联想创投梁颖：具身智能机器人待突破，2026投资聚焦核心部件
在资本与技术双重驱动下，具身智能领域正迎来前所未有的关注度。然而随之而来的估值泡沫与商业化进程的延迟，逐渐成为投资界关注的焦点。近期，高盛发布的行业报告指出“订单荒”现象，以及Figure对优必选相关视频涉及AI合成的公开质疑，更是将这一行业推向了舆论的风口浪尖，暴露出其在订单获取与技术真实性方面面临的严峻挑战。
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面对这一形势，联想创投集团董事总经理梁颕接受了专访，从投资人的角度深入剖析了具身智能行业的当前困境与未来投资方向的变化。联想创投作为该领域的资深投资者，不仅在逐际动力估值较低时便参与首轮投资，见证其成长为估值数十亿元的明星项目，还成功孵化了云迹科技、星动纪元与零重力飞机工业等多家代表性企业。
针对高盛的质疑，梁颕强调，验证“客户端是否真正在使用已采购的机器人”才是关键所在。她指出，当前不少产品尚未形成有效的商业闭环，行业更深层次的问题在于，不仅AI能力有待提升，机器人本体也远未成熟，包括稳定性差、功耗高、负载能力弱等硬件瓶颈仍需突破。
在梁颕看来，具身智能不应被简单等同于双足人形机器人，尽管人形可能是终极目标，但商业落地的核心在于场景适配，而非形态模仿。她透露，联想创投的投资逻辑将在2026年发生转变，从聚焦机器人本体转向产业链上游的核心组件领域。
在对话中，梁颕详细阐述了当前人形机器人行业的商业化困境。她认为，尽管人形机器人行业热度攀升，但受成本与场景限制，商业化临界点尚未到来。相比人形机器人，她更倾向于称其为具身智能，强调智能化未必需要仿人。当前，AI大模型与机器人的结合虽然解决了传统机器人单一任务、多任务需长时间训练的问题，但拐点尚未到来，理想化的类人机器人仍难以实现。
对于目前难以做出理想化类人机器人的原因，梁颕指出，机器人大脑、小脑算法及硬件本体均未达到产业大规模成熟阶段。尽管不少机器人创业公司来自AI算法背景，认为机器人本体硬件已成熟，但现实是，本体并不成熟，批量落地解决实际问题的挑战巨大。她以今年亦庄的机器人运动会为例，指出机器人稳定性差、功耗高、无法长时间工作等问题，强调对人类而言简单的跑跳动作，对机器人来说难度极大。
针对人形机器人是否陷入“技术堆砌难落地”的怪圈，梁颕表示，要实现人形机器人与人比肩的灵活性，必须搭载至少50+的自由度关节，但这会直接引发成本飙升、小型化落地受阻、功耗过高、稳定性不足等现实瓶颈。她认为，当前不少企业仍停留在概念叙事阶段，商业化价值有限，多数产品的核心应用场景仍聚焦科研领域。
在探讨具身智能的模块化形态设计思路时，梁颕认为，将具身智能拆分为机械臂与移动平台的模块化形态，有助于解决当前技术突破分散、落地场景碎片化的问题。她强调，关键在于适配场景，而非执着于人形。例如，在工厂场景中，四足或轮式可能比双足效率高得多；而在家庭场景中，则需要稳定、安全且不伤人的设备。因此，核心不是要做一个完美的产品，而是找到合适的应用场景，让机器替代人的经济模型成立。
对于高盛报告提及的行业“订单荒”，梁颕表示，关键要看客户端是否真正在使用已采购的机器人。她认为，应该鼓励大家尝试，这样才知道中间的问题在哪里，然后一起想办法解决。一开始不用指望机器人解决所有问题，先聚焦一两个应用场景，再慢慢拓展更多功能就行。
在谈到未来投资方向时，梁颕表示，短期来看，To B类机器人公司更容易商业化变现；而To C类机器人公司虽然天花板最高、市场最大，但当前技术难度也最大。她透露，联想创投的投资逻辑更看重长期价值，可能要5年、10年甚至15年后才能看到成果。在这个过程中，技术和应用会不断迭代，呈现螺旋上升的态势。
对于具身智能行业商业化的突破口，梁颕认为，核心还是要解决真正的降本增效问题。她指出，场景不要太复杂，或许是危险、不适合人涉足的领域，比如危险、污染环境的巡检、维护等。这类场景的刚需性很强，也不一定需要人形，特定场景下轮式等形态就够用。
最后，梁颕透露了联想创投在具身智能领域的具体投资计划。她表示，联想创投布局具身智能很早，已经投资了30多家机器人企业。到2026年，再投这类本体企业的话，估值已经偏高了。因此，联想创投已经开始逐渐向产业链上游的零部件领域倾斜，同时关注已投企业的商业化落地，帮助这些企业找到商业化的切入点。
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