观智潮｜机器人股价翻倍，一级市场却在“挑着投”

一边是火焰，一边是冰山。

11月10日，A股机器人概念股又涨疯了：上纬新材盘中一度大涨9.25%，创出236元的历史新高；科创板的宇树科技盘中突破800元，市值站上3078亿元，直逼“浙股一哥”海康威视。把时间拉长一点看，从10月23日到现在，上纬新材从112元涨到230元上方，股价翻倍；宇树也从520元附近一路涨到760元。

机器人板块大涨（同花顺截图）

但热闹背后，另一组信号是冷的。

上纬新材的公告写得很谨慎：机器人业务还在量产爬坡和商业化验证阶段，营收占比低。一级市场也在放慢脚步。IT桔子统计显示，10月具身智能赛道融资33起、总额101.05亿元；9月还是60起、110.28亿元。出手次数少了，钱却没有明显离场。

一边是股市用大涨表达期待，一边是资本开始挑着投。温度差背后，其实是一个很显然的问题：机器人下线容易，上班赚钱难。制造数量、技术进展和商业回报，还没走到同一个位置。

股价先嗨，钱却变挑了

一级市场的冷静，不是突然发生的。

在近日西湖大学西湖世界模型研究中心成立的圆桌讨论中，英诺基金合伙人王晟把资本热情放缓的原因归于此前过热。机构近期减少新项目投资，把更多精力转向帮助已投企业找客户、推进融资和产业合作。

具身智能个股大涨，一级市场却冷了（AI生成图片）

创业者对行业降温的体感也有差别。西湖世界模型研究中心主任于开丞说，资本降温确实有影响，但节奏稍慢不代表没钱；随着团队技术研发取得进展，一些此前看不懂成果的投资人反而主动来接触。智元联合创始人、联席总裁姚卯青也在2026智元创新日表示，支持公司的股东仍坚定看好具身智能，近期相关资本动作获得支持并不难。

钱没有走，只是变挑了。东方嘉富创始合伙人徐晓坦言，看好人工智能走向物理世界，却不确定哪支团队、哪条路线更容易成功，所以选择在不同团队上布局。

这就是眼下的具身智能：二级市场用涨停表达期待，一级市场用出手次数表达谨慎。热是真的，冷也是真的。

机器人下线的数量，早已不是新闻。工信部数据显示，2026年上半年中国人形机器人出货量已超4万台。本体的制造规模已经不是最大问题。真正的问题是：机器人的“大脑”能不能随规模一起长大？换一个任务，还要花多少数据、多少算力、多少调试成本？

制造规模之外，其实是两笔账：一笔在模型，一笔在现场。

机器人不缺胳膊腿，缺的是脑子

机器人跟人类的思维有多大差别？

想象一只杯子放在桌上。

机器人要拿起它，先要看到、识别，再判断伸手、合拢夹爪——这是传统视觉—语言—动作模型（VLA）的思路。但它回答不了另一个问题：手伸出去会不会直接碰到杯子？位置偏了、歪了，杯子会滑开还是翻倒？能预测这一步后果的，被称为世界模型。

大脑仍是机器人最缺的一环（AI生成图片）

简单说，具身基座模型是机器人的“大脑”，目标是把预训练学到的本领带到新任务、新本体上；VLA是常见架构，负责给出动作；世界模型是大脑里的一类模块，也可以单独成一条路线。

押注“大脑”的公司越来越多。复旦大学深度学习实验室主任陈涛今年8月提到，从2025年初到2026年上半年，全国做具身大脑的企业从不超过20家涨到上百家。

但怎么做，各家判断不同。Meta的V-JEPA 2让模型先在内部预演；宇树的UnifoLM-WLA-1.0会先预测哪些区域将变化。苹果的HALO在仿真里造数据；北大副教授卢宗青创办的智在无界，用第一人称人类视频做预训练。来自英伟达团队的初创公司Dream Labs只出租大脑、按小时计价；蚂蚁灵波则做平台，把基座模型交给本体厂做场景适配。

路线还在混战。信通院和清华大学今年发布的《具身智能发展报告（2026年）》指出，VLA、世界模型、全身移动控制多线并行，统一“感知—决策—执行”的主导架构仍未出现。

模型比的不是榜单，是现场：学一项本领要多少数据，能用到多少新环境。于开丞说，针对具体场景追加训练能做出客户用得上的东西，但基础模型团队得选接哪些项目。姚卯青则看到部署现场的另一半：模型选好了，工程师还要联调设备，有时连工艺和布局都得改——到了工厂，第一步往往是划定让机器人干哪种活。

大模型来敲门，机器人要长“脑子”了

就在机器人股价热得发烫时，大洋彼岸又添了两把火。

当地时间11月9日，Anthropic和英伟达接连发布新品。Anthropic放出新一代旗舰模型Fable 5.2与Mythos 5.2。其中，Fable 5.2作为一个通用大模型，在机器人控制上秀了一把肌肉。

Anthropic公布的测试数据显示，在RoboDojo双臂仿真机器人基准测试中，Fable 5.2平均成功率达到64.9%。上一代Fable 5.1只有27.6%，“0.1代”更新就提升了37.3个百分点；同期对比中，Claude Opus 5.5得分39.4%，GPT-6 Astra为29.8%。

更有意思的是泛化能力。Anthropic称，Fable 5.2在控制物理机器人方面大幅提升，甚至包括从未被明确训练过的任务。演示视频里，它控制实体机械臂画图案、拧瓶盖、解魔方，这三项都没有经过专门训练。Anthropic还表示，Fable 5.2在机器人控制方面的表现“优于大多数专为机器人控制而设计的AI模型”。

过去大家认为，机器人需要更垂直、专为具身智能打造的大模型，才能解决空间理解、动作安排和控制。现在，一个通用大模型在复杂编程、科研任务、电脑操作、跨学科推理和图表识别之外，也能在机器人控制上大步跨越。

具身智能行业都在等待机器人的“ChatGPT时刻”（AI生成图片）

同一天，英伟达推出新一代机器人模型GR00T 2。它基于Cosmos平台构建，训练数据包括英伟达提供的10万小时开源人类第一人称视角数据。卖点是“开箱即用”：在50项任务中，有40项无需针对具体任务专门示范就能直接完成；每项任务只给1次示范，平均成功率达到71%，给5次示范，平均成功率提升到95%。学到的技能还能迁移到不同形态的机器人上，不必每种形态都重新示范。

宇树科技创始人王兴兴11月4日再次把时间点指向2027年：那很可能是机器人行业或机器人模型发展的临界点，明年机器人能力有望大幅提升，具身智能的“ChatGPT时刻”已近在咫尺。模型正是门槛所在：AI对物理接触和触觉的理解还不充分，模型输入输出与真实世界之间存在对齐偏差，他预计未来一到三年有望解决。

东方证券11月2日研报则点出了资本市场的心态变化：此前市场对具身智能偏悲观，担心具身模型区别于大模型、进步慢、场景有限。但随着GPT-6 Astra在具身领域取得应用实践，部分投资者开始意识到，通用大模型同样有望在具身领域找到市场机遇。大模型厂商的进入，会加速具身模型进展，行业商业化预期正在提升。

以前的机器人不缺胳膊和腿，缺的是脑子能不能举一反三。而现在，通用大模型也来抢这门生意了。

把落地的“最后一米”拆成两个半米

2026年被称为机器人落地元年。技术路线的共识还没形成，部署的步伐已经走到前面。

在汽车零部件企业敏实集团的嘉兴工厂，弯曲工站上的工件先由工人摆到上料装置上。接下来才轮到机器人：取料、送到机床，与设备交换信号，等加工完成，再取件下料。

敏实集团的车间里机器人已经上岗干活（郭文青/摄）

机器人团队的产品经理韩键，把这种分工形容为把“最后一米”拆成两个“0.5米”：工人负责摆料的前半米，机器人负责取料、送机床的后半米。等这道工序调顺，他再回头调最开头摆放工件的工序，直到两道工序被机器人串起来。

团队评估过单独加世界模型，最终这道工序选了VLA，理由是可控性和落地性。为让工件顺利进出机床，他们改了夹爪和上下料装置，逐一打通设备通信协议，用5G专网传输视频和控制信息。

现在，机器人执行一轮弯曲工序要80多秒到约100秒，仍慢于人工的60多秒。但机器人能连续作业更久，整体效率反而高于人工。泛化方面，团队把前期遥操视频作为后训练数据，逐步过渡到自主执行。韩键预估，约70%的情况下，遇到抓偏了、力度过猛导致工件晃动倾斜等类似但未完全经历过的情形，机器人能自行控制住。

可问题也避无可避：新工件摆上料台、新工序进入部署，机器人还能沿用多少学过的动作？工程师又得花多久重新调好夹爪和机床？

这就是落地的真实质感。不是一段视频里的流畅抓取，而是一道工序、一个动作地磨。

长隆算的是另一笔账：每多开一个讲解点，运维团队能不能不必从头调试，只加几个人就把它接进现有体系？

珠海长隆国际海洋度假区位于横琴，今年8月，智元与长隆签订机器人合同，超300台机器人分布在100多个点位，为游客提供表演、导览、讲解等服务。

智元联席总裁熊彦举过一个例子：一个讲解点要覆盖全天讲解时段，客户于是追加采购，把讲解机器人从一台加到三台。

部署量增加后，工程师人力怎么变？智元合伙人、高级副总裁王闯说，长隆最开始机器人和工程师接近1:1，后来现场支持人员逐步减少，但总部专家和管理系统仍在。新增点位时，现场人员可以复制专家制作的模板，出问题由专家远程支持。

泛化和复制，是机器人落地部署最重要的两笔账。敏实算第一笔，问“哪些本领能带走”；长隆算第二笔，问“多开一个点要加多少人”。

泛化，一头靠更好的“大脑”模型，一头靠现场的后训练和工程调整；复制，则要看模板、远程支持和运维体系，能不能把工程师从现场逐步撤出。

机器人的真价值，藏在复购里

具身基座模型的路线还没有定论，但“通用能力”值多少钱，可以从长隆和敏实这样的现场开始算。

机器人的未来价值取决于复购（AI生成图片）

第一台机器人进场，工程师陪它把一道工序跑通；等下一台进场，如果前一次的经验能让它早几天开工、少请一位工程师调试，模型的进步就有了客户能算清的价值。

路线之争还会继续，但现场积累的数据会留下。熊彦说，长隆场景一个月内已产生100多万次交互；智元会检查、标注其中不满意的交互，回流到平台，作为下一轮训练素材。

回到一级市场，英诺基金已经放慢投新项目的脚步，把更多精力用在帮已投企业找客户上。

股价可以在一个交易日里写完期待，客户却要等机器人上过一段时间的班，才知道要不要再买一台。

万台下线之后，值得留意的下一个信号，或许就藏在这样的复购订单里。

责任编辑：周夏林