身沒有絕對的對與錯，關鍵在于如何平衡助力企業成長與避免過度催生泡沫。她指出，每個行業都有自身的發展規律，資本的介入需尊重這一規律。

對于未來在具身智能領域的投資方向，梁穎表示，短期來看，To B類機器人更容易商業落地變現，而To C類機器人雖市場潛力巨大，但當前技術難度也最高。她理想中的機器人是能在家替代管家，完成陪孩子、陪老人、做家務等任務，但目前機器人連單一任務都尚未能做好。因此，聯想創投的投資邏輯更看重長期價值，可能需等待5年、10年甚至更長時間。

在具身智能商業化的突破口方面，梁穎認為，核心是要解決真正的降本增效問題。場景不宜過于復雜，可優先考慮危險、不適合人涉足的領域，如巡檢、維護等。這類場景剛需性強，不一定需要人形，特定形態的機器人即可滿足需求。她強調，應用需求應驅動技術發展，有時需做減法而非加法，用合理成本的技術解決實際問題。

關于2026年的投資計劃，梁穎透露，聯想創投布局具身智能領域較早，已投資30多家機器人企業。到2026年，再投本體企業估值已偏高，且優質創業團隊基本已創業。因此，他們計劃逐漸向產業鏈上游的零部件領域傾斜，同時關注已投企業的商業化落地，幫助其找到商業化的切入點。