资本正在形成清晰共识：AI 下半场，产业定价权正在从硬件向模型转移，相同逻辑正在具身智能赛道快速上演，资本以全新标尺重新衡量人形机器人企业价值。回望人工智能发展历程，深度求索 DeepSeek R1 的发布具备标志性意义。2025 年 1 月，DeepSeek 推出推理大模型 R1，性能对标全球顶尖闭源模型，训练成本显著优化，模型同步开源。产品发布一周后，英伟达股价单日大跌超 17%，市值蒸发超 5600 亿美元。市场固有认知被打破：AI 能力提升不再单纯依赖无上限采购算力，模型算法本身成为估值溢价核心来源。

　　这次市场震荡重塑了大模型赛道投资逻辑。2025 年国内 AI 融资持续火热，头部模型企业估值迎来多轮重估。进入 2026 年，DeepSeek 获得国家大基金领投，一级市场估值约 450 亿美元，国内大模型公司估值中枢整体抬升。资本用真金白银印证，模型能力成为 AI 赛道核心价值支点。

　　政策持续加码，资本闻风而动，“机器人大脑” 成为具身智能全新估值锚。具身智能连续两年写入政府工作报告，纳入 “十五五” 前瞻布局未来产业清单。2026 年下半年，工信部、国资委启动人形机器人专项行动，将大小脑模型算法列为重点攻关任务；北京、上海、深圳、杭州地方行动计划，均把具身智能模型摆在核心技术首位。

　　投融资数据直观反映赛道风向。IT 桔子统计，2026 上半年国内具身智能融资总额 935 亿元，同比增幅超 5 倍。冲刺上市企业的募投项目中，算法与模型研发普遍排在首位。7 月港交所优化 18C 章特专科技公司上市规则，进一步降低硬科技企业上市门槛，新技术企业估值更多依托核心技术实力，对应到机器人赛道，核心技术本质就是机器人 “大脑”。

　　海外资本同样集中涌向通用智能层企业。2026 年 7 月，美国 General Intuition 完成 3.2 亿美元 A 轮融资，估值 23 亿美元，企业定位专注研发机器人大脑，不生产机器人本体；英国 Humanoid 完成 1.52 亿美元 A 轮融资，成长为欧洲人形机器人独角兽。Figure AI 投后估值达到 390 亿美元，累计融资 19 亿美元，吸引微软、英伟达、OpenAI、贝索斯入局，新一轮融资目标聚焦通用机器人大脑研发，市场对于大脑价值的定价已经形成共识。

　　产业巨头战略重心同步向软件模型倾斜。特斯拉将 FSD 自动驾驶神经网络迁移至 Optimus 人形机器人，两套系统共享世界模型与视觉感知框架。2026 年二季度财报会上，特斯拉确认 Optimus 进入量产规划，远期规划 V3 年产百万台、V4 年产千万台，讨论重心不再局限硬件制造，重点聚焦端到端 VLA 模型训练。英伟达推出 Halos for Robotics 安全架构，定位机器人大脑基础设施服务商。一边是新兴大脑创业公司获得高额融资，一边是科技巨头持续沉淀算法能力，全球产业共识逐步凝聚：机器人价值重心，正在从硬件身体向智能大脑迁移。

　　行业所说的机器人大脑，是整合感知、规划、运动控制的全脑体系：小脑负责平衡、行走等运动执行，解决 “如何行动”；大脑负责环境理解、长时序任务决策，确定 “要做什么”，理想的全脑方案将二者深度打通，实现感知、思考、动作一体化协同。当前全球赛道主要分化为两大方向。

　　一类赛道聚焦硬件本体，经过两年高速发展，整机制造门槛持续下行，代表企业宇树科技在运动控制领域实现技术突破。另一类玩家发力通用大脑，大量企业推出具身大模型解决场景理解与任务规划难题，但能够系统性布局通用小脑、打通完整全脑架构的团队依旧稀缺。

　　海外特斯拉路线特征鲜明，采用自上而下迁移方案，将自动驾驶验证成熟的端到端神经网络复用至 Optimus。整套系统采用统一神经网络架构，接收图像、本体传感、触觉反馈信号，直接输出电机控制指令，区别于行业主流感知、规划、控制相互分离的模块化方案。

　　国内本体厂商数量众多，但深耕 “大脑” 路线的团队相对稀缺。研发通用具身模型，需要融合计算机视觉、机器人控制、大规模模型训练、工程落地等多学科能力，跨学科复合型研发团队供给稀缺。比人才缺口更严峻的是数据瓶颈。银河通用创始人王鹤公开分享，头部车企单日自动驾驶回流数据可达 1 亿条，而全球规模领先的具身智能数据集仅有百万条量级，差距达到两个数量级。自动驾驶数据随车辆行驶持续产生，边际成本极低；机器人交互数据依靠遥操作、真机采集，成本高昂、场景覆盖有限，无法直接复制自动驾驶的数据飞轮模式。

　　行业普遍达成共识，需要整合五类异构数据构建训练体系：互联网通用数据、人体动作采集数据、仿真数据、遥操作数据、真机落地回流数据，多元数据互补校验，支撑模型持续迭代。国内银河通用走出自下而上的发展路径，搭建完整全脑体系，覆盖通用大脑、通用小脑、灵巧手操作三层架构，依托多源异构数据体系，在网球动态作业场景完成验证，整套动作由模型自主决策，无预设轨迹，大脑小脑协同运行。

　　两条路线各有优势，特斯拉端到端方案经过自动驾驶大规模验证；银河通用等国内企业依托全球最完善机器人供应链、海量制造业场景，实现本体迭代与模型训练双线并行。与此同时，国内正在构筑独特的数据要素优势，国家数据局明确提出，将高质量具身智能数据集作为数据要素市场化重要突破口，顶层机构首次将具身交互数据纳入政策重点方向。北京同步落地 “具身智能大模型北京市重点实验室”，搭建专业研发平台，从政策、基础设施层面为机器人大脑竞赛持续赋能。

　　资本市场持续为 “大脑” 路线给出估值溢价。正如 DeepSeek 证明硬件不再是长期核心壁垒，具身智能赛道正在复刻这一规律。毕马威卢鹍鹏指出，世界模型作为具身智能底座，能够提炼物理规律、实现低延迟推理，是破解数据、任务、部署难题的关键。中国工程院院士郑南宁提出，评判具身智能系统价值，核心不在于舞台演示 Demo，而是能否走进真实物理空间解决实际问题。

　　一线投资机构观点持续趋同，机器人大脑与交互数据是长期护城河，优秀的模型能力甚至可以弥补硬件短板。一级市场估值定价逻辑发生根本性转变，评价标准从团队背景、论文成果，转向技术壁垒带来的行业话语权。对比十分鲜明：优质大脑方向创业团队，8 至 10 个月即可从天使轮成长为十亿美金独角兽；不少深耕机器人商业化的企业，历经十年发展依旧难以突破百亿估值。

　　截至 2026 年 6 月，国内 8 家具身智能企业迈入 200 亿元估值梯队，支撑估值的核心叙事全部围绕通用智能模型展开。银河通用获得国家人工智能产业投资基金、中国石化、中信集团等投资，也是国家大基金在具身智能赛道布局的首个大脑路线标的，战略资本持续向算法赛道倾斜。

　　行业底层逻辑逐渐清晰：量产规模决定企业生存下限，模型能力决定成长天花板。人形机器人本体供给持续增多，硬件门槛不断降低；模型能否在多元场景持续泛化，才是拉开企业差距的核心变量。评估企业价值的标尺发生转变，市场不再优先关注年度出货量，转而考察模型迭代进度、数据飞轮能否有效运转。

　　这套估值标准确立后，产业趋势清晰可见。一级市场本体企业与大脑企业估值差距将持续扩大；港交所 18C 章打通上市通道，一批以算法模型为核心的具身企业启动上市筹备。一旦头部大脑企业完成二级市场定价，将会重塑整条赛道价值坐标系，掌握数据与模型体系的企业将迎来价值重估。

　　历史不会简单重复，但资本定价逻辑具备延续性。算力时代，英伟达收获硬件红利；大模型时代，模型企业夺取价值溢价；迈入具身智能时代，长期红利将归属率先跑通 “数据 — 模型 — 本体” 闭环的机器人大脑企业。这场产业竞赛的终局评判标准，不在于制造出多少台机器人，而在于打造出多强的智能大脑，并且持续获得资本市场认可。