2026年，具身智能行业的资本与关注度加速向头部集中。不少从业者直言，行业百亿估值公司至少已达10家，能否挤入“百亿俱乐部”，成为能否继续参与头部竞争的隐形门槛。
同时，一个新趋势被资本放大：擅长硬件本体的公司依然活跃，但具备大模型能力的“大脑派”公司，正在成为融资热潮中的追捧热点。
4月16日，它石智航宣布完成超4.5亿美元Pre-A轮融资，估值破200亿元，资金将重点用于打造通用具身大模型AWE。成立仅两年多的千寻智能在30天内累计融资30亿元，估值突破百亿元，其核心目标是研发VLA（视觉语言动作）大模型。智平方也在4月完成股改，这家公司自成立之初便选择了端到端大模型路线。
值得一提的是，200亿阵营正持续扩容。银河通用向《财经》新媒体表示，刚于上月完成25亿元融资，估值突破230亿元，投资人名单中出现了产业资本、国家级基金以及二级市场长线资金。同期，星海图完成B+轮近20亿元融资,估值同样迈入200亿元阵营。
有从业者对《财经》新媒体表示，资本对具身智能“大脑”能力关注度的提高，背后是对估值逻辑、技术壁垒与商业化路径的重新审视。而2026年，正成为检验这些叙事的关键年份。
一、关注模型能力与数据资产
过去，人形机器人公司的估值主要对标硬件制造企业，核心指标是产能与订单量。但2026年，这一逻辑正在被调整。
国金证券等研报认为，2026年人形机器人迈向量产拐点，国内本体产销领跑，机器人大脑有望实现突破。大象研究院则指出，资本市场对人形机器人的估值逻辑正从“硬件制造”转向“AI SaaS”，企业价值不再仅由销量决定，而取决于数据资产的广度和闭环能力。
这一变化的直接催化剂，是大模型公司的上市表现。2026年1月，智谱、MiniMax登陆港交所，近期股价双双突破1000港元大关，市值对应的市销率（PS）达数百倍。也就是说，市场开始接受一个逻辑：动态来看新兴行业高增长可期，高估值可在三至五年内快速消化至合理区间。这一信号传导至一级市场，资本愿意以中长期视角定价，也重构了具身智能赛道的估值体系。各家公司的融资逻辑由此展开。
星海图CFO罗天奇将估值快速提升归结为三点。一是战略转向，自2025年底加大研发，过去半年研发费用相当于成立以来的数倍。二是模型密集发布，2025年8月开源G0 VLA突破SOTA；2026年1月开源全球首个开箱即用VLA模型G0 Plus；2月开源垂类模型与轻量化小模型，证明了体系化研发能力。三是二级市场对AI大模型的高估值传导至一级市场，而星海图作为少数具备自研VLA、世界模型且实现“软硬一体”闭环的公司，自然获得溢价。
千寻智能的估值叙事更强调数据资产与商业化闭环。其表示，公司已累计获取超20万小时的多类型真实交互数据，预计2026年数据总量突破100万小时。自研可穿戴数据采集设备已迭代至第5代，成本降至传统方式的1/10。商业化层面，千寻智能3月与京东签署战略合作，Moz机器人接入京东MALL智慧零售场景，跑通了“数据采集—模型迭代”的闭环。
对于它石智航，投资方美团认为具身智能的终局属于能够打通数据、模型与物理世界的企业。它石智航在具身大模型领域有前瞻性的核心技术突破，更有将技术转化为真实生产力的工程化能力。高瓴持相同观点，它石智航团队能把数据、模型、本体和场景串联起来，既推进长期目标，也在中短期兑现真实成果。
对比来看，几家公司的共同叙事是：估值溢价不来自当前收入，而来自模型能力的稀缺性、数据资产的规模效应，以及未来可预期的非线性增长。这与以硬件制造、产能扩张为核心的线性估值逻辑有所不同。
二、从单一采集到虚实结合
如果说2024年是技术验证之年，2025年是融资狂奔之年，那么2026年正在成为行业的“数据之年”。从“数据孤岛”到“数据底座”，行业正在经历一场深刻蜕变。
当前硬件发展已到一定高度，模型架构基本够用，但优质数据才是解决问题的关键。
据了解，行业正在从“单一数据源”走向“虚实融合”的复合数据体系。目前，主流训练方案为真机、仿真与视频数据相结合，厂家方案多样，特斯拉数采方案或转向视频学习。伴随行业转向端到端大模型，数据需求已从低量、单一模态升级为海量、多模态、高精度和跨任务长程数据。其中，真机数据价值最高、获取难度最大，是落地的可靠数据源，其采集方式主要包括VR遥操作、机械臂主从控制、数据手套遥操作等。
在星海图CFO罗天奇看来，当前行业普遍存在盲目比拼数据规模的误区，动辄以10万小时、100万小时数据量作为亮点，但数据质量的差距远大于数据规模的差距。高质量数据的背后，是本体能力、数据采集与工艺理解、数据管理平台等一整套工程能力的叠加。2026 年，星海图将构建全球最大规模的真实场景具身数据集，以百万小时真实场景数据持续驱动具身基础模型进化。
自变量同样坚持以真实世界数据为主，大规模依赖真机强化学习。面对数据壁垒难题，自变量的解决方案是尽早建立人机协作的闭环，让评测、训练和数据采集在同一个过程中完成。自变量CTO王昊在接受媒体采访时表示，公司一直坚持真实世界的数据采集，但 2026 年会有很大变化，会越来越依赖人的穿戴式或 Ego-Centric 方式采集数据，这是大趋势。
银河通用创始人王鹤也曾表示，传统遥操、全身穿戴动补等数据采集方式规模有限，难以满足通用机器人上万亿条数据的训练需求。为此，银河通用构建以合成数据为核心的“具身智能数据金字塔”，通过虚实融合破解数据难题。
银河通用对《财经》新媒体强调，公司在“算法+数据+算力”和“硬件本体+供应链”上的投入逻辑，是两条高度耦合的技术路径。在“算法+数据+算力”侧，重点是数据体系建设和大模型能力迭代。 在“硬件本体+供应链”侧，更强调工程化能力和规模化落地能力。两者的核心差异在于：前者决定能力上限和泛化边界，后者决定商业化效率和落地规模。
尽管路径或有不同，但行业共识明确：数据能力是具身智能最深层的护城河。无论是合成数据还是真实数据，目标一致——支撑机器人在低成本条件下实现能力扩展与持续进化，在新场景中执行好任务。
三、从“千台订单”到“7×24小时运营”
与估值同步攀升的，是市场对人形机器人商业化节奏的预期。
星海图将量产的客户结构归纳为四类。第一类是开发者客户，他们有研发需求、有预算，是现阶段技术突破的核心需求方，该市场规模不算最大，但对产品力检验极强。第二类是生产力终端客户，今年仍是POC元年，产品还不足以大规模替代人工，重点是跑通0到1。第三类是文娱表演市场，需求真实、相对成熟，春晚等场景带动下，每年有几千到上万台级别的量产，是现阶段出货量的重要支撑。第四类是数据训练场2.0，有长期价值。
罗天奇认为，衡量一家具身智能大脑公司的核心，一是开发者市场是否认可；二是工业POC是否真正跑通。衡量本体公司，则看文娱表演市场的出货与地位。
星海图表示，在开发者市场，目前通过硬件+平台协同，其稳居全球市占率第一。在生产力市场，星海图聚焦搬运移动、抓拿放置、封装打包、织物叠放和设备串联五大核心垂类场景，目前已完成千台级订单跑通。2026年，随着供应链与场景能力的全面成熟，星海图将正式开启万台级规模化放量。
据银河通用披露，其收入已覆盖四个已实现真实落地的业务方向，且均有明确的商业闭环。
工业领域，公司已获得包括宁德时代、德国博世、北京奔驰、极氪等头部企业在内的千台级订单，人形机器人开始真正进入生产体系执行实际任务。智慧城市服务方面，“银河太空舱”已在数十个核心城市地标部署，由机器人实现自主运营，直接参与零售交易。仓储物流与即时零售领域，银河通用在全球范围内率先实现百台级人形机器人7×24小时连续运营的零售与仓储体系，并已稳定运行超过一年。医疗康养领域，银河通用与包括首都医科大学宣武医院在内的多家三甲医院合作，在药房、病房及导诊等场景实现落地。
不同的战略节奏，指向不同的财务模型和资本预期。整体上，具身智能行业景气度加速向上，智元第10000台通用具身机器人下线，优必选全尺寸人形收入与销量双双登顶全球。在业内人士看来，2026年是人形机器人0-1兑现的重要节点，国产链头部本体出货量规模有望从数千台跨越到数万台。
2026年，具身智能大模型进化到什么程度？核心生产力场景能否进入规模化复制？均留待观察。对具身智能公司而言，真正的考验不止是融资轮次或估值数字，更在于在真实的工厂、药店、仓库里，机器人能否像人一样稳定“干活”，并且让客户算得过来账。这或许，是区分泡沫与生产力的最终标尺。
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