德銀預測，今年是Robotaxi規模化與人形機器人部署的元年。人形機器人借力汽車供應鏈加速降本，Mobileye等廠商將成本目標鎖定在1萬美元；自動駕駛告別測試進入規模化，Waymo訂單激增，輝達推出Alpamayo平台助車企“即插即用”。物理AI正從實驗室走向量產。2026年或許是AI大規模進軍物理世界的開始——從行走的機器人到自動駕駛汽車，AI正在積累生態硬體。據追風交易台消息，德意志銀行1月13日發佈的研報顯示，該行分析師團隊在上周參加了拉斯維加斯的CES展會，感受到了市場熱度和相關性的顯著飆升。該行指出，車輛自動駕駛（Robotaxi + 消費級L4）以及最引人注目的人形機器人佔據了展會的中心舞台。德意志銀行在報告中總結道：“總體而言，我們預測2026年將是自動駕駛汽車日益從測試/驗證過渡到規模化的一年，而人形機器人將從實驗室實驗轉向小規模部署。”報告強調，人形機器人領域正在培育全新的供應鏈，供應商正試圖向該領域轉型以期未來實現大規模放量。與此同時，自動駕駛領域的Robotaxi部署勢頭強勁，輝達等晶片巨頭正在通過推出新平台重塑競爭格局。德意志銀行在報告中列出10點核心觀察：01類人機器人供應鏈在成形執行器成為“肌肉”入口德銀認為雖然仍在早期，但供應商已經在向類人機器人供應鏈轉向，路徑類似電驅動總成：既提供整合方案，也提供底層零部件。舍弗勒（Schaeffler）試圖成為類人機器人的主要“肌肉”，提供線性與旋轉執行器。其在CES展示了面向類人機器人的一體化行星齒輪執行器：兩級行星齒輪箱+電機+編碼器+控製器的緊湊整合。該單元具備高熱穩定性、60–250 Nm（牛米）扭矩範圍，且回驅能力很低，可承受外力並避免驅動部件意外反轉，適合連續工況。德銀提到NEURA已同意在其類人機器人上使用舍弗勒執行器，且看起來還有其他客戶已在用（至少部分元件）或未來會用。現代摩比斯（Hyundai Mobis）也宣佈將為波士頓動力Atlas供應執行器，意在讓機器人能借助汽車規模化供應鏈來製造。當供應鏈開始“汽車化”，最先被定價的往往不是概念，而是關鍵部件的滲透與規模化製造能力。02機載晶片格局輝達仍是首選，但分化開始出現德銀觀察到，類人機器人機載處理器上，輝達仍佔據主導，原因主要是性能與易用性。使用Jetson Orin或Thor的公司包括：1X、Agility、Apptronik、Boston Dynamics、Figure AI、Mentee、（目前）NEURA、UBTECH、Unitree等。對比之下：特斯拉與小鵬使用自研推理晶片。CES上高通推出面向機器人“全端架構”的下一代方案（Dragonwing IQ10 Series），但德銀表示尚不清楚能否獲得客戶大規模採用；同時VinMotion的Motion 2類人機器人使用IQ9 Series，IQ10最初面向工業AMR與更先進的全尺寸類人機器人。03“物理AI”從指令碼走向AgentVLA成為主線現場最顯著的範式變化之一，是從“預程式設計/指令碼化動作”轉向視覺-語言-動作（VLA），讓機器人能夠“推理”完成任務。Boston Dynamics用Google DeepMind Gemini Robotics的VLA模型替代傳統MPC（模型預測控制），使Atlas能理解此前未見過的環境（如非結構化工廠混亂場景）。其動作執行由TRI的大型行為模型（LBM）補充，類似Figure的Helix雙系統模型：System 1高頻快速響應，System 2低頻做高層推理與語言；德銀同時指出Figure似乎在自研兩套模型。04訓練之爭升級真實世界資料與模擬“閉環”才是重點德銀判斷，行業爭論已從“模擬 vs 真實誰更好”轉為“如何高效閉環”。NEURA採取更偏“物理優先”的路線，建設NEURA Gym大型實體訓練中心，認為模擬是“近似”，在複雜接觸（例如“穿針引線”）上會失真；其通過數百台機器人做分揀、裝配等真實任務收集高保真資料，再輸入“Neuraverse”，生成真實失敗的“合成孿生”在模擬中訓練，最後把修複方案推回真實機器人。另一家公司提到無法模擬物體“觸感”，需要人先示範：通過遠端操作，人穿VR服控制類人機器人執行如“撿起葡萄”等動作；用少量“完美示例”後，再用輝達 GROOT-Mimic在模擬中生成“100,000+”種動作變體，並用強化學習讓動作更順滑。相對地，Mobileye強調其Mentee將基本以模擬來訓練。05“通用”先讓位於“崗位”商業化證明優先德銀認為短期內，“通用類人機器人”更多會被匯入具體場景，以證明商業可行性，再談進入家庭。Keenon Robotics（中國）：已擁有服務機器人全球40%市場份額，海外累計出口約10萬台；產品價格從低於1萬到約10萬，主打強任務定製。CES 2026重點是其旗艦類人機器人XMAN-R1，可做爆米花、倒飲料、擬人化手勢互動等；其“Brain”為Keenon Operator Model 2.0，VLA模型面向服務業，可理解如“找到4號桌客人並給他糖果”等指令。Keenon還提到在上海香格里拉酒店建構協作生態：MAN-R1做人機互動“門面”，W3送物到房間，S100搬重行李，C40/C55清潔。並且在日本等高人工成本市場，其機器人使用壽命達到8年，顯著高於行業常見的3–5年。Deep Robotics聚焦工業巡檢：以覆蓋距離衡量（最高63km），可在變電站、電廠、油氣設施等危險區域執行24/7自主巡邏監測；在應急場景用於救災、消防、有毒氣體檢測，並採用可更換電池降低充電摩擦。06降本公式很直接規模=成本下行的前提在類人機器人側，德銀把降本的主驅動歸結為：上量提升費用攤薄 + 供應商議價改善。有公司稱成本已從“20萬降至10萬”美元，並規劃在“未來幾年”降到“5萬”美元，前提是銷量達到數千台。波士頓動力與現代汽車宣佈目標是在2028年實現年產能3萬台；並且其2026年產量已全部提前分配給現代的汽車工廠。公司還指出執行器約佔BoM的~60%，而這部分將由現代體系內供應商Hyundai Mobis製造以加速規模化。Mobileye在收購Mentee背景下披露：若年產量5萬台，一個較簡化設計（無腱驅系統）的製造成本約“2萬/台”；若年產量“10萬台”，成本可降一半至“1萬/台”，並以2028年爬坡為目標，生產由Aumovio負責。07Robotaxi動能在堆疊2026年更像“商業化加速年”德銀認為，隨著特斯拉在2025年推出Robotaxi，2026年多家玩家的商業化動能會更強，CES上Waymo與Zoox的大規模存在就是訊號：Waymo：自成立以來已提供10m+付費乘車；最新披露顯示在2025年12月達到45萬次付費乘車/周，並擴張至休斯敦、邁阿密，以及東京、倫敦等國際市場。亞馬遜的Zoox：從拉斯維加斯公開測試走向“可上市產品”展示，主打面向密集城市的“車廂式”Robotaxi，完全沒有傳統駕駛艙。Mobileye與大眾：將在今年於洛杉磯用特別準備的ID. Buzz電動廂式車推出L4級Robotaxi服務。另有由合作夥伴Nuro、Lucid、Uber共同推進、基於Lucid Gravity的自動駕駛車輛計畫在2026年末於舊金山灣區啟動，並再擴張到更多城市。0820%輝達 Alpamayo把“腦+頭骨”打包給車企，但驗證仍在路上輝達宣佈推出面向自動駕駛的Alpamayo（“大腦”），並配合Thor（“頭骨”），試圖降低車企部署高階能力的門檻：像Lucid、Mercedes這類公司無需從零投入數十億美元搭建AI基礎設施，可直接“插入”輝達方案。德銀同時保持克制：這確實引發對特斯拉護城河的討論，但現在擔憂為時過早；輝達仍需要傳統OEM兌現承諾，且其模型能否覆蓋真實世界邊界案例仍待觀察。德銀指出，其訓練資料量僅為特斯拉改採集資料的一部分。即便Alpamayo效果理想，德銀仍認為特斯拉憑藉垂直整合（整車、晶片、AI基礎設施、網路等）存在結構性成本優勢；如果自動駕駛/Robotaxi趨於商品化，成本將成為最大分化點。09Aptiv：端到端AI ADAS + 連接與軟體平台講的是“跨行業”Aptiv展示核心是下一代端到端（E2E）AI驅動的ADAS平台：用新發佈的Gen 8雷達與PULSE感測器實現城市複雜環境下的L2++免手駕駛“類人邏輯”。軟體側推出與Wind River共建的雲原生中介軟體平台LINC，通過5G與C-V2X實現真正的軟體定義車輛；並與Verizon演示車輛通過共享即時資料實現“看見拐角後的行人/騎行者”。Aptiv還強調感測器向航天與協作機器人擴展——德銀認為這是“新Aptiv”要證明的敘事，以爭取估值倍數重評。10Visteon：700 TOPS域控、外掛式升級，主打“執行”Visteon在CES發佈SmartCore HPC域控製器，算力達700 TOPS，可把最多14個攝影機與多路高速資料連接整合到單一“中央大腦”。同時擴大與Mahindra合作，推出面向即將上市的XUV700的SmartCore Pro（三聯屏+360度視野）。為解決“存量平台”障礙，Visteon還推出由輝達 DRIVE AGX Orin驅動的AI-ADAS Compute Module外掛式方案，讓車企無需完全重構架構就能加裝AI助手或安全功能；德銀提到該產品已上到中國的極氪車型。此外，Visteon發佈面向7英吋以下螢幕的“Entry Cockpit”，把手機投屏與數字導航帶到兩輪車與入門車型。德銀評價其“外科式”的垂直整合有助於成本競爭力，並推動其在過往滲透較低的車企（尤其亞洲OEM）中進一步擴張。在德銀看來，CES 2026傳遞的資訊很直接：自動駕駛與類人機器人正在從“能不能做”轉向“能不能規模化、能不能把成本打下來”。當波士頓動力把執行器成本佔比點到約60%、把2026年產量預分配說出來時，產業已經開始用製造業語言定價；而Waymo的10m+付費乘車與45萬次/周節奏，則把Robotaxi從概念推向更硬的營運資料。對投資者而言，下一階段要跟蹤的不是更炫的demo，而是供應鏈繫結、產能爬坡與單位成本曲線。 (硬AI)

朋友們，今天聊聊眼下的生意和未來的錢。最近很多人在焦慮，做外貿的擔心關稅，做實體的抱怨內卷，做網際網路的在裁員。大家的共識是，舊地圖找不到新大陸了。如果感到迷茫，不妨抬頭看看那個瘋子——馬斯克。不管你喜不喜歡他，都得承認，他是地球上最敏銳的資本雷達。馬斯克最近的佈局非常清晰，他在賭國運，也在賭人類的命運。他手裡攥著六張底牌：商業航天、人形機器人、無人駕駛、腦機介面、AI應用、新能源與儲能。這六個詞，很多人聽了會覺得，這太高科技了，跟我這賣貨的、做加工的有什麼關係？其實關係大了。如果只把它們當成科技新聞看，那確實是在看熱鬧。如果把它們當成產業鏈重構的訊號看，那裡就都是黃金。我們一個個拆解，看看這六大方向裡，到底藏著中國生意人什麼樣的機會。第一張牌：AI應用。請注意，是應用，不是大模型。以前做生意靠資訊差，以後做生意靠效率差。馬斯克為什麼要瘋狂推進xAI？因為他知道，未來的公司只有兩種：一種是全副武裝AI的公司，一種是即將倒閉的公司。對於中國的中小老闆來說，大模型那是神仙打架，跟我們沒關係。我們要做的，是極致的AI應用。客服是不是AI？設計是不是AI？程式碼是不是AI寫一半？AI應用的本質，是把原本屬於高薪白領的技能，變成廉價的水電煤。誰能最快把AI應用落地到具體的場景裡，誰就能在這個低利潤時代活下來。第二張牌：人形機器人。這是我認為對中國製造業衝擊最大、也是機會最大的一張牌。人形機器人是勞動力的替代品，馬斯克預言人形機器人的數量會超過人類，這意味著什麼？意味著藍領危機將被技術性化解。中國有著全球最強的硬體供應鏈，當特斯拉的人形機器人Optimus開始量產，不僅需要電機、減速器，還需要無數的感測器和精密部件。這就是中國工廠的下一個十年。就像當年蘋果產業鏈造富了一批中國企業，人形機器人產業鏈的爆發力，會是手機的十倍。盯著人形機器人，其實是在盯這一條全新的、巨大的供應鏈。第三張牌：無人駕駛。無人駕駛真正的革命在物流，如果貨車可以24小時不休息，不需要司機，物流成本會降到什麼程度？無人駕駛一旦全面鋪開，整個商業零售的邏輯都會變。庫存周轉率會快到嚇人，路邊店的價值會被重估。對於各位老闆來說，關注無人駕駛，其實是在關注履約成本。未來，無人駕駛會讓物理世界的傳輸成本，無限逼近於資訊傳輸成本。第四張牌：新能源與儲能。這一塊大家很熟，中國已經捲成紅海了。但馬斯克的側重點變了，他更強調儲能。太陽能板鋪滿屋頂不稀奇，稀奇的是怎麼把電存下來。新能源與儲能是硬幣的兩面。未來的能源生意，不是看誰發的電多，是看誰能做能源的時間管理大師。電力的波動性是電網的噩夢，而新能源與儲能系統就是安眠藥。對於在這個賽道的中國企業，出海去賣儲能裝置，去解決那些基建落後國家的用電痛點，可能比在國內卷價格戰要香得多。第五張牌：商業航天。這個聽起來最遙遠，似乎是國家隊的事。但SpaceX的火箭可以回收，衛星可以像撒豆子一樣撒向太空。商業航天帶來的星鏈正在覆蓋地球的每一個死角。這意味著什麼？意味著全球無死角的網路覆蓋。對於做跨境生意、做遠洋運輸、做偏遠地區礦產開發的老闆們，商業航天不僅是通訊工具，更是資產保全的手段。而且，商業航天的零部件外包，也是高端製造業的下一個風口。雖然門檻高，但一旦進去，就是護城河。第六張牌：腦機介面。這聽起來很科幻，但Neuralink確實已經讓癱瘓患者用意念下棋了。腦機介面目前看是醫療器械的巔峰，但長遠看，它是人類進化的入場券。這一塊，咱們普通創業者可能吃不到肉，但無論什麼技術都是要落地的，都是要場景的。圍繞腦機介面的康復醫療、資料分析、高端養老服務，將是老齡化社會裡的頂級奢侈品，這些都是普通人夠得到的機會。富人最後買單的，一定是生命質量。腦機介面，就是通往生命質量的那把鑰匙。馬斯克這六張底牌，其實邏輯是一脈相承的。新能源與儲能提供動力，商業航天搭建網路，無人駕駛解決運輸，人形機器人解決勞動力，AI應用解決大腦算力，腦機介面解決人類自身的極限。這是一個閉環。我們成為不了馬斯克，但我們可以看懂這個閉環。現在的經濟環境，讓人覺得那是垃圾時間。但歷史告訴我們，巨頭們押注未來的時刻，往往是普通人彎道超車的唯一縫隙。這些技術落地的過程，就是舊財富毀滅、新財富誕生的過程。風起於青萍之末，在這些看似瘋狂的賭注裡，靜靜地等待著那些有心人去拆解，去重組，去變現。如果是你，這六張牌，你看好那一張？ (張揚創業說)

馬斯克坐在德克薩斯州超級工廠的攝影機前，用3小時描繪了一個即將到來的世界，那裡的機器人比外科醫生更精準，電力比貨幣更珍貴，而中國的算力優勢將讓世界其他國家望塵莫及。馬斯克直言：“我們正處於奇點之中。現階段是過山車到達頂點、即將俯衝的時刻，未來技術變革的‘即時性’與‘顛覆性’會大大加快。”▲馬斯克。資料圖。圖源：CFP如果你看完（聽完）這場《Moonshots》對話，資訊密度之高，馬斯克將未來5-10年的技術演進與社會變革濃縮成一幅充滿震撼與挑戰的圖景。01 奇點已至馬斯克將當前技術發展階段稱為“奇點已至”，這是技術飛躍的臨界點。在他眼中，AI驅動的發現速度將呈指數級增長，以至於傳統的智慧財產權體系都會變得無關緊要。這一加速變革的“即時性”與“顛覆性”正以前所未有的速度改變我們的世界。這位企業家斷言，人類正處於從資源匱乏時代邁向“可持續富足”時代的轉折點。奇點的核心特徵是AI驅動發現速度呈現指數級增長，汽車、航天等多個前沿領域的變化最終都將在奇點匯合。02 AGI時間線馬斯克預測到2026年，人工智慧將實現與人類相當的通用智能水平，他將其描述為人工通用智能（AGI）的到來。在人類智能被AI追平後不久，他進一步預測，到2030年，人工智慧的智能總和將超越全人類的智慧總和。這意味著未來AI的集體智力將在短短幾年內超過地球上所有人的智力總和。馬斯克認為，大多數AI行業內部人士都“大幅低估了即將發生的事情”。他解釋說：“智力密度潛力比我們目前體驗的要大得多。”03 未來社會與工作重塑隨著AI能力的增強，白領工作將最先受到影響。馬斯克直言不諱地指出：“凡是涉及數字資訊處理的工作（如鍵盤操作、資料分析），AI都已能完成一半以上。”他警告，這類工作崗位將最先消失。在這種背景下，馬斯克提出“全民高收入”這一大膽構想。他預測，由於AI將帶來極大物質充裕，政府可能通過這一政策直接分配資源。他甚至建議：“不必為10年或20年後的退休儲蓄——要麼人類已進入新形態，要麼儲蓄不再必要。” 這源於他的預測：如果機器人能建房、種糧、製造商品，貨幣及儲蓄將變得不重要。04 人形機器人的爆發式增長馬斯克預測，2040年全球機器人數量可能遠超100億台，遠超過目前全球人口總量。特別是他旗下的Optimus機器人，馬斯克預測“3年內它可能超越任何人類，5年內差距將進一步拉大”。這位特斯拉CEO特別強調了人形機器人對外科醫療領域的衝擊：“機器人Optimus將在3年內達到頂尖外科醫生水平，5年內遠超人類。這意味著‘讀醫學院沒意義’。”這一預測引起醫學界的不同反應，多位醫學專家指出，技術從實驗室走向臨床應用需要解決更多實際問題。05 中國在AI競賽中的優勢在談及大國競爭時，馬斯克對中國的能源基建能力表達了由衷敬佩，他直言“中國正憑藉瘋狂基建，握住了最關鍵的‘印鈔機’”。馬斯克預測：“基於當前的趨勢，中國在AI算力方面‘將遠遠超過世界其他國家的總和’。”馬斯克注意到，為解決旗下xAI巨型超算的供電需求，他在美國孟菲斯尋求1吉瓦電力時，電網公司回覆需要排隊12到18個月。與這種基礎設施掣肘形成鮮明對比的是，中國去年新增500太瓦時發電量，其中太陽能佔70%。“他們正把我們甩得看不見尾燈。”馬斯克直言不諱地表示。▲2025年8月20日，新疆吐魯番，國家電投新疆吐魯番1GW光熱+太陽能一體化項目現場。圖源：CFP他預測，中國今年的電力輸出可能達到美國的三倍左右，這使其能夠支援能源密集型的AI資料中心。06 能源與太空探索願景馬斯克將能源視為AI時代的核心競爭力，提出了“太空太陽能是人類能源自由的唯一答案”的觀點。他的能源方案分為三步走：利用特斯拉Megapack電池儲存夜間閒置電力；向太空發射太陽能AI衛星，借助24小時日照最大化利用太陽能；在月球建立衛星工廠，就地取材製造衛星並送入軌道。中國太陽能行業已經對馬斯克的太空太陽能構想做出回應。晶科能源董事長李仙德公開表示，同樣一塊板子，在太空的平均發電量比地球上安裝的要高出7至10倍。07 教育、醫療與人類未來在教育領域，馬斯克認為AI將實現完全個性化教學。他描述說，像Grok這樣的AI模型可以成為“無限耐心的個性化教師”，根據學生特點因材施教。但他強調，這一切的前提是學生自身具備學習好奇心，因為“Grok不能讓你想學習，它能讓學習更有趣”。在生命科學領域，馬斯克對人類的壽命延長持樂觀態度。他說：“許多人和我對長壽有分歧。我說我們應該推動人們活到120-150歲。”他甚至認為，Anthropic聯合創始人兼首席執行長Dario Amodei預測的“接下來人類的壽命會翻倍可能是正確的”。馬斯克對2040年的世界作出預言：百億台人形機器人成為社會運轉的基石，電力取代貨幣成為通用價值尺度，而中國依託其強大的基建能力和能源產出，在AI競賽中“將世界其他國家甩得看不見尾燈”。但馬斯克也提醒人們：“小心你許的願，因為你可能會實現它。如果你真的得到了你想要的所有東西，那真的是你想要的未來嗎？”當人的工作不再重要、過著沒有挑戰的生活，可能會引發精神層面的危機。 (察理思特)

如果說2024年是人形機器人的“元年”，那麼2026年的CES則是一場殘酷而真實的“期中考試”。漫步在拉斯維加斯的展館，一種強烈的撕裂感撲面而來：一邊是數量呈指數級增長的人形機器人，它們幾乎佔據了每一個AI展台；另一邊則是行業領袖和資本市場冷靜甚至苛刻的審視——“這東西到底能幫我賺/省多少錢？”一、 趨勢拆解：從“Show off”到“Show me the money”具身智能的“大腦”升級：NVIDIA 與高通的軍備競賽CES 2026最顯著的變化，是機器人不再僅僅比拚關節的靈活度，而是比拚“理解力”。 NVIDIA CEO 黃仁勳在演講中明確指出：“機器人的下一階段是不同尺寸的智能體。”這標誌著重點從機電一體化徹底轉向了生成式AI與物理世界的融合。現象：展會上，搭載GPT-5等級多模態大模型的機器人展示了驚人的理解力。它們不再需要預程式設計程式碼來執行任務，而是通過自然語言理解“把那瓶水遞給我”甚至是“這裡太亂了，收拾一下”。核心內容：高通和NVIDIA展示了專門針對機器人最佳化的邊緣計算晶片，極大地降低了端側推理的延遲。這意味著機器人有了更快的“反射神經”。形態的分化：理想主義 vs. 實用主義在形態上，行業出現了明顯的兩條路線：雙足圖騰：以Boston Dynamics的New Atlas為代表，它們展示了超越人類的運動能力，比如後空翻、跑酷，代表了技術的上限。輪式與特種形態：以LG CLOiD和SwitchBot Onero H1為代表。這些機器人放棄了昂貴且不穩定的雙腿，採用輪式底盤+機械臂的組合。LG CLOiD：專注於家庭場景，能折疊衣物、拿取物品。它不追求長得像人，只追求像人一樣幹活。SwitchBot：推出了更親民的家居助理，主打“買得起的自動化”。格局的劇變：缺席的特斯拉與“中國軍團”的統治一個有趣的現像是Tesla Optimus的缺席。相比於前兩年的高調展示，特斯拉今年選擇了“閉門造車”，專注於工廠內部的資料閉環。 與之形成鮮明對比的是中國機器人軍團的集體突圍。Unitree：展示了全系列的G1人形機器人和四足機器人，以極高的性價比震撼了場館。外媒評價：“中國正在像當年佔領無人機市場一樣，佔領商業機器人的硬體市場。”Fourier等廠商也展示了極具競爭力的通用本體。二、 深度洞察：繁榮背後的冷思考作為行業觀察者，在看完CES 2026的喧囂後，有以下三點反直覺的思考：“恐怖谷”並非最大障礙，“ROI谷”才是Constellation Research分析師Esteban Kolsky在展會期間潑了一盆冷水：“人形機器人是ROI的噩夢。” 我的看法是，硬體的摩爾定律正在失效，但資料的摩爾定律才剛剛開始。目前，一台人形機器人的成本雖然降到了2-3萬美元（如宇樹G1），但在工廠中替代人工的綜合效率，比如速度、故障率、維護成本尚未達到“奇點”。 真正的護城河不再是你會造關節（Actuators），而是你擁有多少“Corner Case”的訓練資料。 誰能率先跨過這個“ROI谷”，誰才是贏家。“通用”是一個偽命題？我們都在談論“通用人形機器人”（General Purpose Humanoid），但CES 2026告訴我們，短期內的爆發點在於“專用場景的通用化能力”。 比如LG的洗衣機器人，它不需要會踢球，也不需要會彈鋼琴，它只需要把“疊衣服”這一件事做到極致的泛化，不管是絲綢還是牛仔褲都能疊。 未來的爆款，可能長得並不像人，但它的“手”和“眼”會比人更靈巧。硬體的“白菜化”與軟體的“訂閱制”隨著中國供應鏈的強勢介入，機器人本體正在迅速大宗商品化。未來的商業模式將發生劇變： 機器人本體可能像手機一樣便宜，甚至“交個朋友”虧本賣；真正的利潤將來自“技能訂閱”，比如訂閱一個“米其林廚師技能包”或“精密銲接技能包”。硬體不僅是載體，更是SaaS的物理延伸——RaaS (Robot as a Service)。三、 結論與展望CES 2026 是一道分水嶺。它宣告了“僅僅造出一個會走路的機器人”已經不再值得炫耀。接下來的三年，將是場景為王、資料為王的時代。對於從業者而言，不要迷信“像人”的外殼，而要關注“替人”的本質。對於管理者而言，現在是時候開始思考：當具身智能真的走進辦公室和工廠，我們的組織架構和管理模式，準備好了嗎？ (AI Xploring)

01 奇觀：A股的“馬年”，為何成了馬斯克的“馬”？2026年開年，A股上演了足以載入史冊的“史詩級”一幕。上證指數以一波絕無僅有的“17連陽”站穩4100點，單日成交額突破3.5兆。但在沸騰的盤面上，最讓老股民錯愕的不是傳統的白酒或金融，而是一個橫空出世的概念——“馬斯克指數”。有人戲稱，今年A股不看馬雲，不看馬化騰，全看遠在德克薩斯的埃隆·馬斯克。這並非盲目跟風。如果你復盤過去十年的全球科技主線，會發現一個令人震撼的事實：電動車、儲能、自動駕駛、人形機器人、商業航天、腦機介面……這些時下最火爆的兆級賽道，幾乎全是馬斯克一手主導或強力推動的。2026年，正是這些佈局從“科幻預言”兌現為“商業報表”的奇點年份：4月： 徹底取消方向盤和油門的Cybercab（無人駕駛計程車）開始量產；年中：估值1.5兆美元的SpaceX啟動史上最大規模IPO；下半年：柯博文（Optimus）機器人開啟小批次交付，單價降至2萬美元。當馬斯克坐在鏡頭前，卸下CEO的防備，以一種極其鬆弛的狀態預言“通用人工智慧（AGI）將在2026年實現”時，資本市場聞到了硝煙味。這不再僅僅是某個天才的個人秀，而是一場正在重構全球產業鏈的“海嘯”。02 商業版圖的底層邏輯：從“碳基引導”到“矽基主導”馬斯克的商業佈局，表面看散亂，實則有著極強的一致性。用他最近的話說：人類只是矽基生命的“生物啟動載入器”。就像電腦開機時那一小段引導程式碼，我們的使命似乎就是為了啟動更高級的AI。基於這個冷峻的判斷，他的四大核心佈局呈現出清晰的前瞻性：1. 生產力的徹底解放：人形機器人（Optimus）馬斯克預測，未來機器人將實現“自己造自己”。一旦這個循環跑通，人類作為體力勞動者的經濟價值將趨近於零。這意味著，未來的財富不再取決於你僱傭了多少人，而取決於你擁有多少“數字勞動力”。2. 物理空間的折疊：Cybercab與SpaceX自動駕駛本質上是把路面交通變成了一套高效的演算法；而星艦（Starship）則是要讓人類跨越行星。2026年SpaceX的上市，預示著“太空經濟”將從科研進入大眾消費時代。3. 意識的數位化延伸：Neuralink2026年腦機介面進入大規模生產，這不僅是醫療奇蹟，更是人類在AI時代不被淘汰的最後手段——通過直接與矽基智能融合，提升資訊頻寬。4. 能源的最終博弈：瓦特就是貨幣這是馬斯克最令人警醒的思考。他直言：“未來的貨幣不是美元，而是瓦特（電力）。” AI的盡頭不是晶片，而是電。03 為什麼A股必須“硬剛”馬斯克概念？很多投資者不解：馬斯克是美國的，為什麼A股反應這麼大？答案藏在中國製造業的底層基因裡。馬斯克畫藍圖，中國產業鏈負責落地。供應鏈的“喝湯”邏輯： 特斯拉上海工廠已經證明了，馬斯克每賣出一輛車，中國幾百家配套供應商就能拿到真金白銀的訂單。如今機器人和航天領域的量產，同樣離不開中國精密的感測器、減速器和高強度材料。能源主場的“降維打擊”： 馬斯克最擔心的“缺電”問題，恰恰是中國的主場。中國擁有全球規模最大、最完整的電網產業鏈。當美國還在為變壓器短缺發愁時，中國的特高壓和太陽能已經鋪滿了山川。未來的投資邏輯已經變了：不再是炒作一個虛幻的概念，而是尋找那些能進入馬斯克“全球嚴選”名單、解決AI時代“電力焦慮”和“材料缺口”的中國硬科技公司。04 普通人的求生指南：當勞動價值歸零，我們如何自處？馬斯克在訪談中揭示了一個殘酷的真相：白領會比藍領死得更徹底。只要是坐在電腦前處理資訊的工作（程式碼、文案、分析），AI幹得比你好一百倍。對此，他給普通人留下了兩條“求生路”，具有極強的參考意義：第一，升級大腦，做“AI包工頭”。未來的核心競爭力不是“卷技能”，而是“卷提問”。你不需要會寫程式碼，但你要知道如何指揮AI完成複雜的工程。第二，回歸肉身，做“頂級手藝人”。當AI能生產一切完美的標準化產品時，“帶有瑕疵的人類手工”將成為新的愛馬仕。 需要真實情感連結、親手觸碰的工作（如深度陪伴、高精尖護理、非標藝術創作），將成為未來的稀缺品。馬斯克甚至建議：別再為了30年後的退休拚命存錢了。 因為在AI和機器人接管生產的未來，商品成本將低至接近零，社會將走向“全民高收入”的烏托邦，屆時稀缺的將不再是錢，而是“人的體驗”。05 結語：沒有剎車的時代，如何沖上浪潮？2026年，馬斯克畫出的技術奇點已經近在眼前。正如他所說，這股浪潮已經沒有開關，也沒有剎車。對投資者而言，盯著馬斯克的佈局，其實是盯著全球生產力遷移的指南針；對普通人而言，理解這種邏輯，是為了在“人類價值重構”的前夜，提前找好自己的位置。這不是在盲目崇拜一個首富，而是在敬畏一種必然到來的未來。在這個“瓦特即貨幣、機器人即勞力”的新紀元，我們唯一的護城河，就是保留那點“不可被演算法模擬”的獨特價值。2026，請看好馬斯克，更請看好在中國產業鏈中接住這份未來的“硬核力量”。 (功夫財經)

政府投資基金，是不少科創企業和產業項目的“伯樂”和“助攻”。這一次，國家出手，首次為兆級的政府投資基金發展定方向。據央視新聞，12日，國家發展改革委、財政部、科技部、工業和資訊化部聯合發佈《關於加強政府投資基金佈局規劃和投向指導的工作辦法（試行）》（以下簡稱《工作辦法》）。同時，國家發展改革委也同步出台了《政府投資基金投向評價管理辦法（試行）》（以下簡稱《管理辦法》）的通知。國家發展改革委相關負責人表示：這是首次在國家層面對政府投資基金的佈局和投向作出系統規範。《工作辦法》圍繞政府投資基金“投向那、怎麼投、誰來管”三方面，提出14項政策舉措。在最佳化基金佈局方面，要求基金支援重大戰略、重點領域和市場難以有效配置資源的薄弱環節，推動科技創新和產業創新深度融合，著力培育新興支柱產業，堅持投早、投小、投長期、投硬科技。在加強投向指導方面，要求基金投向須符合國家重大規劃和國家級產業目錄中的鼓勵類產業，不得投向限制類、淘汰類以及政策明令禁止的產業領域。同時，《工作辦法》還進一步明確由省級發展改革部門牽頭制定本地區重點投資領域清單，並據此最佳化基金佈局和投向。涉及航空、AI、人形機器人據券商中國，在指標設定上，《管理辦法》共設定3個一級、13個二級指標。一是政策符合性指標（權重 60%），主要評價基金在支援新質生產力發展、支援科技創新和促進成果轉化、推進全國統一大市場建設、支援綠色發展、支援民營經濟發展和促進民間投資、壯大耐心資本、帶動社會資本、服務社會民生等方面發揮的作用，推動基金立足政策性定位，更好服務國家發展大局。二是最佳化生產力佈局指標（權重 30%），主要評價基金落實國家區域戰略、重點投向領域契合度及產能有效利用情況等。三是政策執行能力指標（權重 10%），主要評價資金效能情況及基金管理人專業水平等，推動實現政府引導、市場化運作和專業化管理的有機統一。在支援新質生產力發展情況方面，《管理辦法》指出，主要考察基金投向是否符合支援新質生產力發展。支援的投向領域包括：（一）培育新興產業、未來產業。新興產業主要包括新一代資訊技術、新能源、新材料、高端裝備、新能源汽車、綠色環保、民用航空和船舶與海洋工程裝備等領域；未來產業主要包括元宇宙、腦機介面、量子資訊、人形機器人、生成式人工智慧、生物製造、生物育種、未來顯示、未來網路、新型儲能等領域。（二）推動傳統產業改造提升。主要包括：製造業重點產業鏈高品質發展，產業基礎再造和重大技術裝備攻關，製造業重大技術改造升級，支援企業“走出去”等。（三）支援數字經濟發展。主要包括：“人工智慧+”行動，大模型廣泛應用，人工智慧手機和電腦、智慧型手機器人等新一代智能終端以及智能製造裝備，5G規模化應用，發展新型文化業態，發展資料產業等。按照基金投向上述支援領域的資金與基金實繳規模的比例計算得分，滿分為10分。另外，在最佳化生產力佈局指標方面，《管理辦法》提出，落實國家區域戰略情況、重點投向領域契合度、產能有效利用情況的分值均為10分。在落實國家區域戰略情況方面，《管理辦法》提到，主要考察基金投向是否支援和促進國家重大區域戰略實施。包括但不限於：支援西部大開發、東北全面振興、中部加快崛起、東部加快推進現代化等區域協調發展戰略，支援京津冀協同發展、長三角一體化發展、粵港澳大灣區建設、長江經濟帶發展、黃河流域生態保護和高品質發展、海南全面深化改革開放等重大區域戰略，支援海洋強國建設，深化東、中、西、東北地區產業協作等。基金投向領域符合上述區域戰略要求的，得10分。國家發展改革委：引導政府投資基金差異化發展據央視新聞，國家發展改革委相關負責人表示，近年來，一些政府投資基金在設立和運作中，出現與地方資源稟賦和產業基礎不匹配、基金定位不清、投向同質化等問題。針對這些情況，《工作辦法》對國家級基金和地方基金的功能定位和投資重點作出明確要求。《工作辦法》明確，國家級基金要立足全域，圍繞基金定位，重點支援國家現代化產業體系建設和關鍵核心技術攻關，著力補齊產業短板、突破發展瓶頸。同時，要求地方基金結合本地產業基礎和發展實際選擇投資方向，在項目投資中落實全國統一大市場要求，重點支援產業升級、創新能力提升，以及小微民營企業和科技型企業孵化，引導社會資本有效參與。此外，國家發展改革委同步制定了《政府投資基金投向評價管理辦法》，按照“正面引導與負面約束相結合”的思路，建立覆蓋基金營運管理全過程、定量與定性相結合的投向評價體系，進一步強化政策導向和規範管理。 (21世紀經濟報導)

今天我們來說說CES，CES全稱是國際消費電子展，也被稱為“科技界春晚”。1月6日到9日，2026年的CES在拉斯維加斯舉行，來了超過4100家參展商，14.2萬名參會者，覆蓋全球56個國家和地區。同樣是創新展示，CES和《自然》《科學》這樣的學術期刊有個明顯區別。簡單說，學術期刊告訴你科學的前沿在那裡，而CES告訴你，產業的錢會往那裡流。今年的CES，有那些值得關注的資訊呢？接下來，我們就展開說說。01為什麼黃仁勳的開幕演講特別受關注？CES上的展品，背後的技術原理你大機率已經聽說過。比如，AI、機器人、自動駕駛，這些概念早就有了。CES展示的是，這些技術怎麼變成產品，怎麼走向市場。換句話說，CES展示的不是創新本身，而是科技公司的選擇，那些技術被選中開展商業化了，那些產品形態被押注了。但也要注意，CES上的展品，不都是即將量產的成熟產品，也有很多是探索性、概念性的產品。這也是為什麼總有人說，假如你想看到未來幾年成功的產品，就去CES，假如你想看到未來幾年會失敗的產品，也去CES。第一，今年最出圈的資訊，不是具體展品，而是黃仁勳在開幕前的主題演講。為什麼黃仁勳的開幕演講特別受關注？首先，這是個身份象徵，誰來做開幕演講，基本就說明了，那家公司是當今科技界最有話語權的，至少是最有話語權的企業之一。比如，2016年做開幕演講的，是英特爾CEO科再奇，2023年是AMD的CEO蘇姿丰。而這兩年，一直是黃仁勳。在黃仁勳登台的時候，輝達的市值是4.57兆美元，雖然已經不及巔峰期的5兆，但依然是那一刻地球上市值最高的公司。其次，這場演講在一定程度上，像一枚指針，告訴你未來的趨勢大致是什麼。今年，黃仁勳最核心的判斷是，計算產業正在經歷雙重平台轉移。什麼叫雙重平台轉移？第一重轉移，是應用層的變化。過去，AI只是一個應用程式，你打開ChatGPT，跟它對話，它給你答案。但現在，AI上升了一個維度，它本身變成了建構應用的平台。你可以直接使用AI替你程式設計，替你開發應用。AI不再是工具，而是基礎設施。第二重轉移，是計算層的變化。過去軟體開發靠“程式設計”，寫程式碼，在CPU上運行。現在軟體開發變成了“訓練”，喂資料，在GPU上運行。在演講中，黃仁勳還發佈了輝達的新產品，Vera Rubin六晶片平台。你可以不用記這個具體名稱，只需要知道，所有輝達的產品，核心目標都是一致的，讓訓練性能更高，讓訓練成本更低。比如這回發佈的晶片平台，據說能把模型的訓練成本降低80%，原來需要10台伺服器，使用新的晶片平台之後，只需要2台就夠了。當然，需要注意的是，黃仁勳畢竟是輝達的CEO，他的發言多少帶有公司利益的考量。你看，雙重平台轉移這個說法，正好把輝達的GPU，推到了AI浪潮的中心位置。但即便考慮到這層利益關係，這個判斷仍然值得關注，因為輝達確實是目前AI算力市場的主導者，它的戰略選擇，也會直接影響整個產業的走向。但這回最讓人在意的，並不是黃仁勳發佈的算力產品，而是輝達的“物理AI”戰略。所謂物理AI，就是能理解現實世界的規律的AI，這個概念我們以前講過很多次。它有很多近義詞，包括，世界模型、具身智能等等。這些詞雖然具體含義不同，但總體指向的都是同一個技術趨勢。這就是，讓AI真正理解物理世界的規律，並且在現實世界裡干“體力活”。基於這個“物理AI”戰略，黃仁勳發佈了兩個新產品，一是輝達自己的世界基礎模型平台，Cosmos。二是自動駕駛AI模型，叫，Alpamayo。據說奔馳的CLA，將成為首款搭載完整輝達自動駕駛系統的量產車，2026年第一季度在美國上市。換句話說，輝達已經不只是一家晶片公司了。它的目標，也許是成為物理AI時代的基礎設施平台。從晶片、網路、儲存，到模型、開發工具，再到應用場景，建立一個完整的技術堆疊。這也是為什麼很多人說，輝達的野心是成為物理AI時代的“Android”。02人形機器人開始進入“准量產”階段說完開幕演講，再說展會上的那些值得關注的現象。第一個現象，人形機器人，開始進入“准量產”階段。注意，是准量產，也就是，很多廠商開始為量產做準備。今年的展會上，有大量人形機器人公司，開始談量產、談部署、談價格。比如，波士頓動力的Atlas，首次走出實驗室公開登台。這個機器人能舉起約50公斤重物，關節可以360度旋轉。波士頓動力的母公司現代汽車表示，計畫每年生產3萬台。再比如，宇樹科技的G1人形機器人，售價1.6萬美元。大概是一輛普通家用車的價格。開展第一天，就全都被預訂了，連樣機都賣完了。而下一步，這個產品的成本可能會繼續降低，因為它所需要的供應鏈，從精密零部件到整機組裝，整條產業鏈都在國內。這讓成本能降下來，也能讓迭代速度快起來。換句話說，人形機器人這個賽道，正在從“技術競賽”變成“工程化競賽”。誰能把成本降下來，誰能量產，誰就有機會。03可持續發展從“追求”變成了“門檻”第二個現象，可持續發展漸漸從“追求”變成了“門檻”。過去企業做環保，屬於“更高追求”，而現在做環保，已經成了一些市場的“准入門檻”。為什麼？這主要與歐盟市場的變化有關。歐盟碳邊境調節機制，2026年正式開始徵收。簡單說，就是假如你的產品生產過程中碳排放高，出口到歐盟就要交碳稅。假如你在環保上做的不到位，產品在歐洲市場就沒有競爭力。所以在今年的CES上，能源、電池、循環設計這些產品明顯多了。比如輝能科技展示的固態電池，能充放電5000多次。什麼概念？普通手機電池充放電500次左右就開始衰減了，這個是它的10倍。還有產品設計的變化。聯想的筆記型電腦，USB介面、電池、鍵盤、揚聲器都能單獨換。壞了那個換那個，不用整台扔掉。這種設計以前很少見，因為企業通常更希望你買新的。但現在，可修復性成了賣點。04AI硬體從炫技走向實用第三個現象，AI硬體從炫技走向實用。過去的AI硬體是什麼樣？各種概念產品，看著很酷，但它的主要目的是展示探索方向，而不是解決實際問題。但是，今年不一樣，產品開始越來越側重實用功能。比如，智能鏡櫃，你早上洗漱的時候，它通過光線分析你的皮膚狀態。配合智能牙刷檢測唾液成分，能提示你可能缺什麼營養，或者有沒有炎症風險。再比如，晶片領域的競爭。英特爾、AMD、高通都在做一件事，讓你的手機、電腦能在本地運行AI模型，而不是每次都要聯網。因為聯網意味著你的資料要上傳到雲端，本地運行意味著資料不出你的裝置，更安全，反應也更快。05中國企業在CES上的表現最後，咱們再說說今年中國企業在CES上的表現。首先，最受媒體關注的是，中國企業佔了C位。以前中央展廳最大的位置是韓國的三星，而今年，變成了中國的TCL。但是這裡有個資訊需要注意，三星今年移到了威尼斯酒店的獨立場館。這個選擇，三星有自己的考慮，獨立場館可以做更有針對性的技術洽談。但從展會地位的象徵意義來看，中央展廳是CES最核心的主舞台，誰能佔據這個位置，意味著誰能拿到最大的曝光。但更值得關注的，不是展位大小，而是中國企業在產品層面的進展。以人形機器人為例。38家參展機器人企業中，21家來自中國，佔比55%。從過去一年的市場表現上看，中國公司也是這個領域最重要的參與者之一。比如，國內的智元機器人，2025年出貨量5168台，佔全球市場份額39%，全球出貨量第一。再比如，與汽車相關的技術，比如吉利展示的AI座艙、小鵬的飛行汽車，都引起了很多關注。這些產品的共同特點是什麼？都需要軟體硬體緊密結合。你要讓AI能理解你的意圖，讓機器人能完成精細操作，這些都需要演算法、資料、工程化能力的配合。換句話說，中國企業的優勢，不在於單一的軟體設計或硬體製造，而是把AI能力和硬體能力結合起來的系統能力。過去一年，經濟學家何帆老師考察了很多國內的AI公司。關於中國AI創新最核心的特點，何帆老師認為，可以用一句話概括，很多國外企業在講“All in AI”，而中國企業是“AI in All”。一個是押注少數巨頭，在山頂建高塔。一個是普及所有行業，在平原鋪大路。至於那個策略更好，關鍵要看，你的技術路徑，是否匹配你的市場特性。就像何帆老師說的，技術有不同的性格，市場也有不同的性格，只有技術性格與市場性格匹配，才能釋放出巨大的潛能。最後，假如你想瞭解更多中國AI產業過去一年的進展，推薦你看看何帆老師今年的《中國經濟報告》，裡面有更加深入的觀察。 (羅輯思維)

網際網路大廠、頂級VC和地方政府抱團下注。投中網獨家獲悉，自變數機器人已於近期完成10億元A++輪融資。本輪融資由字節跳動、紅杉中國、深創投、北京資訊產業發展基金、南山戰新投、錫創投等頂級投資機構及多元地方平台聯合投資。除字節外，自變數此前也曾先後獲得美團、阿里的投資，由此成為國內唯一同時被這三家網際網路大廠投資的具身智能企業。阿里和美團，此前都押注了不少具身企業。在這輪投資競賽中，字節倒是鮮少出手，畢竟具身和機器人看起來跟字節的主業關聯沒那麼大，這個小背景也為此次出資增添了看點。再捋捋本輪的其他投資方。紅杉也出現在去年9月公佈的那輪A+輪投資人名單裡，所以，此次算是頂級VC二次出手自變數。有別於在AI上的高出手頻率，紅杉在具身和機器人賽道上頗為謹慎，宇樹和智元之外，兩次押注自變數足以說明對這家公司的看好。另一家頂級VC深創投，去年10月聯合匯通金控和深圳市引導基金，成立專門的人工智慧和具身機器人基金，目標規模20億元。出手自變數，是深創投AI基金成立以來的第一筆投資。此外，南山戰新投也出現在此前和本輪披露的投資方中，這是深圳南山區的戰略直投平台，主要投向戰略新興產業和未來產業。與此同時，自變數也吸引了來自其他地方政府的資金，比如，此前的北京機器人產業投資基金，這一輪的北京資訊產業發展基金以及錫創投。成立於2023年的北京資訊產業發展投資基金，是北京市政府主導設立的四大百億級產業投資基金之一。錫創投，則是無錫當地管理規模最大的國有創投平台。總之，網際網路大廠、頂級VC和地方政府抱團下注，一方面說明，資本市場對具身基礎模型重要性已經達成集體共識，另一方面，也印證了資本對自變數這家公司技術和發展潛力的認可。正如我們此前在《具身智能創始人，找我面試了》裡寫過的，當下具身企業已經出現分層，投資人更多是在已經上牌桌的那幾家裡選擇自己相信的創始人和技術路徑。話說回來，具身模型這個方向的創業和資本熱度，其實要比人形機器人來得稍晚一點。近兩年，隨著具身智能持續吸引市場目光，機器人的運動與控制能力取得顯著進步，行業競爭焦點逐漸從“肢體”轉向“大腦”。如何為機器人建構能理解物理世界、能操作、能靈活應對複雜多變場景的智能“大腦”，使其真正勝任多樣化的實際物理世界的工作，成為突破的關鍵。自變數機器人創立於2023年12月，是國內最早一批聚焦自研具身模型的創業公司之一。創始人兼CEO王潛，本碩畢業於清華大學，博士在美國南加州大學從事機器人學習、人機互動及家庭服務機器人等前沿研究。他還曾創立量化基金，希望用賺到的錢支援自己的機器人研究。直到AI浪潮起勢，2023年年底，王潛解散基金回國，創立自變數機器人。聯合創始人兼CTO王昊，為北京大學計算物理學博士，其學術研究橫跨物理、自然語言處理及人工智慧等多個領域。他曾在粵港澳大灣區數字經濟研究院（IDEA研究院）擔任大模型團隊演算法負責人。曾有投資人告訴我，如果把當下的具身創業團隊按背景劃分類別，自變數大體屬於偏AI大模型背景的團隊，在行業內並不多見，這樣的履歷和人才配置或許有助於探索出解決實際問題的技術範式。具身智能這兩年在資本市場熱度非凡，但無法否認，這還是一個新興的概念，尚無統一、明確的定義。不妨來看看自變數是怎麼定義的。在他們給出的解釋中，具身智能基礎模型是獨立於、平行於大語言模型、多模態模型等虛擬世界基礎模型的物理世界的基礎模型。劃重點，這個定義強調“獨立於”“平行於”，落點是“物理世界的基礎模型”。強調獨立地位，意味著這個領域有一套不同於大語言模型和多模態模型的規則和設計邏輯。這點倒是不難理解，機器人畢竟不是只負責聊天，而要在真實世界裡完成任務，因此純粹以語言為基底的設計邏輯與物理世界的實際互動規律可能存在隔閡。無論是李飛飛的“空間智能”，楊立昆的“世界模型”，還是黃仁勳的“物理AI”，大體指向的都是這一點。另外，基礎模型的核心目標，在於突破泛化性與通用性瓶頸，物理現實世界的複雜性要求機器人能夠具備即時處理非結構化、動態及隨機任務的能力，自變數的具身智能基礎模型以所有機器人的感知資訊（例如視覺、觸覺、語音等）為輸入，直接輸出機器人的動作、視覺，以及語言等。在此背景下，自變數自研的WALL-A的核心架構，深度融合了VLA與世界模型。WALL-A，首先是一個原生多模態輸入輸出架構，能夠實現具身多模態思維鏈。此外，WALL-A利用世界模型機制進行時空狀態預測，協同視覺因果推理理解環境反饋，並通過可學習記憶機制從資料中內化物理常識。這一融合機制，能夠顯著提升機器人執行非結構化環境中移動操作任務的零樣本泛化能力。當中的關鍵一環，基礎模型進化的燃料，是資料。都知道大語言模型性能快速提升依託的是scaling law法則，但大語言模型所需要的文字類資料可以從網際網路上直接獲得，具身智能模型所需的真實物理互動資料則較難收集。對此，全球科技精英們正在從資料、模型、算力等多個方面加快投入。自變數機器人創始人兼CEO王潛也表示：“具身智能的下一階段競爭，本質上還是資料閉環建構的基礎模型與模型進化能力的競爭”。在資料採集的方法上，行業內大體分成真機採集、模擬生成和視訊學習幾種派系。作為國內最早規模化擴展真機資料採集的公司之一，自變數自研了主從遙操、外骨骼、無本體等多種數采裝置，實現了各種數采裝置上的資料驗證和模型突破。自變數還搭建了模型驅動的資料管線，通過資料生成、資料過濾、資料增強、資料標註等環節持續產生規模化的高品質資料。理想狀態下，硬體-資料-模型可以實現閉環迭代。基礎模型能夠給資料處理和硬體設計等各個環節提供反饋，從而迭代更高品質的資料和更高效率的數采裝置，如此又進一步提升了基礎模型的效果。2025年9月，自變數還開源了其自研端到端具身基礎模型WALL-OSS，推動具身智能技術的開放普及。模型的進化，讓自變數的機器人在真實場景中展現出對環境的適應力。據自變數介紹，在跨越室外與室內場景的移動操作場景裡，比如在外賣配送與紙箱回收中，面對強風乾擾或視線遮擋，機器人不僅能像人類一樣腦補被遮擋物體的全貌，還能在遭遇卡頓時通過強化學習策略自主糾錯，無需人工干預即可完成閉環。這種適應力也體現在複雜困難的物流場景。面對堆疊混亂的包裹，機器人憑藉基礎模型的零樣本泛化能力識別異形件，並利用強化學習快速適應工作節拍。從模型演算法、資料驅動的需求出發，自變數也定義了機器人的硬體架構。在過去一年，自變數設計發佈了“量子一號”、“量子二號”兩款高性能的機器人本體，同步實現了機械臂、關節模組、動力驅動器、主控製器等核心零部件的全面自研與演算法深度適配。全端自研硬體促成了整機成本的大幅下降，為具身智慧型手機器人的規模化量產與商業化普及奠定了基礎。我瞭解到，自變數已逐步進入工業製造、物流和養老等多個場景之中探索商業化落地。剛剛喜迎新年，可以預見的是，今年具身和人形機器人的大額融資還會不斷刷新。去年年底，投中嘉川CV Source統計了具身智能在2025年的投融資資料，得出的結論是：前10家公司，拿下了40%的融資。巧的是，當時的統計結果中，拿到最多融資的正是自變數機器人。除去當前這一輪，在兩年的時間內，自變數已連續完成8輪融資。去年9月份的A+融資中，阿里雲、國科投資、國開金融、美團、君聯資本、紅杉中國等頂級機構聯手注資近10億元，直接將其去年的融資總額推高到數十億。資本市場的青睞，可見其技術實力和團隊進化能力。錢，正在流向不缺錢的頭部企業，這對於剩下的具身公司來說未必是個好消息。2026年，在階段性的demo秀之後，這個行業到底有多少泡沫和水分，也將進一步在真實的商業場景中進行驗證。在我們此前的交流中，有投資人認為，2026 年行業可能會慢慢進入交成績單的階段，PMF（產品市場匹配）會逐漸成型，真正有商業價值的訂單會慢慢湧現出來。 (投中網)