评分 7.35 · 来源：36氪 · 发布于 2026-03-20
评分依据：融资数据详实（7家百亿独角兽、累计150亿元），技术转向分析清晰，涵盖多条VLA路线对比与商业化落地案例
要点
2026年开年具身智能领域融资总额接近150亿元，国内估值超百亿的具身智能企业扩容至7家：宇树科技、智元机器人、银河通用、星海图、智平方、千寻智能和自变量机器人。其中银河通用机器人完成25亿元融资，国家大基金三期首次出手该赛道；松延动力完成近10亿元B轮，由宁德时代系晨道资本领投。
文章核心观点是资本焦点正从机器人「本体」转向「具身大脑」。新增的百亿独角兽几乎全部聚焦VLA（视觉-语言-动作）大模型方向：智平方的GOVLA实现端到端多模态融合，千寻智能开源Spirit v1.5强化物理交互建模，星海图推G0Plus以「动作」为核心，自变量机器人的WALL-A打通视觉语言与底层控制指令的壁垒。商业化已开始落地，千寻智能人形机器人在宁德时代产线实现了近千块电池的零故障插接。
文章也指出了三个深层风险：VLA可能只是过渡性架构（宇树创始人称之为「傻瓜式架构」），行业年产量不敢超过一万台（全球实际部署不足千台），以及高估值对应的非理性繁荣（自变量两年累计融资30亿元、星海图完成8轮融资）。
🤖 AI 点评
从「造身体」到「造大脑」的资本迁移，本质是行业对技术路径的集体投票。VLA端到端架构确实解决了传统模块化方案的泛化瓶颈，但正如清华大学赵明国所提醒的，物理世界数据的稀缺性和异构性与语言数据根本不同——直接照搬LLM Scaling Law可能是一个昂贵的错误。150亿元融资买的是「可能性」，不是「确定性」，两者的距离取决于数据效率而非算力规模。