作者：钱晶
来源：不慌实验室
2026年3月以来，具身智能赛道密集敲定多笔大额融资，头部企业单轮融资额持续走高，行业估值梯队也随之快速成型。
两家突破百亿元大关短短一个月内，银河通用宣布完成25亿元新一轮融资，松延动力完成近10亿元B轮融资，星动纪元、帕西尼各完成10亿元左右规模融资，两家企业投后估值均突破百亿元大关。
此外，睿尔曼、诺因智能、至简动力等多家企业也相继宣布完成新一轮融资，覆盖具身模型、数据采集、硬件本体等全产业链环节。
随着资本密集涌入，行业估值分层愈发清晰，据IT桔子统计，目前国内估值超百亿元的具身智能企业已达13家，自变量机器人、乐聚智能估值也已接近百亿关口。
初晨创投创始合伙人、帕西尼早期投资人黎明蔚，把当下的行业投资逻辑划分为清晰的三层：百亿估值企业，资本下注的是行业地位的稳固性；50亿估值区间，资本买的是成为细分领域头部的可能性；20亿以下估值区间，更多是押注创业团队的爆发力，资金正加速向头部企业集中。
当前具身智能行业的竞争焦点，已从早期的硬件本体单点突破，转向以具身“大脑”为核心的体系化能力比拼。
作为具身机器人的核心，具身大模型的能力直接决定了企业的落地潜力，也成为本轮资本布局的核心方向。
头部企业中，帕西尼依托百亿级全模态实采具身数据，闭环训练VTLA具身智能大模型，深度绑定触觉模态核心能力，相关方案已在工业精密装配领域展开应用。
银河通用、星动纪元则搭建了从硬件本体到具身模型的全栈能力，前者的双臂机器人已在国内头部制造企业完成批量部署，后者也在工业、服务场景完成多轮落地验证。
快速向软件端迁移细分赛道中，光轮智能凭借物理仿真引擎与具身数据能力，完成10亿元融资后成为全球首个具身数据领域独角兽；千寻智能通过自研设备将数据采集成本降低90%，构建了规模化真实数据获取的核心壁垒。
整体来看，行业已从“讲故事”的demo阶段，逐步转向场景落地、数据闭环、商业验证的实战阶段。
具身智能行业的这一轮资本热潮，本质上是市场对下一代AI技术入口的提前卡位，其核心价值在于实现AI从数字世界向物理世界的延伸，有望重构工业生产、家庭服务、商业物流等多个场景的产业逻辑。
2026年以来，具身智能赛道的融资事件中，超70%的资金投向了具备自研具身大模型、数据闭环能力的企业，纯硬件本体厂商的融资占比已不足15%，行业的核心壁垒正在快速向软件端迁移。
除此之外，行业的发展趋势已愈发清晰：马太效应仍在持续加剧，资金越来越向具备全栈能力、落地场景清晰的头部企业集中，市场已不愿再做广撒网式的平均下注。
商业化落地成为资本考核企业的核心指标，能否跑通场景、客户、交付、迭代的完整商业闭环，成为决定企业能否存活的关键。
对应的市场机会也集中在三个明确的方向：一是平台型头部企业的体系化机会，有望在行业洗牌中占据主导地位；二是具身模型、仿真引擎、低成本数据采集等高壁垒细分赛道，有望跑出具备差异化优势的专精特新龙头；三是工业制造、仓储物流等率先验证需求的场景，将在短期内释放规模化的订单红利。
业内普遍判断，短期之内VLA（视觉语言行动模型）仍是行业主流技术路线，长期则可能向VA（视觉到动作）、WA（世界模型）演进，2026年将成为具身模型加速落地的关键一年。
部分将面临生存危机融资热潮的另一面，是行业已经进入残酷的淘汰赛阶段，多重不确定性仍笼罩着整个赛道。
行业的技术路线远未收敛，尽管短期内VLA模型仍是绝大多数企业的选择，但长期来看，技术演进方向仍存在切换的可能，当下融资最多、声量最大的企业，未必能在技术迭代中始终保持领先，行业终局格局远未锁死。
更现实的压力来自商业化落地的不及预期，目前绝大多数企业仍处于大额投入的“烧钱”阶段，尚未跑通稳定的商业闭环，也没有形成正向的经营现金流。
一旦后续融资环境收紧，无法持续获得资金支持、又不能靠自有业务造血的企业，将直接面临生存危机。
估值泡沫的风险同样不容忽视，多家跻身百亿估值俱乐部的企业，至今尚未实现规模化盈利，估值与业绩表现严重不匹配，若后续商业化进度不及市场预期，高估值将面临大幅回调的压力。
关注具身智能赛道的庚辛资本创始人张家康判断，缺乏核心技术、数据闭环与商业化能力的企业，将在本轮洗牌中被淘汰；黎明蔚也补充，技术路径太重、烧钱太快但迟迟跑不出可验证商业闭环的公司，恐将率先出局。
不过，淘汰赛并不意味着新团队没有机会，业内普遍认为，行业的应用场景尚未被真正打穿，未来能靠工程化能力实现稳定量产、或是靠新技术路线异军突起的企业，依然有机会改写行业格局。即便行业长期空间广阔，但对于绝大多数企业而言，能否撑到落地兑现的那一天，仍是未知数。
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