近期，具身智能领域热度持续攀升，但行业内部却暗流涌动，商业化困境与产能泡沫的争议不断发酵。金沙江创投合伙人朱啸虎在公开场合直言，人形机器人虽备受资本追捧，但商业路径仍不清晰，其团队已批量退出相关投资。这一观点引发行业震动，也折射出多数企业面临的生存压力——技术突破与市场落地的双重挑战下，稍有不慎便可能被淘汰。
全球范围内，机器人企业倒闭潮已现端倪。硅谷明星公司K-Scale Labs耗尽400万美元融资后宣布关停，美国儿童陪伴机器人企业Embodied直接终止服务，导致员工集体失业。更具标志性的是，法国机器人先驱Aldebaran因供应链成本高企、产品竞争力不足，在亏损2900万美元后破产，最终被中国企业收购。这些案例揭示，即便拥有技术积累，若无法解决商业化难题，企业仍难逃败局。
中国机器人供应链企业则走向另一极端。高盛调研发现，9家核心供应商基于行业爆发预期，已规划年产10万至100万台机器人的庞大产能，但实际订单规模远未匹配。数据显示，2025年上半年国内人形机器人订单中，75%来自高校、科研机构，企业订单多为数百至数千台，且交付周期长、应用场景模糊。例如，特斯拉与PharmAGRI签署的万台Optimus V3部署意向书，因缺乏资金匹配与量产证据，被质疑为“泡沫信号”。业内专家警告，过度营销正透支行业信任，需通过完税数据、交付量等硬指标核实企业真实能力。
尽管如此，工业场景正成为机器人落地的突破口。相比家庭场景的复杂需求，工厂环境任务单一、标准化程度高，更适合技术尚不成熟的具身机器人。目前，走到B轮及后续融资的企业普遍具备两大特征：一是聚焦细分场景，如物流仓储、工业巡检；二是实现小批量交付，年营收超5000万元。例如，智元机器人2024年营收达1.2亿元，成为少数具备造血能力的企业。
但工业场景落地仍面临多重技术壁垒。通用型机器人因需适应多任务，硬件冗余度高、成本居高不下，而客户更倾向“专机专用”的定制化方案。以汽车装配线为例，机械臂需达到毫米级精度（±0.3mm）和微秒级响应速度，且在动态环境中（如传送带速度波动）仍需保持稳定。某头部企业测试显示，其产品在静态环境下成功率达98%，但引入干扰后骤降至67%。工业场景对稳定性的要求近乎苛刻——六西格玛标准下，缺陷率需控制在每百万次不超过3.4次，而当前生成式AI训练的抓取动作成功率仅80%-90%，远未达标。
依柯力信息科技在行业沙龙中进一步指出，现有具身机器人硬件负载能力处于初级阶段，速度比工业机器人慢5倍，且大模型生成的代码精度无法满足工业需求，尤其在断网场景下性能进一步下降。权威人士分析，若企业年度出货量超5万台，成本与行业认可度将迎来质变，但目前仅有物流机器人接近这一目标，通用型机器人仍看不到拐点。不过，在工业细分领域，高效、低成本的垂直解决方案或许能率先突围。
高盛报告的警示虽引发争议，但短期内具身机器人替代人工仍不现实。头部制造企业的订单更多出于战略布局与自动化试错需求，而非成熟商业模式。不过，历史经验表明，技术革命中的适度泡沫往往能加速产业迭代。当前行业需警惕的是，如何在资本狂热与技术理性间找到平衡，避免重蹈覆辙。
