2024-2025兩年時間，我們聊了近百家“具身智能”企業(yè)。作為一個頂級硬件產(chǎn)品，在最開始所有資本都希望布局到“鏈主”企業(yè)中，但復制當年“眼看Tesla起高樓，布局蔚小理做鏡像”的投資方式卻似乎不太可行。中國與美國的具身智能生態(tài)發(fā)展差異極大，盡管幾家車企紛紛效仿Tesla造機器人，但帶著大腦能力做本體的創(chuàng)業(yè)公司卻率先成為一股不可忽視的勢力，且紛紛準備IPO。

　　走到2025年下半年，產(chǎn)業(yè)再次在資本布局上發(fā)生“解耦”，大腦還在發(fā)育中，資本市場卻已在四肢、零部件、觸感、數(shù)據(jù)層面又有了新的故事。

　　最核心的問題是：在具身智能這個變化的棋局中，價值鏈是如何隨著生態(tài)鏈傳遞的？中美在價值鏈的判斷上有什么差異？

　　產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“模塊化”歷史

　　哈佛商學院教授卡麗絲·鮑德溫與金·克拉克在《設計規(guī)則：模塊化的力量》中曾提出一個“模塊化理論”，可以很好的用來理解價值在產(chǎn)業(yè)鏈中的遷移。

　　模塊化是將復雜系統(tǒng)解耦成可以獨立設計、又能在統(tǒng)一規(guī)則下協(xié)同的單元。拆開這個黑盒，里面是三層不可見的規(guī)則：架構（定義角色）、界面（握手協(xié)議）與標準（度量準則）。

　　關于模塊化最經(jīng)典的案例莫過于IBM，它在兩個不同時代展示了模塊化的“蜜糖”與“砒霜”：

　　·1964年的內部解耦（System/360）：當時電腦是“鐵板一塊”的單體結構，型號不兼容導致研發(fā)資源極度分散。IBM 斥資 50 億美元打造了 System/360，建立了統(tǒng)一的指令集。這直接催生了獨立的軟件與外設行業(yè)，IBM 通過內部接口標準化，確立了大型機時代的霸主地位。

　　·1981年的外部開放（IBM PC）：面對Apple II 的挑戰(zhàn)，IBM 為了追求速度，放棄了全棧自研，轉而采取“開放架構”。它將 CPU 交給了 Intel，將 OS 交給了微軟。短期看，IBM 贏麻了：憑借標準化的供應鏈，兩年內橫掃了 PC 市場 50% 的份額，股價在 1982-1983 年間翻倍。

　　但故事的終局我們都熟悉了：本意是想用“外部采購”替代“內部研發(fā)”以換取效率，結果卻因為失去了對核心界面的控制，親手扶持了 Intel 和微軟這兩位“篡位者”。價值從整機向核心模塊發(fā)生了劇烈遷移。

　　集成者Apple

　　正是目睹了IBM 的失權，Apple 成為極度對抗模塊化的“一體化巨頭”。然而到了 2026 年，Apple 也開啟了有節(jié)制的模塊化之路：其 M4 系列芯片通過“統(tǒng)一小芯片”規(guī)則實現(xiàn)了算力的跨設備堆疊；軟件端則推行“模塊化單體”架構，以應對日益臃腫的系統(tǒng)。甚至在歐盟《數(shù)字市場法案》（DMA）的強制下，Apple 用“核心技術費（CTC）”完成了商業(yè)模式的模塊化：你可以不用我的支付模塊，但必須為我的規(guī)則交稅。

　　既然模塊化有“鏈主失權”的風險，為什么現(xiàn)在就連Tesla、Google都在加速推進？為什么具身智能這個領域格外需要了解其他行業(yè)的“模塊化“之路？

　　管理復雜度：當系統(tǒng)復雜到“具身”程度，沒有任何一個大腦能理解所有細節(jié)。必須通過模塊化來降噪，讓“小腦”團隊和“視聽”團隊并行狂奔。

　　并行推進迭代，獲取最大效率：模塊化意味著無數(shù)次的低成本實驗。如果機器人的關節(jié)模塊是獨立的，你可以同時找 10 家供應商測試不同材料，系統(tǒng)的進化速度將獲得 25 倍以上的增益。

　　第一性原理：大公司模塊化非核心部分，是為了死死掐住那個“不可替代的瓶頸”。Nvidia 掐住算力，Apple 掐住用戶入口，而 Tesla 掐住的是 FSD（全自動駕駛）這一大腦核心。

　　那在具身智能領域，美國和中國的先鋒企業(yè)和資本又是怎樣看待產(chǎn)業(yè)的發(fā)展順序呢？我們或許可以從VC的押注行為上一窺究竟。

　　在一級市場的頭部具身智能公司常常會感嘆和對岸美國對標公司的估值差異，然而也正是這種估值上巨大的差異才牽引著中國VC們積極布局具身智能領域，畢竟未來論應用市場的規(guī)模我們是相匹敵的，優(yōu)秀的公司在市值上是有追平的可能性的。可如果仔細去看頭部公司的畫像和籌碼分布，也許現(xiàn)階段估值差異的底層原因在于對生態(tài)發(fā)展的價值判斷上。

　　我們看看2025年中美在具身智能領域的籌碼分布（本圖由Gemini分析并生成）。

　　Source：

　　Global Market Data: PitchBook AI Industry Report 2025, Crunchbase Unicorn Board.

　　China Market Data: IT 桔子（IT Juzi）、清科研究中心（Zero2IPO Research）。

　　Industrial Insights: 針對本體與零部件的比例，參考了高工機器人（GGII）及國際機器人聯(lián)合會（IFR）的產(chǎn)業(yè)鏈價值分布模型。

　　相較于中國，美國一級市場在2025年的籌碼非常高的集中在“大腦“上，而從中國一級市場的布局來看，似乎”模塊化“已經(jīng)在具身智能領域發(fā)生。在大腦尚未完善之前的“模塊化”有意義嗎？究竟未來大腦的定義權有多大呢？

　　美國：再造一個：“iPhone”

　　首先，美國的具身大腦們并不算是創(chuàng)業(yè)公司，要么是有自有現(xiàn)金流業(yè)務的巨頭，要么就是已經(jīng)靠語言模型占據(jù)AI寡頭生態(tài)位的超級獨角獸，并且所有公司都在鼎力研發(fā)“通用能力”。

　　以Tesla 為代表的“全棧派”，走的是典型的反模塊化路徑，馬斯克堅持將大腦、小腦（控制算法）與本體（執(zhí)行器）進行深度垂直整合。在Tesla 的邏輯里，為了追求極致的能效比和反應速度，絕對不能解耦。Optimus 就像是一個“閉門修煉”的武林高手，它不求與誰兼容，它只想通過軟硬一體的黑盒操作，直接定義物理世界的最高性能。

　　而另一派則是以NVIDIA和OpenAI 為首的“平臺派”。這一派是“提前解耦”的瘋狂推行者。NVIDIA 通過 GR00T 項目和 Isaac Lab 仿真平臺，試圖成為具身時代的“校長”。它告訴所有的本體初創(chuàng)公司：你們不需要再為“前額葉”發(fā)愁，我提供通用的智力模組和練兵場，你們只需要負責造出聽話的“身體”。

　　這種大腦與本體的提前解耦，在美國的初創(chuàng)公司（如Figure AI、1X）身上體現(xiàn)得淋漓盡致。這些公司往往在成立之初就與 OpenAI 聯(lián)姻，將復雜的語義邏輯和決策功能完全外包給大模型，自己則專注在本體工程和運動控制上。這種分工讓美國的人形機器人能在極短時間內展現(xiàn)出驚人的“理解力”，雖然它們的身體可能還在使用高價的定制件，甚至部分零件還依賴中國供應鏈。

　　對比來看，美國的模塊化更多體現(xiàn)在“語義和邏輯界面”的統(tǒng)一，而非硬件接口的白菜化。

　　到了2026年“大腦決定論”繼續(xù)升級：美國投資人們認為大腦強到可以“原諒”硬件的平庸。即便硬件模塊不完美，只要大腦足夠強，它就能通過實時反饋來補償機械結構的誤差。

　　而最近這一年，針對電子皮膚和高倍率驅動器的細分融資增加，更像是為了不讓“身體”拖了“前額葉”后腿的補償性布局。

　　所以，從美國整體的產(chǎn)業(yè)結構來說，無論是Tesla的一體化，還是OpenAI和NVIDIA的平臺化，亦或是致力于做通用物理大腦的Pi，最終努力的方向都是降低硬件的議價權。在具身領域再造出一個“iPhone”讓所有硬件廠商淪為“富士康”。

　　中國：資本押注硬件解耦以換取迭代速度

　　與美國那種由上而下的“智力霸權”邏輯不同，2026 年中國具身智能領域的 VC 布局呈現(xiàn)出一種 “實用主義進化”色彩。在這一輪密集的融資潮中，資金正在分層下注：一方面VC試圖在通用基礎模型（VLA）這一制高點完成“認知卡位”；另一方面，大量的產(chǎn)業(yè)資本與地方國資則在瘋狂“掃貨”靈巧手、執(zhí)行器及高精度傳感器等核心模組。這種布局并非簡單的“誰決定誰”的問題，而是投資人在賭一場關于“身體白菜化”與“智力本土化”的時間差。

　　從2026 年初的市場風向來看，VC 確實在利用“模塊化”這一武器進行系統(tǒng)性的對沖。通過支持那些能將“小腦”和“執(zhí)行器”做到即插即用的模組公司，希望可以為本體企業(yè)構筑一套“低門檻的基礎設施”。由于中國在 LLM 頂層算力和原始算法上仍處于追趕狀態(tài)，VC 必須通過“硬件解耦”來換取迭代速度。其實這種“硬代軟”的發(fā)展模式，在中國已經(jīng)有過一次類似的實踐。

　　再走一遍國產(chǎn)智能手機的長征之路

　　回顧2010 年至 2021 年間，“華米歐維”等國產(chǎn)手機品牌通過極致的供應鏈整合，將國內市場占有率從不足 30% 提升至 80% 以上，這種以硬件滲透率為先導的策略正在機器人領域重演。當時，中國手機廠商在缺乏自研操作系統(tǒng)的階段，通過對安卓內核的深度本地化定制和硬件參數(shù)的軍備競賽，積累了足以支撐后期高額研發(fā)的現(xiàn)金流。以華為為例，其 2023 年研發(fā)投入超過 1600 億元，這種規(guī)?；难邪l(fā)紅利正是建立在前期數(shù)億臺終端設備的鋪貨基礎之上。

　　目前，具身智能領域正處于類似的“暴力鋪貨”前夜。中國廠商通過將關節(jié)執(zhí)行器、精密減速器等核心部件模組化，試圖將人形機器人的單機成本從實驗室階段的 100 萬人民幣以上降至 15 萬人民幣（約 2 萬美元）的臨界點。這種模塊化解耦允許硬件迭代與大腦算法并行狂奔。

　　從價值鏈分布來看，中國已不再是簡單的“富士康”式組裝地。在 iPhone 產(chǎn)業(yè)鏈中，中國大陸供應商的價值占比已從 iPhone 4 時代的 3.6% 躍升至 iPhone 15 的 25% 以上，涵蓋了屏幕、電池和光學模組等高附加值環(huán)節(jié)。在具身智能賽道，這種 Tier 1 級別的滲透正在電機和傳感器領域發(fā)生。

　　而在移動互聯(lián)網(wǎng)的時代，中國出現(xiàn)的巨型企業(yè)遠不止是手機廠商本身。騰訊和頭條取得了應用架空硬件的頂級生態(tài)位。所以即便在“大腦”協(xié)議暫時由美國定義的背景下，中國企業(yè)是不是仍有可能在應用層復刻“今日頭條”式的崛起？通過在工廠流水線、末端配送等特定場景中累積海量的物理交互數(shù)據(jù)，中國公司可以開發(fā)出極具競爭力的調度與執(zhí)行算法。這種基于真實物理常識而非純模擬合成數(shù)據(jù)的算法，將使得硬件終端成為獲取數(shù)據(jù)的觸角，而真正的溢價權將轉移至率先進行產(chǎn)業(yè)的自動化改造，能夠優(yōu)化動作邏輯、提升生產(chǎn)效率的超級應用方或者是場景方、數(shù)據(jù)方，這也就不難理解各“大腦”紛紛找到自身優(yōu)勢場景落地的原因了，搶在數(shù)據(jù)標準化之前完成應用落地閉環(huán)。這種從硬件規(guī)模紅利向“智力租金”轉化的過程，構成了中國具身智能 VC 布局的底層量化邏輯，而未來的銷售場景抓在誰手里，誰就對產(chǎn)業(yè)的智能導入有更大的話語權。

　　然而，這種對“模塊化”的追逐也伴隨著巨大的焦慮，即擔心價值鏈的最終“空心化”。VC 的真實心態(tài)是：利用模塊化來降低初期的入場門檻，但最想投中的，是那個能夠把“零散的零件”整合進“統(tǒng)一的大腦協(xié)議”中的終極贏家。在 2026 年的融資敘事中，單純的“大腦公司”正在向“場景數(shù)據(jù)”靠攏，而純粹的“硬件公司”則在努力證明自己具備不可被替代的“物理常識瓶頸”。在具身智能的終局中，模塊化是通往規(guī)模化的手段，而“不可解耦的大腦-場景閉環(huán)”才是估值溢價的真正來源。

　　尾聲：投在環(huán)路上

　　中美的估值“錨點”完全不同。美國VC 認為具身智能的終局是“智力壟斷”。他們不關心誰造了身體，他們關心誰的大腦正在指揮這些身體。這種“智力租金”具有極高的毛利（80%+）和極強的生態(tài)粘性，這也就不難解釋，在美國“大腦“的估值會幾十倍于中國。中國投資人認為具身智能的終局是“生產(chǎn)力工具的白菜化”。這里規(guī)模效應邏輯是：如果我能把人形機器人的成本降到10 萬人民幣以下，我將釋放一個萬億級的存量市場（如快遞、巡檢、家庭護理）。

　　2026年的新變量是數(shù)據(jù)主權溢價。中國擁有全球最豐富的“動作語料庫”（工廠流水線、外賣路徑、養(yǎng)老院交互）。這些數(shù)據(jù)的物理專有性正在成為中國標的的新估值加項。所以去年下半年開始，數(shù)采公司紛紛順利融資。美國擁有很強的“合成數(shù)據(jù)”生成能力。美國標的的邏輯是：我不需要看你搬磚，我能通過仿真引擎生成 1 億種搬磚的可能，直接實現(xiàn)“零樣本學習”。

　　作為投資者，我們不只是在選公司，而是在選哪一種未來會率先實現(xiàn)閉環(huán)，投在環(huán)路上。

　　轉自：鳳凰網(wǎng)

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