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文丨实习生裴雨桐
访谈丨程曼祺
2026 年一季度，全球具身智能领域新变化频出：英伟达连续发布世界动作模型多个成果，Sharpa 展示高自由度灵巧手的长程任务，宇树、银河等中国人形机器人公司拿出了更高水平的实机演示。而宇树发布的招股书，也让市场得以窥见人形机器人公司的具体财务情况。
《晚点 LatePost》出品的商业科技播客《晚点聊》推出第一期具身智能季报，邀请 Alphaist Partners 创始合伙人陈哲 Peter 作为分享嘉宾。
过去七年，陈哲在五源专注投资机器人和硬件科技，投资过海柔、松灵、本末、地瓜等公司。
这期季度总结，陈哲 分享了三月中旬去 GTC 与全球从业者的交流，同时也带到了过去两年具身智能的发展。
在讨论人形机器人的部分，我们盘点了中美几家头部公司，如宇树、银河、特斯拉 Optimus、Figure 的近期进展，以及那些在智能能力或数据上给行业带来启发的公司，如 Pi、Sunday 和 Generalist。
接着重点讨论了当前具身智能的两个前沿研究方向：灵巧手和世界模型。分别以 Sharpa 和英伟达的近期进展作为讨论重点。
以下是播客的文字整理，有部分精简。
Q1 核心进展与中国玩家：专注成就宇树 G1 的成功
晚点：如果要评选 2026 年 Q1 具身智能领域的 top 5 进展或事件，你会选择哪几个？
陈哲：一是宇树科技在春晚的表演。 20 多台宇树机器人带来现场功夫表演，代表了目前中国在本体与运动控制方面的最高水平。
二是 Sharpa 在 CES 上展示的灵巧手 demo。他们演示了自主组装风车的长程任务，展现了目前全球灵巧手领域的 SOTA（State Of The Art，最先进水平）。这家具身智能公司的创始人正是禾赛科技的三位创始人。
三是世界模型的突破。代表是英伟达发布的 DreamZero 和 DreamDojo 两个应用于机器人的世界模型。这项尝试最早源于字节跳动在 2024 年底发布的 GR-2，那是首次将互联网级别的视频内容应用于具身模型的预训练过程，并直接生成动作与操作。在当时，这是 VLA 之外的一条创新路径。今年，包括英伟达在内的更多公司都在这条路径上做了大量优化，取得了更好的效果。
四是银河通用在春节后发的机器人打网球 demo，展示了人形机器人能在需要高速和即时反馈的系统中表现优异。虽距离商业化还比较远，但它让大家看到了在现有硬件和算力基础上实现实时任务的可能性。
银河通用展示人形机器人打网球 demo。
五是波士顿动力 在今年 CES 上宣布量产全新电动版 Atlas。作为人形机器人研究的鼻祖，他们对困难场景和落地价值有长期的深入研究。电动版 Atlas 反映了他们对人形机器人进入工业场景及实际落地的新思考。作为欧美在人形机器人领域最快实现量产的代表，其技术思路对全行业都有重要参考价值。
这些进展是我基于长期关注该领域的投资人视角，从技术、市场、商业维度的综合观察，不完全代表纯学术突破。
晚点：去年宇树上春晚时，很多业内人士还不以为然，觉得动作是靠机械装置取巧；但今年春晚表演后，业内认可度很高。这背后的变化是什么？
陈哲：2025 年机器人的运动控制技术发展极其迅速。宇树这次春晚表演所用到的技术与控制技巧，背后的学术成果大多是 2025 年中旬甚至下半年才发布的。宇树将这些前沿工作在春晚舞台上集中展现，效果非常惊艳。
核心变化是动捕和模仿学习能力的提升：能更快速地将真人的动作迁移到人形机器人上。同时，更先进的强化学习训练工具，让具身系统能在虚拟环境中将粗糙的动捕数据转化为更稳定的策略，并执行在实体机器人上。简而言之，就是先通过动捕或遥操作录制人的动作，再在仿真器中不断进行强化学习迭代，使其变得更稳定、更鲁棒，最终完美迁移到宇树的机器人本体上。
同时，20 台机器人同台表演，有整齐划一的部分，也有多台机器人配合的部分，这反映了宇树 G1 机器人在机电能力绝对性能和一致性上的巨大优势。
“一致性” 是最大的亮点，20 多台量产机器人同时完成弹射、大回环、连续翻滚等复杂动作，且在不同环境干扰下保持高度一致。这不仅需要精心调参，更对硬件质量控制和运控算法稳定性提出了极高要求。这是宇树目前相较其他公司最大的优势。
晚点：多年前波士顿动力的视频中，机器人也能做跑酷、空翻等类似真人的动作。宇树现在的成果和波士顿动力当年的表现有什么区别？
陈哲：那个年代波士顿动力的跑酷动作，基本是靠老专家使用传统控制算法（如 MPC，model-predictive control，模型预测控制器）精心调出来的。而现在的底层控制策略，是通过强化学习、仿真和端到端方法训练的，原理截然不同，对环境扰动的适应能力远超当年的波士顿动力。
此外，波士顿动力的视频是经过精心剪辑的，背后有大量失败的尝试。即使是单台机器完成长序列跑酷，成功率也不高。而宇树这次是 20 多台机器人在台上实时保持高度一致，对可靠性的要求高了几个量级。
另一点不同是，近一年，大量的跑酷和舞蹈动作开始加入视觉反馈和定位能力。这次上台的 G1 机器人，每台头顶都配备了激光雷达，具备了初步的建图和定位能力。
晚点：这是取得进展的部分。另一方面，目前大众对人形机器人有哪些夸大的想象？
陈哲：很明显，目前的舞蹈或表演动作，本质上还是事先编排好的固定程序。如果机器人受到强干扰，很难自主决策。而且这些表演主要集中在全身或下肢运动，基本没有涉及上肢操作能力。而当前具身智能的大量研究，核心恰恰在于操作以及对复杂任务的理解。
晚点：从宇树招股书披露的财务信息和产品收入构成看，你认为有哪些值得注意的点？
陈哲：宇树的人形机器人业务增长非常快。2023 年发布第一款人形机器人 H1，2024 年发布 G1。随着 G1 热销，人形机器人收入占比迅速攀升，23 年还不到 2%，25 年前三季度已超过 50%。这表明宇树未来将以人形机器人为核心。四足机器人长期来看可能会在特定场景中保持稳定的市场。
机器人行业现在是典型的供给驱动，而没到需求驱动，因为还在行业早期。就是一旦有了稳定、可量产的好产品的供给，销量自然会来。好的供给，本身可以打开一些之前想不到的市场需求。
晚点：我看招股书印象最深的是，宇树人形机器人的高毛利率。2025 年前三季度毛利率达到 63%。在软硬一体的智能硬件产品中，这算非常高了吧？
陈哲：这主要是因为目前人形机器人还未进入真正的商业化落地场景，绝大部分是卖给科研市场。科研市场规模小、订单分散，传统科研教具有 70%-80% 的毛利率很正常。宇树目前的定价，一方面是因为市场缺乏竞争，另一方面也是因为科研市场对价格敏感度不高。
其实更有意思的问题是：宇树 G1 发布了 20 个月，为什么至今没有第二家公司真正挑战它的地位？
晚点：所以为什么呢？
陈哲：G1 的产品定义极其成功，它完全是为科教市场量身定制的。宇树的第一款人形机器人 H1，你可以理解为是让一只大型四足机器狗站起来。但 G1 是宇树第一台正向设计的人形机器人。身高从 1.8 米降到了 1.3 米左右。随之而来的是重量大幅下降，这对电机功率密度、运动性能以及电池续航都有巨大帮助。
之所以能缩小尺寸，也是因为在科研场景，一台 1.3 米的机器人能做的研究与 1.8 米全尺寸机器人基本没区别。因为产品定义精准契合了场景需求，其他公司很难在这个细分领域去跟随或竞争。
晚点：科研是一个好市场吗？朱啸虎曾公开表达，科研和表演都不是持续性的市场。
陈哲：所以很长一段时间里，投资人并不看好它做科教市场。如果你回到 2020 年或 2021 年，全球科研市场规模也就 10 亿人民币左右。
其实早几年的宇树，从来就不是一个被投资人喜欢的公司，最初融资很难。在人形机器人大规模商业化遥遥无期的情况下，很难投一个天花板如此低的市场。
除了产品定义，硬件的壁垒在于长期的验证与测试。做出一两台样机容易，但要实现成千上万台的可靠量产，需要极高的供应链打磨和质量控制能力。在做 G1 之前，宇树已经销售了几万台四足机器人，真正走过了百万台电机的设计、生产和量产流程。这种时间成本和硬件门槛，是所有新入局者必须跨越的。大模型公司的领先优势可能只有 3 到 6 个月，但硬件公司的优势可能会维持 12 到 24 个月。
晚点：宇树下一阶段靠什么发展？现在大家明显看到更大的机会在于机器人的智能，即大脑和小脑结合的部分。这也被视为宇树的相对短板。根据招股书，25 年前 3 季度，宇树的研发费用只有 9000 万。
陈哲：他这种在经营上的谨慎是刻在基因里的，如果王兴兴不是这样一个人，不是这样一个创始人，宇树活不到具身智能热潮到来的这一天。
王兴兴和汪滔很像，他们都是为了热爱而创业，而不是因为看到一个巨大的商业机会才创业。前几天我见一个投资前辈，2017 年王兴兴就去找他融资，他问王兴兴你这个可以做什么？王兴兴答不上来，他也应该答不上来。
宇树之前一直专注做好机器人本体，在 AI 或模型相关的研发投入上相对较少。所以宇树是个盈利的公司，否则也很难生存。就是前面说的，它很长时间不被投资市场看好。
但这次招股书显示，他们计划用募资的 42 亿元里的一半投入大脑研究，并且在积极推进开源工作。我对他们的长期突破有期待。
晚点：很多新的具身智能公司中，会有 AI 背景创始人、联创或高管。但宇树的核心管理层里没有深度学习背景的领军人物，这会是一个问题吗？以及，是否一定要有这样的人才能做好具身大脑？
陈哲：宇树是以王兴兴为绝对核心的公司。我的判断是，宇树在大脑或智能层面，长期会采取跟随策略。
晚点：这种策略足以维持宇树的整体竞争力吗？
陈哲：我认为足够了。具身智能模型的价值体现离不开硬件本体。对宇树而言，最关键的是占据全球科研人形机器人市场 “事实标准” 的生态位。只要保持这个生态位，哪怕其他公司推出了极优秀的闭源具身模型，宇树也能连带受益。同时，行业玩家也会持续在宇树的硬件上开发高性能开源模型。
晚点：宇树预计 2026 年人形机器人出货量能达到 1 到 2 万台，是 2025 年的两到三倍。你觉得能实现吗？
陈哲：我觉得没问题。随着春晚的爆火和 G1 表现力的成熟，未来一两年会有广泛且持续的表演和租赁需求。最近一家专注于人形机器人租赁的公司 “擎天租” 的估值都已达到 30 亿人民币。从需求看，一年一两万台的销量都是线性的预测，甚至可能更多，主要取决于宇树愿意投入多少产能。
晚点：接下来我们聊聊银河通用的网球机器人，印象中机器人打乒乓球、打网球早就有相关的创业项目和产品了，比如专门陪练的网球发球机或轮式机器人。从银河通用用人形机器人打网球这件事上，你看到了怎样的技术进展？
陈哲：正因为我看过很多打网球的机器人创业项目，才深知一个实时网球机器人的技术复杂度。网球球速极快，可达 100 公里 / 小时。在有限的球场空间内，留给机器人进行轨迹预判和实时响应的时间非常短。
所以对于自由度更高、更复杂的人形机器人而言，要在极短时间内完成球路识别、判断，并控制全身完成挥拍击球动作，以 2026 年初的技术栈来看，是一项极其复杂的系统工程。银河的这个 demo 真正实现了实时感知决策与全身控制的闭环，这与预先编排好的跳舞或武术表演完全不同。
从技术角度看，这个 demo 没有颠覆性的学术创新。据我所知，他们是在春节期间租了网球场，利用大量动捕设备采集数据，并对模型进行了反复的强化学习训练。这更多体现了公司在复杂系统工程上的强大执行力。
但对我而言，它最大的启发在于拓宽了我们对人形机器人能力的想象边界。在它出现前，很难想象人形机器人已经能完成这类任务。当时 Andrej Karpathy 在 X 上看到银河的这个视频时，第一反应也是 “这不可能是真机做出来的，肯定是 AI 生成的”。
像近期 Figure 发布的全身运控 demo 也是类似的情况，动作非常丝滑自然，虽然经过了精心的编排和剪辑，但确实是真机自主执行的，展示了人形机器人的潜力。
晚点：这些具体的展示场景，未来能迁移到其他应用上吗？
陈哲：网球这个具体场景确实很具体，而且它大概率不是依靠机器人本体（onboard）的算力和视觉来处理球路的，而是借助了球场外部的高帧率摄像头，且运算可能也不在端侧（on device）。
但计算机科学的发展经验告诉我们：只要这件事情被证明 “能做”，人类就一定能找到优化的方法，让它在更小算力、更少资源下实现。所以，“能不能做” 是第一步且最关键的，“怎么优化” 是第二步。
这个 demo 的意义是既有下肢的高复杂度、快速移动，又有上肢复杂操作，展现了全身运控优化的能力。
晚点：总结一下，像宇树、银河通用、智元、魔法原子等中国全人形机器人公司，在 Q1 的整体表现和进展如何？
陈哲：整体表现超预期，一个趋势就是全身运控能力。
在 2024 年和 2025 年，机器人的上肢操作（manipulation）和下肢运动（locomotion）还是两个独立的控制体系。但从今年开始，随着硬件成熟、算法演进和数据积累，我们越来越多地看到使用单一统一模型进行全身运控和操作的趋势。
例如，智元近期发布了新的全身运控工作， 英伟达也发布了 Sonic 全身运控框架。
这标志着一个新范式的端倪。未来 12 个月，这种发展的复利和加速度将非常惊人。只要这个统一控制的范式被确立，就会有更多人去迭代和改进。我现在很难想象，到 2027 年春晚时，人形机器人会展现出怎样惊艳的表现。
晚点：这里有个老生常谈的问题。很多人认为双足形态的价值并不大，不是让机器人快速落地的最高优先级。
陈哲：我以前也是这么认为的。
晚点：那你是什么时候，因为什么改变了想法？
陈哲：就在最近这个季度，我受到的冲击很大。
我认为机器人行业的制约是供给受限，当机器人能稳定交付某种能力时，就会快速释放大量价值。
但我之前觉得，人形结构的实现难度太大了，相当于形成稳定供给的困难远大于它的好处和价值。但我最近看了波士顿动力的几段访谈，深受启发。过去我们说人形的价值，老生常谈的理由就是，世界是为人类设计的，所以人形最通用形态。但在平整、结构化的工厂环境里，轮式机器人已经完全能满足移动需求。
然而，事实并非如此简单。一个人形机器人在结构化环境中稳定移动，大约只需要 40×60 厘米的空间，就是人站立所需要的位置。而且由于腿部和身体拥有极高的自由度，它可以下探到地面，也可以向上触达 2.3 米的高度，并能轻松搬运 10 到 20 公斤的箱子。
相比之下，如果用轮式机器人实现同样的功能，例如搬运重物并覆盖较大的高度范围，其复杂度甚至远超人形。
晚点：轮式底盘一般需要占多大面积？
陈哲：肯定远大于 40×60 厘米。轮式机器人最大的挑战是重心问题。以波士顿动力的复合机器人 Stretch 为例。它是在一个巨大的 AGV 底盘上加装了单臂机械臂，为了能从高处取下约 20 公斤的箱子而不发生倾覆，整个 Stretch 的重量达到了一吨左右。
而人体结构非常神奇，我们可以通过动态调节重心和姿态来轻松完成同样的取放动作。一个全尺寸人形机器人可能只有 60 到 80 公斤重，与近一吨的 Stretch 相比，总重量差了十几倍。而越大的重量就意味着越多成本和能耗。
再分享一个我最新的认知：如果想做一个在空间内移动性极佳的轮式机器人，最理想的方案是 “四轮四转”，这至少需要 8 个主动电机。如果还要像人形机器人一样适配不同高度，还需要增加复杂的升降结构和更多电机。从电机数量和结构复杂度来看，这也不必然比双足容易。
晚点：所以，在实现同等性能时，轮式机器人的复杂度、成本并不一定比人形低。而一旦人形机器人的技术成熟，它能解锁许多轮式形态无法触达的场景。
陈哲：是的。而且波士顿动力的新版电动 Atlas 给了我们一个重要信号：人形机器人不一定非要完全模仿人类的物理限制，它可以成为 “超人”。人体的现有结构是大自然进化的偶然结果，机器人完全可以超越它。
晚点：波士顿动力新版电动 Atlas 在哪些方面超越了人类结构？
陈哲：首先是高度模块化的设计。过去的工业机械臂，每个关节的电机和减速器都是专门定制的复杂串联结构；后来的协作臂将电机简化为少数几种标准件。Atlas 采用了类似逻辑，放弃了复杂的电机结构，全身使用简单的旋转电机，通过性能冗余实现多功能化。这大大降低了生产、组装和维修的难度。
其次，它打破了人体的物理限制。它的头部、躯干以及各个关节都可以进行 360 度完整旋转。例如，如果人类需要从面朝北转身到面朝南，需要腿和身体配合走好几步；而 Atlas 只需要腰部电机 360 度旋转即可。它甚至不分左右腿、左右手，结构可以互换。
这种高度模块化、打破生理限制的设计，不仅提高了场景适应度，更极大地降低了制造和维护成本。我之所以特别提到波士顿动力这一转变，是因为它深刻契合了美国当前制造业缺乏熟练技术工人的现状——通过结构的简化和性能的冗余，来解决复杂的安装和维修难题。
美国重点公司盘点：波士顿动力 Atlas 走向 “超人”，Optimus 的绳驱之困与 Figure 的顺势而为
晚点：前面我们聊的都是中国公司以及你对人形机器人形态必要性的新认知，接下来我们聊聊美国具身智能领域的进展。首先，目前业界最关注的美国人形机器人公司有哪些？
陈哲：最受关注、声量最大的无疑是特斯拉的 Optimus，其次是目前融资最多、估值最高的 Figure AI。老牌一些的包括波士顿动力，还有一些创业公司，比如挪威的 1X 和德州的 Apptronik（Apollo 机器人）。但市场的核心焦点依然是 Optimus 和 Figure。
晚点：像大家经常提到的 Pi、Sunday、Generalist 等，他们不算做全人形硬件的公司，而是以模型和智能为核心的公司，是吗？
陈哲：是的，其中 Sunday 也做硬件，可以算模型+轻硬件的公司。
晚点：先从 Optimus 聊起。它是掀起这轮人形机器人风潮的引领者，也激发了中国一批公司创业。马斯克前阵子在采访中表示，Optimus 的第三代（Gen 3）已经设计定型。但我们从中国供应链了解的情况是，它原计划在 4 月发布，现在可能要延期到 6 月下旬；原定今年 10 月的量产计划也可能延期到明年。
陈哲：这符合预期。我之前听说的最早计划是今年 3 月或 Q1 发布，进度一直在 delay。行业里有句玩笑：“Elon is always right, but his timing is always wrong.”（伊隆·马斯克总是对的，但他的时间表总是错的。）。
据我了解，Gen 3 无论在硬件还是软件上都面临巨大挑战。硬件方面，最大的挑战是 “手”。他们正在研发一种非常有野心的高自由度 “腱绳驱动” 方案，这在量产和可靠性上遇到了极大阻力。
不过另一方面，Optimus 今年的量产目标还是挺激进的，马斯克的预期是至少是 1 万台左右。
晚点：1 万台？比他之前说的目标又缩水了。
陈哲：确实在缩水。之前可能说过 2025 年要实现万台甚至 2026 年十万、百万台。但考虑到现在已经 4 月了，即使是 1 万台的产量，挑战也极大。
晚点：你刚才提到 Optimus 的手采用了绳驱方案。之前我们和供应链交流时，了解到特斯拉其实也在考虑电机直驱方案，或者说至少给部分供应商提了一些预研需求。
陈哲：其实绳驱里也有电机，只是位置不同。目前的绳驱方案是将大量电机放置在前臂，而不是手掌内。而像 Sharpa 这样的直驱方案，是把电机直接放在每个指节的关节处。这是两种完全不同的设计理念。
马斯克选择绳驱方案，是因为他认为这是一种更符合 “第一性原理” 的仿生方案。
晚点：是因为人手就是靠肌肉和肌腱来驱动的吗？
陈哲：对，为了实现高度仿人的灵巧性，马斯克认为绳驱是必由之路。但这带来的工程问题非常多，这也是过去一年里我听到他们在灵巧手上遇到巨大挑战的原因。
组装一只高自由度的绳驱灵巧手，意味着要在手腕和手掌狭小的空间内穿入 40 多根不同的腱绳，必须解决它们在一致性、蠕变和可靠性等种种问题。一旦某根腱绳松动或损坏需要替换，重新组装和维修的难度极大。
晚点：听起来像是在做手部外科手术。
陈哲：是的。有一个很有意思的问题，我们都说马斯克选择绳驱是因为这更符合 “第一性原理”。但也有 Tesla 工程师提出疑问：既然已经使用了电机和腱绳，它本身就不是肌肉，又何谈第一性类比？
人的肌肉和组织是可以再生的，拉伤后可以通过休息和训练康复。但对于腱绳、电机或齿轮来说，磨损是不可逆的。而且，人体肌肉拥有极高的能量密度和力矩密度，这是现有的电机远无法比拟的。用一个完全不是肌肉的东西去强行模仿肌肉的结构，并期望达到同样的性能，这本身可能并不符合第一性原理。
晚点：如果工程师有这种疑虑，他们能在 Optimus 内部向马斯克反馈吗？
陈哲：在技术路线的选择上，马斯克非常强势。就像当年他坚持做自动驾驶的纯视觉方案和端到端路径一样。
作为一个行业观察者，我也很纠结。从历史上看，马斯克在很多长期技术路线的判断上，最终都被证明是对的，哪怕当时他对抗了市场上所有的声音。在 AutoPilot 早期，大约 16、17 年，很多人也不相信纯视觉和端到端的前瞻愿景，但过去几年通过工程和技术的不断努力，这个愿景正在实现。
所以，绳驱灵巧手是否会经历同样的逆袭，我目前说不准。但至少 Optimus 在 2026 年要量产 1 万台，它必然会面临巨大的工程挑战。
晚点：接下来我们聊聊目前融资最多、估值最高的人形机器人创业公司 Figure，从业者者对它的评价是：一方面觉得它总能发布惊艳成果，另一方面又觉得这家公司风格浮夸。
陈哲：确实浮夸，我觉得他们值得拿一个 “奥斯卡最佳影视特效奖”。这可能与创始人 Brett Adcock 的经历有关。他非常善于向投资人传达愿景和故事。
晚点：他创办 Figure 之前在做什么？
陈哲：他之前创办了一家名为 Archer 的飞行汽车（eVTOL，垂直起降飞行器）公司。大概在 2021 年公司上市后不久，他就离开了并创办了 Figure。再之前，他也成功卖掉过自己的第一家创业公司。
Brett 的特点是：总能精准踩中下一个创业热点，吸引一群认可他愿景的投资人。而且从历史记录看，他的核心诉求似乎是快速把公司卖掉或推向上市。事实上，他确实从 Archer 套现退出了，而 eVTOL 行业至今仍处于非常早期的阶段。我还听说他最近又成立了一家智能硬件新公司，并投入了大量资金。
这种连续快速退出的背景，让市场怀疑 Brett 是否具备足够的专注度和韧性去死磕人形机器人。
晚点：为什么以前大家对马斯克没有这种质疑？
陈哲：因为马斯克把事情做成了。在特斯拉或 SpaceX 真正成功之前，大众可能也分不清他到底是个 visioner（有愿景的人）还是骗子。
所以 Brett 到底是不是一个长期主义的创始人，目前存在争议。但不可否认，2023 年 Figure 成立时虽饱受质疑，甚至 Brett 自己也不太懂机器人，早期吸引的很多顶尖技术人才也陆续离职了；但随着行业快速爆发和资源集中，过去一两年 Figure 确实交出了非常扎实的成果。他们发布的几款人形机器人以及全身运控的 demo，证明了他们在该领域是有干货的。
晚点：Figure 是一家软硬件都在做的公司。他们在模型这块的业界评价如何？
陈哲：他们比较早地公布了 Helix AI 的三层架构逻辑，实现了一套从低频、中频到高频的全身统一运控算法框架。从 demo 效果和内部了解到的信息来看，他们的能力在市场上非常领先。当然，除了 Optimus，美国目前也没有太多真正在做全尺寸人形硬件和模型的公司。在这一点上，Figure 代表了目前美国市场的最高水平。
晚点：Figure 融了很多钱，说明美国也有资金愿意支持这个方向。但为什么美国这类公司很少？而国内在 2025 年下半年还不断涌现新的具身智能创业公司。
陈哲：这与美国制造业、机器人硬件供应链的整体衰退密切相关。在中国，大家开玩笑说花几百万就能攒出一台人形机器人样机，但在美国，很难想象。
Figure 之所以需要融这么多钱，某种程度上也体现了美国国家战略意志。美国希望通过重点扶持头部企业，带动制造业回流和复兴。但大量的基础零部件供应商在美国已经不复存在了。如果 Figure 想完全在美国本土生产人形机器人，前期的供应链建设投入将是极其巨大的。
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