具身智能公司 没有学会怎么花钱

资本涌入具身智能赛道的热情空前高涨，但巨额融资并未转化为确定性的商业壁垒，反而因为资金使用能力的缺失，引发了行业的第一次系统性危机。

据统计，今年上半年国内具身智能赛道融资总额约438亿元，发生288起融资事件；若将周期拉长至2025年7月至2026年6月，融资事件高达503起，披露金额超过960亿元，平均每天超过一起。单笔10亿元以上的交易在2026年上半年已超过25起，其中它石智航以4.55亿美元的单轮融资刷新纪录。

然而，资本的盛宴背后是令人担忧的资金空转与低效配置。

在这一赛道，“人均可支配金额”极高，一家百人规模的公司账面上可能躺着数亿现金，但管理者普遍缺乏驾驭巨额资金的经验。这导致了两种极端且致命的经营偏差：要么是无节制的激进投放，要么是违背商业常识的过度节约。

激进派往往因盲目追求品牌声量而忽视商业本质。某知名具身智能公司未经董事会批准，豪掷一亿元现金加股权赞助一场晚会，仅换来几分钟效果平平的曝光。这种突击营销不仅未能展现产品价值，反而因拉低研发占比而触发了港股上市规则的红线，导致上市进程受阻。更有甚者，部分公司为了融资造势，在办公室搭建假场景，用藏在桌面下的控制线伪造机器人自动分拣的“伪Demo”。国外明星公司Vicarious Surgical也是前车之鉴，其获得比尔·盖茨等超3亿美金投资后，因执念于自研复杂“仿生机械臂”导致成本失控、产品无法定型，最终在亏损超一亿美金后破产清算。

过度保守派则因吝啬必要的投入而埋下隐患。去年秋天，一家账面充裕的公司为省钱拒绝硬件团队出差，仅通过视频远程验收上百台量产机器人，结果被投资方识破后融资告吹。另一家公司为了每年节省几十万的云端冗余服务费，删除异地备份，结果因一次意外停电导致上千台机器人的场景程序和定位地图全部丢失，不仅赔偿客户巨额损失，更付出了难以估量的信誉代价。

具身智能行业的真实成本结构，决定了“省钱”往往是伪命题。

人力成本是首道难关。核心城市具身智能算法工程师月薪普遍在5万元左右，算上福利，单人年度成本接近百万元。资深专家年薪更是高达200万至300万元，优必选甚至开出1500万起步、最高1.24亿元的年薪招募首席科学家。一家两百人规模的企业，即便研发人员占半，年人力成本也至少一亿元；若扩充至三百人，该数字将攀升至三亿元。

算力和数据则是更深的无底洞。研发世界模型年消耗算力成本过亿，十万张A100芯片的运维成本轻松突破十亿。数据层面，实现通用能力需百万小时高质量数据，单小时有效采集成本约1600元，理论投入约16亿元。但这只是冰山一角，实际训练成本是采集成本的十倍，且数据有效率极低，采集一万小时可能仅有几百小时可用，99%的采集成本沦为沉没成本。此外，大尺寸人形机器人物料成本在15万至20万元之间，生产500台样机仅需硬件物料就接近1亿元。

在成本模糊与投入巨大的背景下，财务透明度正成为投资人与创业者博弈的焦点。

由于缺乏明确的财务验证标准，外部资金很难追踪资金去向。某小公司在融资尾声因财务人员误发内部账目，暴露了与对外口径严重不符的支出，导致融资立即终止。这种信息不对称引发了投资人的深度焦虑，部分机构开始向被投企业外派财务、审计及反舞弊人员，甚至出现每一笔支出都需要投资方审核的极端案例。

更令人警惕的是产业内部的利益输送风险。行业已出现数据交易“左手倒右手”的乱象，企业将机器人卖给数据采集中心，再高价买回数据，资金在闭环中空转。而在并购退出环节，如开普勒机器人被上市公司收购前夕，CEO早已离职并注册新公司，创始团队与资本的博弈昭然若揭。

随着下半年预计5000亿元新资金的入场，行业洗牌将不可避免。

对于头部企业而言，资金是加速迭代的燃料；但对于尚未完成B轮融资且缺乏稳定订单的中小企业，2026年下半年将是生死分水岭。当行业从“能不能融到钱”转向“能不能花好钱”的阶段，如何建立有效的资金使用机制，将成为具身智能企业存亡的关键命题。