一百多年前，捷克作家恰佩克在一部剧本里写下“机器人”一词。

此后一个世纪，机器人一点点走出想象：先是1961年通用汽车产线上的第一台工业机械臂，后来是仓库里的搬运车、客厅里的扫地机，它们力气大、不知疲倦，却始终只会做被设定好的那一件事。

这几年，变化陡然加速。

大模型给了机器一个能理解世界的“大脑”，资本如潮水般涌进，人形机器人从实验室跑上赛道、登上舞台。有人说，这是下一个万亿级产业的开端；也有人担心，历史轮回，这不过是又一轮泡沫。

喧嚣与质疑之间，考题未曾变化：机器人能不能走进工厂和日常，真正替人把事情做完。

今年是联想创投成立十周年。这十年，它在机器人及具身智能赛道上见过冷清，也历经狂热。11月16日，联想创投CEO年会即将举行。在那之前，我们回到几个关键现场，看具身智能如何走出演示，触摸真实世界。

——编者按

2026年4月，北京亦庄，第二届人形机器人半程马拉松鸣枪。一年前的首届比赛，不少机器人还需要人员跟跑护航，冠军跑了2小时40分42秒；这一次，冠军仅用50分26秒就冲过终点，比人类男子半马世界纪录还快了近7分钟。

这两年，机器人屡屡上镜。春晚舞台上，它们从转手绢练到了打武术；展会上，它们走到哪里，人群就围到哪里；发布会一场接着一场，新机型一代接着一代。

进入下半年，一些投资机构放慢了出手节奏，对商业化的追问也更具体了：这些机器人进了工厂、仓库和医院，到底能干成什么活？客户愿不愿意持续付钱？企业还需要多少时间，才能把产品和生意做扎实？

谈起此前的投资热潮，联想集团副总裁、联想创投管理合伙人王光熙说过：“因为投得很早，所以没有太多FOMO（错失恐惧）。”

早到什么程度？早在“具身智能”这个词流行之前。

从2017、2018年起，联想创投就开始关注机器人赛道。从工业机器人、核心部件、机器视觉看起，一路看到服务机器人，再到大模型时代的人形与复合机器人，累计投了40多家企业。

联想创投坚信AI+机器人会引领未来巨大的产业变革，形成覆盖具身“大脑”、核心零部件、人形机器人及多模态协作机器人的投资版图。

那时候团队看机器人，看的不是一个新概念，而是智能物联网落到产业里的终端。2022年，王光熙这样解释这个判断：“联想创投把机器人看作未来各行各业在智能物联网中非常重要的一个环节，也是跟人、界面有直接在执行物理层面交互的终端。”

所以，联想创投早年投下的不少机器人企业，看起来都不太“性感”：有在酒店走廊里送物的服务机器人，也有被装进扫地机、空气净化器里的直驱电机。它们上不了热搜，却每天都在干活。王光熙后来说，团队早期投具身时，“跳过了那些只做大脑的公司”。

联想创投投机器人，一直关心它在产业里能做什么。大模型让机器人有机会承担更复杂的工作，但从演示走到客户手里，还要解决试产、成本和交付等一连串问题。除了判断技术前景，联想创投还能借助集团的制造能力和供应链经验，帮创业公司把产品做出来。

从酒店走廊出发，机器人先找到了一份工作

机器人要走进现实，最先要问的，往往不是它有多聪明，而是有没有人愿意为它付钱。

云迹科技，是联想创投在这个问题上选中的一个样本。这家公司创立于2014年，比“具身智能”这个词的流行早了将近十年。联想创投从2020年开始参与它的成长。

创始人支涛调研过学校、医院、康养机构，最后选中了酒店——规模大、标准化程度高、有付费能力，一旦验证了价值，就能快速复制。这家公司的切口很朴素，让机器人替酒店送物、递水、送外卖。2015年，云迹第一批送物机器人走进了酒店走廊。

云迹科技的配送机器人在商业空间内执行任务。（图源：云迹科技官网）

可很长一段时间里，市场并不买账。不少高端酒店觉得机器人缺少人情味，不愿意把它纳入正式服务，酒店机器人大多只是摆在大堂里的科技噱头。

联想创投看云迹，没有只看产品。2019年5月末，王光熙和支涛在一家咖啡馆里长谈了两个小时。在他看来，支涛是女性创业者中“比较少见的技术派和业务派结合的人”，既有打磨产品的韧性，面对客户也善于主动破冰、建立信任。随后，联想创投的团队实地走访了云迹的30多家客户，去看机器人在酒店里到底被用在哪些场景。

他们发现，云迹卖的不只是机器人。酒店里沉淀下来的数据，以及以机器人服务为入口的AI应用和平台能力，指向一个比卖硬件大得多的空间。2020年至2021年初，云迹在10个月内相继完成B+轮和C轮融资，联想创投均参与投资。

2020年疫情暴发后，“无接触”一夜之间从噱头变成了刚需，越来越多的酒店集团把机器人请进了门。截至2025年5月，云迹在全球累计部署的酒店达到3.4万家；2024年，它单日在线运行的机器人最多时有3.6万台，全年完成约5亿次服务。按弗若斯特沙利文的统计，2024年云迹在中国酒店场景机器人服务智能体市场的份额为13.9%，排名第一。

订单多了当然是好事，但对云迹来说，更重要的是客户得愿意长期付费。云迹的收入结构里藏着一个变化：2022年到2024年，它的收入从1.61亿元增长到2.45亿元，机器人及功能套件的占比从83.6%降到77.2%，服务的比重在上升，AI数字化系统收入的复合增速达到45.5%。酒店开始按月为机器人付钱，它终于更像一名员工，而非一件摆设了。

但云迹走的这条路并不便宜，研发、制造、场景验证、市场拓展，每一项都在烧钱。2022年至2024年，云迹都未曾实现盈利。但好在业务上升的曲线也很清晰：亏损一年比一年少，毛利率从2023年的27.0%一路升到2024年的43.5%。

ChatGPT的出现，又给了这家公司一次加速机会。王光熙回忆：“ChatGPT一来，云迹创始人很兴奋，坚信这对自家业务是一个巨大加成，产品能从60分提升到80分。”

2023年，云迹推出面向酒店经营和机器人应用的垂直领域模型HotelGPT，同年发布一机多能的复合机器人UP，并持续迭代机器人服务运营系统，把在酒店跑通的能力带进医院、工厂、公寓和写字楼。截至2025年，服务机器人已经进入全球150多家医院。十年攒下的3.4万家酒店，成了大模型最好的练兵场。

2025年10月，云迹在港交所敲钟。十年前，它的机器人还被不少酒店当成摆在大堂里的“科技噱头”；十年后，它成了“机器人服务智能体第一股”。王光熙站在现场，六年前咖啡馆里那场两小时的长谈，在这一刻有了回音。

酒店把机器人当成一名员工，就指望它天天到岗。要经得住这样的用法，还得往机器里面看，从电机、关节这些零部件说起。

往产业链深处走，替机器人造一副靠得住的身体

很长一段时间里，行业有一个默认的假设：机器人的硬件已经成熟，缺的只是智能，等大模型补上“脑子”，机器人自然就能干活。

这个假设只对了一半。整机产品离拿来即用还很远，寿命、噪声、负载、一致性，处处是工程难题。以人形机器人为例，自由度越多，关节、驱动和控制系统就越复杂，整机成本也越高。成本下不来，规模化就无从谈起。

联想创投的行研反复追问的，正是被忽略的那一半。“研究更重要的是一个互动过程，关键是基于各种信息抓到主脉络，提出对的问题。”联想集团高级副总裁、联想创投集团总裁、创始合伙人贺志强说，“提不出对的问题，就找不到下一步投资机会。”

本末科技，就是追问出来的答案之一。

机器人的关节，传统上靠电机加减速器驱动：减速器用齿轮把电机的高转速、低扭矩，转换成关节需要的低转速、大扭矩。可一旦机器人要高速、灵活地动起来，齿轮间的间隙会变成控制的“死区”，多级传动会影响响应速度，磨损又带来噪音和维护成本。机器人越要走进酒店、办公室和家庭，与人近距离相处，这些问题就越突出。

行业的主流思路，是把减速器做得更好，但本末科技创始人张笛想的却是：干脆把它拿掉，让电机直接驱动关节，把控制器嵌进电机内部，从结构上绕开传动带来的一连串问题。

这个思路，在当时是个冷门，不太被行业看好。

张笛2018年就开始做面向机器人的直驱探索，2020年公司成立当年就推出了直驱动力模组。可拿着产品去找扫地机器人、工业、半导体客户，很多人觉得他们是“骗子”，没人敢大规模试用。公司坐了两三年冷板凳，只能一边做研发，一边打造出双轮足机器人“刑天”当技术名片，四处展示。

转机来自一家清洁电器头部企业。这家企业在一款移动空气净化器上采用了本末的直驱电机。这是本末第一个真正意义上的大客户订单，也逼着这家公司第一次搭起面向规模化交付的供应链、生产和品质体系。此后，客户接连找上门，在研和接触的方向一度超过四十个。

订单一下子涌进来，让本末有点“消化不良”。芯片、磁材、结构件的货款要先垫付出去，之前融的钱很快见底，偏偏在这个时候，本末的A轮融资进入尽调。

但联想创投依然坚定看好：本末机器人直驱动力模组，属于具身智能里的底层零部件环节，技术路径清晰，已有客户和量产验证，且能进入联想CVC2.0生态协同体系。这不是单纯押注一个机器人整机公司，而是押注机器人产业链里“关节/动力模组”这个关键卡位。

2022年10月，本末宣布完成近亿元A轮融资，由松禾资本与联想创投联合领投。一年半后的2024年3月，本末完成亿元级Pre-B轮融资，联想创投作为老股东继续跟投。

钱之外，作为一家初创企业，本末的制造能力亟待补足，而这恰恰是联想最熟悉的事。2023年9月，本末与联想南方智能制造基地签署合作协议，成为“光明计划”的新客户，联想为它的第二代轮足机器人TITA在试产阶段提供专项制造服务。联想全球制造与工程MaaS团队协助本末做易制造性评估和制造成本优化：一款产品从研发图纸走上产线，哪些结构好装、哪些零件难做、哪些成本可以省下来，都要在试产阶段一一摸清。

在经历订单大幅上涨之后，张笛做了一道减法：轮足机器人已经赚钱，直驱模组还在亏损，他把力气全押在直驱上。轮足这条线他没有砍，因为他认定那是行业早晚要走的路。

今天，本末的直驱模组已经进入多家头部消费机器人厂商的产品。据弗若斯特沙利文的数据，按2025年收入计，本末在中国消费机器人直驱动力模组市场的份额为61.1%，排名第一。2026年9月，本末在港交所主板上市，当年不被看好的直驱技术成了这家上市公司的核心业务。

一副身体，不只要有关节，还要有触觉。戴盟机器人专注机器人触觉，用“单色光+图案编码”的技术路线，为视觉触觉传感器找到了一条走向产业化的路。可要把传感器做进指尖，工艺门槛极高。加入联想的“火种计划”后，联想工程团队和戴盟研发团队一起，从选材、工装夹具到工艺流程逐项打磨，最终做到两周完成一轮试产、三个月达到转量产条件。

双方的制造合作，也从传感器延伸到了整机。2025年10月，戴盟的首批Sparky 1人形机器人在联想南方智能制造基地完成交付；同一个月，跨维智能的首批人形机器人也从这里交付。

在最热闹的人形赛道，先学会适应真实场景

从酒店服务和动力模组再往前，还有一个更难的问题：机器人能不能像人一样举一反三，到了没见过的环境也能适应？

这是这一轮具身智能热潮真正的焦点。

2022年10月，马斯克在特斯拉AI Day上推出Optimus人形机器人原型机，舞台上它向观众挥手；演示视频里它可以搬箱子、浇花。一场争论随之而起：人形机器人是通用机器人的终极形态，还是营销噱头？硬件上，“像人”的成本降不下来；软件上，“像人一样干活”的能力又上不去。2023年5月，黄仁勋在ITF World大会上断言：“AI的下一个浪潮是具身智能。”

此前分散的信号，开始汇聚成产业共识。

联想创投没有急着冲进去。“我们在2022年的时候开始关注具身智能，但观察了半年没有出手。”王光熙说：“犹豫的点在于不确定泛化能力能否突破。”

所谓泛化，就是举一反三：机器人能不能把在一个场景里学会的本事，用到另一个没见过的场景里。联想集团副总裁、联想创投首席投资官、高级合伙人宋春雨曾在一次媒体交流中判断，市场上90%以上的具身智能公司，仍然采用深度学习1.0时代的逻辑。许多看起来丝滑的演示，只是针对特定场景做了定向调教，换一间房、换一张床，机器人就不会干了。

2023年年中，团队在深入行研之后得出判断：Transformer框架很有可能改善模型在物理世界的泛化能力。对人形的态度，也随之调整。早年，联想创投主张做机器人要“忘掉人字”，机械臂就是机械臂，先把工业价值做出来。

2023年11月，在一次专门讨论人形机器人的会上，贺志强先讲了自己的顾虑：百年工业革命里，人类发明的是发动机、汽车、飞机这些超越人体能力的机器，而不是两条腿拉车的装置。但他也看到另一面：车厂是机器人用得最密集的地方，装车门这一个动作，至今还要靠人。人的灵巧性，恰恰是机器最难模仿的。

2024年7月，贺志强公开谈到：“人形机器人迎来重要的投资机会。”不变的是那条底线：不投为了模仿人形而模仿人形的项目，只看它能不能在灵巧性上突破，做到专用机器做不到的事。

星动纪元，就是联想创投押下的那一注。

创始人陈建宇是清华大学交叉信息研究院长聘副教授，曾在加州大学伯克利分校攻读博士学位，研究机器人控制，是行业里少有的软硬件全栈型人才。2023年8月，他创办星动纪元，目标不是做一个像人的壳，而是做一个能在真实环境里干活的“脑”和“手”。王光熙记得很清楚：“跟陈建宇聊的时候，他话不多。我问他，你这事真能做吗？他非常坚定、非常有信心地说，能做。”2024年1月，星动纪元宣布完成超亿元天使轮融资，由联想创投领投；同年10月，联想创投又参与了它的Pre-A轮融资。

对技术笃定的陈建宇，对商业化却很克制：“不要在没有找到PMF（产品市场契合度）的时候，为了量产而量产。”在他看来，如果还没找到用户就先生产一堆机器人，“可能生产出来又是一堆废铜烂铁”。

星动纪元选的第一个战场是物流。联合创始人席悦解释过原因：分拣作业又苦又累，机器人能把人从这些岗位上解放出来；物流有明确的准确率和运行时长指标，客户算得清投入产出；快递分拣的任务复杂度，也比汽车制造等场景更适合今天的具身智能先跑通。

选择物流，也正对联想创投看场景的标准：AI加机器人，要把一个场景的问题100%解决，做到90%都不行，而且要能复制。快递分拣，正是一个能被完整定义、又能在成百上千个网点复制的场景。

可真进了网点，机器人先“露怯”了。实验室里也用真包裹测过，但纸盒、软包的种类终究有限，真实物流中心的包裹千奇百怪。“就像一个学生把指定课本背得滚瓜烂熟，却在考场上发现题目全超纲了。”席悦说。团队只能回头重新采集数据、重新训练。

2026年5月，星动M7在中国邮政广州邮区中心上岗。纸盒、软包、编织袋，顺着传送带源源不断地涌来，它认出下一件，抓起、翻转，让面单朝上，再放回传送带。每小时最高供件1200件，作业效率达到人工的85%以上。如今，星动物流分拣机器人已在全国5个省市的10多个物流中心部署，部分场景已进入常态化运营。

当初那场“超纲”的考试，后来成了M7每天要做的功课。它终于在一个不是为它设计的地方，找到了一份工作。这样的岗位还在增加，逐际动力在攻运动控制，浙江人形在攻工业交付，星海图在为科研装上身体……

AI，正在走出屏幕

过去十年，AI几乎所有的高光时刻都发生在屏幕里。它认出了人脸，下赢了围棋，写出了文章，破解了困扰生物学半个世纪的蛋白质结构预测难题。

但我们更期待、也认为将带来更大改变的，是AI走出屏幕，走进真实世界，去搬运、装配、分拣、清洁、照护，真正为人服务……

这可能是AI最重要的一次迁徙。

历史上，每一种通用技术都要走过这段路。电动机发明之后，美国的工厂花了大约四十年重新设计厂房、重排流程，电力带来的生产率跃升，到1920年代才集中显现。真正的变革，不仅在发生在技术于实验室里诞生的那一刻，还在它走进产业、融入日常的过程中。

好在，这段路已经开了头。

陈建宇说，人形机器人大范围走进千家万户，大约还要5到10年。而这，将是下一个十年的故事了。