近年来，人形机器人行业在资本市场备受青睐，成为热门投资领域。然而，其商业化路径的不明确以及技术挑战的艰巨性，正引发行业内外广泛而激烈的讨论。

金沙江创投管理合伙人朱啸虎提出的 “批量退出” 言论，将这场争论推向了高潮，同时也暴露了该行业在资本热情高涨与技术攻坚克难之间的复杂局面。

商业化争议：泡沫幻象还是未来曙光？

朱啸虎选择退出的原因，主要是对人形机器人商业化前景感到不确定。他认为，当前人形机器人所面临的客户需求更多地存在于想象之中，并非真实的市场需求。其单台售价往往高达数十万元，远远超出了实际应用场景中客户愿意支付的价格范围。这一观点一经提出，立刻引发了行业内的强烈反应。

经纬创投创始人张颖反驳称，机器人领域属于 “大赛道”，目前短期内存在泡沫属于正常现象，从长远来看，必定会诞生行业巨头企业。

众擎机器人 CEO 赵同阳批评朱啸虎只看眼前，忽视了未来的发展潜力，他坚信人形机器人需要长期持续投入，并且预测在未来五年内将广泛应用于各个领域。

智源研究院院长王仲远指出，具身智能的训练过程极为复杂，需要海量的数据作为支撑，即使乐观估计，也至少需要 5 年时间，甚至可能长达 10 年才能达到成熟阶段。

不同投资风格的机构对于产业落地的时间预期存在明显差异，短期内商业化路径的模糊，导致部分资本选择撤离。然而，从长远视角来看，多模态大模型、世界模型以及硬件的不断迭代升级，有望逐步推动具身智能迈向 “数字 - 物理” 融合的关键节点。

技术挑战：数据困境与硬件短板

数据是具身智能发展过程中面临的核心难题。

银河通用创始人王鹤指出，目前数据主要分为真实数据与仿真合成数据。互联网上的视频数据虽然数量庞大，但并不适用于机器人的直接训练。他建议采用 “先用合成数据进行预训练，再用真机数据完成后训练” 的方式，并以自动驾驶为例说明，在人形机器人存量达到百万台之前，合成数据将是最为宝贵的资源。

乐聚机器人冷晓琨表示，通过硬件采集触觉等模态数据的成本过高，而且当前采集到的数据模态数量有限，在模型尚未完全确定的情况下，前期投入大量精力采集的数据可能面临被推翻的风险。

硬件成熟度不足同样严重制约了商业化的推进。冷晓琨指出，硬件从实验室研发到实现产业化通常需要 3 - 5 年时间，只有软硬件完美结合，才能真正实现质的飞跃。目前，人形机器人仅能完成诸如搬箱子等较为简单的任务，对于更为精细复杂的操作，还需要进行大量复杂的训练。

王鹤认为，轮式机器人与人形机器人各有其适用场景，轮式机器人具有成本低、续航长的优势，人形机器人则能够更好地适应复杂地形，但要进入家庭日常生活，人形机器人还有很长的路要走。

人形必要性：营销噱头还是实际必需？

关于 “人形必要性” 的争论由来已久。有一种观点认为，目前 70% 的应用场景并不需要机器人具备人形外观，那么 “人形” 设计是否属于过度设计呢？

智源研究院王仲远对此观点表示部分认同，他指出已经有公司开始转向轮式构型，以解决双足机器人稳定性方面的问题。不过，从长远发展来看，人形机器人由于与人类的身体构型相似，能够更好地适应社会基础设施，并且可以复用人类技能，还能从互联网数据中学习人类行为模式，从而有力地推动具身智能的不断迭代发展。

穹彻智能卢策吾从工具使用的角度强调了灵巧手的重要性，他认为在使用锤子、筷子等工具时，需要五指能够灵活调整，仅靠二指无法完成这些复杂操作。

当前，随着具身机器人所涉及的任务种类和任务量不断增加，如何实现跨本体、跨场景以及跨任务的泛化能力，已成为行业亟待解决的重大挑战。

未来展望：坚守耐心静待技术突破

对于人形机器人何时能够迎来爆发式发展，行业内观点各异。

卢策吾认为，具身智能的突破将是一个渐进的过程，以两年为一个周期，物流、食品加工等领域可能会率先发生变革。王鹤预测，轮式机器人可能在 2025 - 2026 年实现货架级智能的突破，而人形机器人要进入家庭，还需要在硬件成本降低和安全性提升方面取得进一步突破。

王仲远将具身智能的发展类比深度学习的发展历程，从 2006 年相关论文发表到 ChatGPT 的诞生，深度学习历经了 16 年时间，具身智能由于受到硬件的制约，可能会先在一些受限场景中实现可用，然后逐步进化发展。他同时指出，大模型的快速迭代将加速具身智能的发展进程。

结语

朱啸虎的 “撤退” 行为，如同揭开了人形机器人行业理想与现实碰撞的一角。短期内，商业化路径不清晰、数据成本居高不下以及硬件成熟度不够等问题，仍然是阻碍行业发展的巨大障碍。但从长期来看，多模态大模型、世界模型与硬件迭代之间的协同共振，有可能推动具身智能朝着 “数字 - 物理” 融合的临界点迈进。

或许当前的泡沫正是技术爆发的前奏，只有那些能够保持耐心、持续投入的参与者，才有可能迎来行业的春天。当人形机器人真正走进千家万户之时，今天所发生的这些争议，都将成为行业发展历程中一段精彩的篇章。

我们期待着人形机器人行业能够在争议中不断探索前行，最终实现技术与商业的双重突破。