文｜刘舒雨
编辑 | 江江
新媒体编辑 | 辰夕
视觉 | 诺言 亦霖
2026年，机器人行业的冬天，比北半球的冷空气来得更早。
8月19日，世界机器人大会在北京亦庄开幕。人形机器人在大会现场行走、奔跑、格斗。观众举起手机拍摄记录，投资人和创业者穿行其间，新的产品、订单与融资消息在不断涌现。
当时当刻的具身智能像一列正在加速的火车：资金、人才和政策从沿途汇入，所有人都在谈论即将到来的机器人大规模应用时代。
2026世界机器人大会上，一家企业进行人形机器人的智能商业清洁解决方案演示/新华社记者鞠焕宗 摄
但在聚光灯照不到的会场之外，另一组消息也在密集出现。
成立不到半年的一星机器人，在完成两轮融资后进入解散阶段；
成立仅数月、曾宣布获得1.1亿元融资的无境动力，陷入停工、欠薪和实控人失联的危机；
更早以前，达闼机器人、深兰机器人、盈合机器人等企业，也先后走向收缩、欠薪或破产清算；
海外市场中，K-Scale Labs等具身智能创业公司同样没能等到产品成熟，就先耗尽了账上的资金。
很少有这样一个行业呈现出如此分裂的“冰与火”景象，一边是不断刷新的融资数字和拥挤的机器人展台，一边是清算文件、被拖欠的工资和突然停止运转的公司。扩张与死亡，几乎同时发生。
具身智能的未来看似越来越近，但第一批公司却已经开始退场。
昂贵的愿景
机器人行业的愿景向来昂贵。从描绘未来的那一刻开始，这个行业就注定充满着钱的气息。
从这一批破产清算的公司来看，它们并不缺少技术、资本和明星团队，但却面临同一个问题：技术抵达商业化的速度，赶不上资金消耗的速度。
从这一批破产清算的公司来看，并不缺少技术、资本和明星团队，而是技术抵达商业化的速度，赶不上资金消耗的速度/图源：pexels
就在今年10月19日，成立于2020年的盈合机器人召开了首次债权人会议，正式进入资产、债务与偿付安排的清理阶段。而它曾经拥有一副足以让资本相信的面孔。
它由盈峰集团孵化，字节跳动、美团系企业、金沙江创投等机构先后投资。负责人沈岗曾在发那科从事机器人业务，后来担任碧桂园旗下博智林机器人总裁。
可以说，盈合不属于近几年涌现的具身大模型公司，更接近一家工业机器人和自动化系统集成商，向工厂提供由设备、软件和产线改造组成的完整项目。资金到位后，公司的边界迅速扩张。盈合同时进入应急管理、城市治理、仓储物流、医疗健康和工业智造等多个方向。
从扩张计划中，不难看出盈合的野心，但也意味着更高的研发、更多的人员和项目管理成本。相比之下，能够支撑这个扩张的收入则来得慢得多。
盈合为佛山照明承建的球泡灯智能制造车间，提供了一个具体切面。其项目在逾期两年后，仍未达到终验收标准。双方由此进入诉讼，法院最终判令盈合返还2690.4万元，并自行拆除生产车间内的设备和系统。一个在合同签订时被寄予效率提升希望的自动化项目，最终以退款、拆除和诉讼的结果收尾。
达闼机器人和深兰机器人，则留下了上一轮机器人智能化热潮的另一种轨迹。
达闼曾经提出“云端机器人”路线，希望将云计算、人工智能和机器人本体连接起来。但技术愿景需要长期投入，一家公司的资金周期却未必足以覆盖技术成熟所需的时间。
2025年10月，北京市房山区人民法院受理达闼机器人（北京）有限公司破产清算案，2026年6月指定管理人。它所代表的，是生成式人工智能兴起前一轮，市场对机器人智能化的想象。
深兰科技创始人陈海波曾希望打造一个庞大的商业版图。他跨界入局人工智能和机器人赛道后，业务版图不断扩大，关联企业一度多达159家，覆盖智能零售、自动驾驶、服务机器人、工业自动化、医疗等多个方向。
其集团旗下深兰机器人公司的破产清算案于2026年5月被法院受理。截至第五批职工债权公示，前四批已确认的职工债权涉及超百人、金额超2300万元，其中包括欠薪和经济补偿、公积金及社保个人部分。对被欠付工资、等待清偿的员工而言，曾经宏大的技术版图已经变成了一张债权表。
如果说，这些公司还带有上一轮机器人产业的痕迹，那么，一星机器人和无境动力的遭遇，已经发生在新一轮具身智能热潮内部。
一星机器人于2025年5月成立，推出过轮式双臂机器人“星轮1号”。同年8月，公司宣布完成“亲友轮”融资；9月，又宣布完成数亿元种子轮融资。一个月后，多方消息确认，公司进入解散阶段。从成立到解散，前后不到半年。
先进的机械臂机器人/图源：pexels
2026年成立的无境动力则一度宣布完成1.1亿元融资，并对外宣称拥有接近10亿元的储备订单。到了8月，公司开始出现欠薪。员工向媒体表示，欠薪涉及三四十人，累计接近800万元；住房公积金和社保随后陆续停缴，公司陷入停工。其CEO在接受媒体采访时称，自己也联系不上实际控制人。
这些公司的断裂点并不相同。把它们放到“融资、研发、量产、交付、回款”的链条上，可以看到问题发生在不同位置。
盈合倒在项目交付和验收；无境动力的资金问题出现在融资和订单消息之后；一星机器人则尚未来得及证明产品能否找到市场。
共同之处是，在某个环节出现断裂时，公司还没有形成足以支撑后续经营的产品收入和现金流。
但这难免让人困惑：为什么在产品和商业模式尚未得到验证时，仍有如此多的资金同时进入机器人行业？
提前买下的未来
“许多公司本就不应该出现。”一位具身智能社区创始人周子眉对盐财经说。
在行业内部，这些公司的退出并没有造成外界想象中的震动。
周子眉从事具身智能研究，也参与一个具身智能社区的管理。她告诉盐财经，自己平时很少关注那些倒闭的公司，因为，不少企业在停止经营之前，本就没有在业内建立起足够清晰的技术壁垒。
在她看来，机器人公司倒闭是一种正常现象。
“现在大部分（公司）还停留在拍一个展示视频、做一个Demo的情境里。”她说，许多企业展示过机器人抓取、搬运或者完成某项任务的视频，但机器人能够完成一次演示，和公司能否形成商业闭环，是完全不同的两码事。
事实上，上一轮扩张的起点，不完全是资本制造出来的。
大语言模型、多模态模型和视觉语言动作模型的发展，确实改变了机器人行业的技术预期。机器人过去更多依赖预先编程，在相对固定的环境里重复固定动作；新的模型让它表现出理解语言、识别环境、分解任务和适应变化的可能。
TrendForce集邦咨询分析师曾伯楷认为，过去几年具身智能的扩张由三股力量共同推动：AI技术取得突破；
投资机构把具身智能视为AI进入实体世界的重要载体；
制造业缺工和自动化升级又提供了长期需求。
过去几年具身智能的扩张由三股力量共同推动：AI技术取得突破；投资机构把具身智能视为AI进入实体世界的重要载体；制造业缺工和自动化升级又提供了长期需求/图源：pexels
技术也遇上了适合它生长的土壤。中国已经拥有较完整的机器人供应链，创业公司可以采购电机、减速器、关节模组、传感器和控制器，更快制造出样机。硬件成本持续下降，机器人的运动性能和出货量也在提高。
尽管人们如此笃定机器人的未来，但真正的不确定性在于，没有人知道这条产业链中，最终由谁获得最多价值。
未来的核心能力可能来自通用大模型和VLA，也可能掌握在机器人本体、核心零部件或者最先找到应用场景的企业手中。在技术路线尚未收敛、市场格局尚未形成时，投资人很难提前选中唯一的赢家。分散下注，因此成为一种常见选择。
昱辰是一名在加拿大学习机电自动化的大学生，她曾经组织过一个AI法律服务创业项目。进入孵化器后，她接触到投资人和其他创业者，也开始理解资本与个人承担风险的方式并不相同。
她意识到，投资机构可以同时下注许多家公司。单个项目失败，只是投资组合中的一次损失。但只要其中一家公司成长为头部，回报就可能覆盖其他项目。
但对资本来说被分散掉的风险，落到每一家公司和每一个从业者身上，却不会减少分毫。
没有一家公司会按照“自己可能是九个失败者之一”的方式经营。为了拿到下一轮融资，它们都需要证明自己可能成为最后的赢家：更快扩充团队，更早发布产品，宣布更大的订单和产能计划，也讲述一个足够覆盖未来市场的故事。
融资由此不再只是一笔钱，也逐渐成为一种证明。新的投资机构会把上一轮融资作为判断依据，求职者会把知名资本的进入理解为公司具有前景，地方政府和产业伙伴也更愿意向明星项目提供资源。
于是，一个自我强化的循环开始出现——融资帮助公司扩张，扩张制造声量，声量吸引更多资金；更多资金又让公司能够继续推迟对收入、利润和回款的回答。
融资帮助公司扩张，扩张制造声量，声量吸引更多资金；更多资金又让公司能够继续推迟对收入、利润和回款的回答/AI制图（亦霖）
曾伯楷观察到，从产业发展及一级市场投资角度来看，2023年至2025年，市场主要关注技术突破、团队背景、融资能力和产品展示效果。单是推出一款新产品，就可能带来关注和话题。客户是否持续使用、项目能否复制、企业能不能形成稳定收入，当时并不是最先被追问的问题。
问题在于，当投资组合的逻辑传导到每一家具体公司时，每家公司都会按照自己将成为赢家的规模提前投入。估值、团队和产能规划因此跑在了产品成熟度和真实需求之前。
昱辰后来意识到，投资机构可以等待整个投资组合中出现一个成功者，她却无法用同样的方式规划自己的职业。一个毕业生通常只能进入一家公司，一旦公司欠薪或者关闭，损失的是应届生身份和职业生涯初期的宝贵时间。
资本的广撒网让更多公司获得了试错机会，也让一批未经验证的企业提前拥有了团队、估值和扩张规模。只要资金继续流入，这两种结果很难被区分。直到投资人开始收紧投入，要求公司拿出订单、交付和收入，原来被融资覆盖的问题才集中显现出来。
谁能活到未来
到2026年，投资人审视机器人公司的标准已经发生变化。
过去被反复询问的是团队背景、技术路线和产品展示，现在则是实际订单、量产能力、场景验证，以及公司账上的资金还能维持多久。
Third Bridge高临咨询对接的专家将这种变化概括为，行业正在从“讲故事、拿融资”转向“拼落地、拼成本”。
机器人行业的钱从分散下注，转向集中在少数企业身上。上述专家观察到，目前资金仍比较集中地流向头部企业。技术缺乏明显壁垒、又缺少场景和资源支持的中小企业，获得下一轮融资将越来越困难，明年对行业资本的耐心考验会比较大。
山东经世智能科技有限公司海外销售工程师郝俊豪认为，行业的长期发展和单个企业的经营需要分开来看。资本投入代表大家看好未来，但一家企业能否持续发展，还要看产品成熟度、交付能力，以及客户是否愿意为它创造的价值买单。现阶段更重要的，是先把需求边界清楚、价值能够验证的场景做好，再逐步提高产品的标准化程度。
上述专家表示，目前人形机器人的买家仍然以教育科研、文娱表演、政府采购和数据采集机构为主。工厂、物流和仓储企业的采购则多带有试用和联合开发性质。客户是否购买，最终要回到效率、准确率和成本。
小女孩正在与人形机器人互动/图源：pexels
就在资本要求公司证明商业价值时，大模型正在改变机器人行业原有的技术分工。
10月22日，宇树科技创始人王兴兴在世界物理AI大会上表示，物理AI已经出现被“击穿”的苗头，可能需要一到两年，也可能是两到三年。他展示了一段GPT-6控制机器人绘画的视频：在没有针对这项任务专门训练的情况下，机器人可以自主识别颜色、清洗画笔并完成绘画。
王兴兴的演讲同时包含了乐观与限制。他认为，大模型已经开始解决机器人的规划和导航问题，但模型输出与真实机器之间的对齐仍未解决。机器人接触物体后产生的误差、精细操作的成功率，以及环境变化后的自我修正，仍是具身智能跨越“ChatGPT时刻”的关键。
在外界看来，大模型能力提升意味着具身智能距离成熟更近。但对那些以“制造通用具身大脑”为核心叙事的公司来说，这种进步也带来了新的压力。
过去几年，不少创业公司把“制造机器人的通用大脑”作为融资故事。它们训练VLA和世界模型，希望让机器人获得理解任务、规划动作和迁移到陌生场景的能力，并把这种通用能力视为自身最重要的技术壁垒。
现在，通用大模型没有专门使用某一家公司的具身数据训练，也开始表现出零样本的物理理解和任务规划能力。这迫使做具身大脑的公司重新回答：如果通用模型已经能够完成一部分理解和规划，它们的独特价值是什么？
周子眉认为，GPT-6带给行业的冲击，比几家公司的倒闭更为激烈。在它出现以前，机器人公司的融资已经开始变难。经过数年投入，市场仍未看到足够多可复制的落地场景和盈利模式，这是资本转向谨慎更直接的原因。
GPT-6带给行业的冲击，比几家公司的倒闭更为激烈/图源：pexels
通用模型的进步更像一个加速器。它没有制造这些公司的现金流问题，却改变了行业原有的技术分工，也让投资人重新衡量一部分“具身大脑”公司的价值。
由此，一些公司被夹在两端：向上，它们没有足够的算力、数据和人才与通用大模型公司竞争；
向下，它们又没有进入具体场景，承接繁重的部署和交付工作。原来的技术故事受到挑战，新的收入来源却还没有建立。
新鼎资本创始人张弛曾判断，国内近千家人形机器人企业，长期来看最终或许仅留存10-20家。大量企业依靠一轮又一轮融资坚持下去，本质上是“融资驱动型公司”。
那些既没有独特模型和数据，又没有产品收入和客户场景的公司，可能最先失去继续试错的时间。人才、技术和资金，则会逐渐向仍有能力完成验证的企业集中。
未来的胜负不会只发生在“大脑”或者“身体”中的某一部分。大脑决定机器人能力的上限，本体决定它执行动作的成本和可靠性，场景决定是否有人付费。对一家仍在创业阶段的公司来说，现金流决定的，则是它还有多少时间等待这些条件同时成熟。
19世纪，画家透纳在《雨、蒸汽与速度》中描绘了一列从雨雾中疾驰而来的蒸汽火车。周围的景色被速度和雨水冲刷得模糊不清，天空却泛着金色。
《雨、蒸汽与速度》
当时，英国正处于工业革命时期。画家透纳借这列迎面驶来的火车，呈现了工业革命带来的力量与兴奋，但画面中也充满了危险和迷茫的气息，人们不确定这列飞驰的火车最终会将自己带往何处。
21世纪的今天，机器人行业也处在类似的雨雾中。
过去几年，资本、人才和政策加速涌入，新的机器人公司不断成立，产品发布和融资纪录接连出现。舞台上的机器人开始奔跑、跳跃、抓取物品，仿佛一个由机器人承担劳动的时代已经近在眼前。
但在技术真正抵达规模化应用以前，每家公司都必须先与资金、订单和时间赛跑。机器人行业的未来或许依然明亮，不过，并非每家公司都能穿过这片雨雾。
（应受访者要求，周子眉为化名）
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