梁文锋下场前，具身智能先算笔账

导语

过去一年，一位做过物理 AI 基础设施公司联合创始人的从业者，向几乎所有愿意坐下来的具身智能公司问了同一个问题：你们到底怎么赚钱。得到的答案，展会上一套，酒桌上一套。与此同时，梁文锋被曝密集接触机器人创业者，DeepSeek 可能亲自下场。巨头的钱进来之前，这个行业最需要的是先把账算明白——技术演示再流畅，没人付钱的生意都只是在原地转圈。

🎤 一个不受欢迎的问题，问了一年

金句先放这里：在具身智能这个赛道，「怎么赚钱」是所有问题里最不浪漫的一个，但它决定了整条链条还能撑多久。

故事的起点是一个特殊的行业位置。受访者科技祥子，常年负责商业化，此前是一家物理 AI 基础设施公司的联合创始人。换句话说，他的客户就是那些做本体、做方案、做模型的具身智能公司。

这个位置有好处也有坏处。好处是能见到足够多的公司——而且是坐下来谈生意的那种见，不是展会上握个手。坏处是没法只当旁观者：他的客户如果拿不到产业侧的收入，行业的采购能力迟早收缩，上游没有例外，包括他自己在内的那一段。

所以过去一年，他把这个问题问遍了。这两年，身边不少朋友陆续下场做具身智能——有人创业做本体，有人做模型，也有人负责商业化。这层熟人关系带来的信息，与公开渠道的差别，用他的原话说是「完全是两套说法」。

两套说法的落差，可以列成一张表：

这不是有人在撒谎，而是行业叙事与工程现实之间隔着一条还没填平的沟。而这条沟的宽度，决定了商业化的大坝什么时候能蓄水。

这个落差并非只有匿名从业者能感知到。金沙江创投主管合伙人朱啸虎在 2024 年公开表示已退出具身智能项目，给出的理由正是「看不到商业闭环」；宇树科技 CEO 王兴兴也在 2025 年多个公开场合承认，人形机器人尚未到达全面工业商用的时间点。投资人用脚投票、头部本体厂商亲自降温，与科技祥子听到的那套「私下说法」，方向完全一致。

⚠️ 卡住商业化的，不是「干不了活」

机器人不是干不了活，是只在导演在场的时候干活。

科技祥子在私下交流里反复听到一个更精确的判断：在经过充分训练、环境和物体都相对固定的任务里，机器人已经能把动作做得相当流畅。但只要物品、光照、摩擦力或摆放姿态发生变化，成功率就可能明显下降。

请注意这个表述的分量。「完全干不了活」是对行业的全盘否定，客户可以直接关上门；而「环境一变就掉点」是一个可以度量、可以收窄、但眼下还没收窄到商用阈值的技术问题。这正是从演示走向产线之间那段最难走的路。

对做商业化的人来说，这个细节就是生死线。产线客户买的不是一段惊艳的视频，是一个故障率可预期的工人。演示视频里抓取十次成功十次，客户问的永远是：换一批来料形状略有差异的物料，还剩几次？这一个问题，就把大量创业公司挡在了付费合同之外。

产业逻辑因此变得清晰，可以拆成四个台阶：

1. 固定环境演示；

2. 小批量试点；

3. 产线级可靠性；

4. 规模化付费订单。

绝大多数公司目前卡在第一格到第二格之间，而「泛化能力不足」这个卡点，恰好横在通往第三格「产线级可靠性」的必经之路上。小批量试点有，产线级可靠性缺，于是规模化付费订单迟迟不来，收入结构只能依赖融资和政府项目，钱自然转不起来。

💰 钱在链条里转圈，没人敢先下水

一个行业的钱，要么从客户口袋里来，要么从投资人口袋里来。前者造血，后者输血。

科技祥子的处境是观察这条资金链的最佳切口：上游基础设施供应商的收入，完全依附于下游具身智能公司能否从产业侧拿到真金白银。他自己说得直白——客户拿不到产业侧收入，整个链条的采购能力迟早收缩，「包括我在的这一段」。

把这条资金链从下游到上游捋一遍：终端客户产线付费给本体与方案商，本体与方案商付费给模型与基础设施层，再往上是核心零部件和更上游的供应链。这张链条里最危险的环节，是那条反向传导路径：一旦终端客户不肯付钱，收缩会沿着链条逐级向上游传递，没有任何一环可以置身事外。这也是为什么一个基础设施公司创始人要花一整年去问客户「你们怎么赚钱」——他问的其实是自己的现金流安全。

据多位接近行业的人士私下透露，不少具身智能公司的收入结构里，研发性质合作、展会演示租赁和概念验证项目占了相当比重，真正的产线替换性采购仍是少数。这种收入结构的问题在于：它验证了技术关注度的存在，却没有验证付费意愿的存在。

这个匿名判断，其实有公开的财务数据可以互相印证。优必选 2024 年年报显示，其全年收入约 13 亿元，其中教育智能机器人产品与消费级机器人占大头，面向工业场景的 Walker 系列收入占比仍然很小，且收入中包含大量定制化研发项目；宇树科技在 2025 年申报科创板 IPO 的招股书中也披露了客户集中度较高、收入以科研教育与小批量场景为主的结构特征。头部公司尚且如此，链条中后段的创业公司收入里「研发合作当收入、demo 当交付」的情况，只会更普遍。

破局点只有一个——让「环境变了也不掉点」从实验室结论变成产线事实。而在通往这个终点的路上，技术路线的选择正在悄悄分化。

🧠 与其堆大模型，不如把技能拼起来

通往可靠作业的路，最近不一定是最贵的那条。

就在行业的商业化焦虑发酵之际，一篇 arXiv 论文 Skill-SLM（Agent Skill-driven Small Language Models for Reliable Robot Operation）给出了一条值得注意的思路。它的核心判断是：现有 onboard 机器人运行方案以蒸馏为主，依赖枚举代表性的任务-解法对，数据集构建困难，泛化到任务形式快速增长的场景时明显受限。

Skill-SLM 的做法，是把「小语言模型驱动的机器人作业」重新定义为一个任务分解与技能组合问题。整条流水线可以这样读：自然语言任务指令进来，先被分解为子任务；系统再从技能库中选取相应技能，编排为可执行操作。支撑这条流水线的，是三个关键设计——

1. 用一套机器人作业技能感知的上下文无关文法（CFG）抽取完成任务所需的技能，并据此构建技能库；

2. 配置 LLM 教师来诱导和合成训练数据，让小模型学会分解任务、编排技能；

3. 再用渐进式技能编排策略，逐步提升技能执行的可靠性。

在无人机作业任务上的实验显示，Skill-SLM 显著优于蒸馏导向的基线方法，尤其是在需要能力泛化的未见任务上。

为什么这条路线对产业重要？因为它直接攻击了上一节说的那个卡点——泛化。当技能库足够结构化，新任务不再需要从零枚举数据，而是拆解成已有技能的组合。对算力和数据预算有限的创业公司来说，这种「小模型+技能库」的组合，可能比一口气堆一个超大 VLA 模型更早摸到商用阈值。

当然，一篇论文不等于一个产业。但它至少证明：可靠性的提升未必只靠数据和参数堆规模，架构层面的重新组织同样是一条现实路径。

🚀 梁文锋来了，叙事要换了

巨头的钱，从来不是来做慈善的，它是来做终局的。

最新动向把这个行业的温度又推高了一格。据 36 氪等媒体 2025 年 11 月报道，DeepSeek 创始人梁文锋近期密集关注具身智能领域，与多位创业者交流，探讨机器人、大模型与现实世界交互等方向。报道称，梁文锋正在考虑 DeepSeek 进入具身智能的可能性——可能亲自组建团队下场研发，也可能通过投资相关企业切入。

路径其实已有先例，且同样可以查证：工商信息显示，梁文锋此前已投资宇树科技；另据彭博社报道，DeepSeek 计划领投腾讯前 AI 科学家胡瀚创立的机器人公司 Winverse AI。同期的消息面上，Meta 发布了 Muse Wonder 系列模型，主打主动记忆和主动专注功能，瞄准个人超级智能方向——大模型玩家向「智能体+物理世界」方向加码，已经是全球性的动作。

把近期关键事件排成一条时间线：

这里必须提一笔影石 Insta360，因为它是一面镜子。10 月 13 日，影石公布相机产品全球累计出货突破 1000 万台，其中全景相机占比超过 60%，全球全景相机市场份额达 72.5%——按 IDC 数据，每卖出 10 台全景相机约有 7 台来自影石。更扎眼的是节奏：1000 万台里有 470 万台是过去 12 个月卖出的，最近一年的销量几乎等于前十年总和。这家公司在代工厂立讯精密的工厂里完成了里程碑庆祝。

对照之下，启示不言自明：硬件产品商业化的正解，是找到真实付费场景，靠复购和规模把 11 年的积累压缩进 12 个月。具身智能缺的不是曝光和融资，恰恰是这样一个能自我造血的场景支点。

而 DeepSeek 们的入场，可能恰恰改变这一点。大模型公司带来的是基础能力、算力资源和长期视角——泛化问题需要的数据与算法投入，正是他们最擅长的仗。一旦基础模型能力把「环境变了不掉点」推进到产线阈值，被压抑的付费需求会集中释放。

小结

具身智能眼下的问题，不是技术不行，也不是市场不要，而是两者之间还差最后一公里的可靠性。

科技祥子问了一年「怎么赚钱」，答案是：钱在链条里转圈，等一个能落地的场景来接。这个答案不再是他一个人的私下观察——朱啸虎的公开退出、王兴兴的公开降温、优必选年报里偏科的收入结构、宇树招股书里的客户画像，都在给同一个判断盖章。

往前看，三股力量正在从不同方向逼近同一个交点：Skill-SLM 们证明了架构创新可以绕开无限堆数据的死路；影石 Insta360 证明了一个真实付费场景能把十年的技术积累兑现成一年的出货曲线；DeepSeek 们则带着基础模型能力、算力和耐心资本入场，可能把「环境变了不掉点」从实验室难题变成工程问题。

留给创业公司的问题是具体的：在巨头的钱到账之前，收入结构里到底有多少是客户付的，有多少是投资人付的？如果这个比例在 2026 年还看不到改善，那么无论融资新闻多么热闹，账面终究会说话。2026 年之后回头看，这一年的「转圈」，大概率会被定义为起跑前的压腿——但压腿的时间，不能无限期地长下去。