在AI与具身智能领域，一股由年轻力量主导的新浪潮正席卷而来。20岁的大学生创业者带领18岁的团队成员，甚至吸引同龄投资者的目光，这样的场景已不再是天方夜谭。今年，这一趋势在行业内尤为明显，多位“00后”创业者凭借技术创新与资本运作，迅速崭露头角。
以逆矩阵联合创始人陈博远为例，这位22岁的北大才子，作为公司首席研究官，已带领团队完成首轮融资，公司估值突破10亿美元。同样引人注目的是“零次方机器人”创始人闵宇恒，2000年出生的他，从重庆大学明月湖科创实验班起步，后进入清华大学深造，其创立的公司首轮融资即达数亿元。更令人瞩目的是，2001年出生的秦深涛，在清华车辆与运载学院攻读博士学位期间，创立了具身数据采集公司OriginFlow，并成功获得超5亿元融资，成为行业焦点。
在2026年世界人工智能大会（WAIC）上，具身智能被提升为与智算并列的核心赛道，参展企业数量从去年的80多家激增至200多家，208款具身智能终端、超300台真机同台竞技。其中，灵初智能联合创始人陈源培，作为2001年出生的“00后”，师从斯坦福大学李飞飞教授、Karen Liu教授及北大杨耀东教授，其学术背景与创业经历堪称同龄人中的佼佼者。
在这场年轻创业者的盛宴中，80后、90后创业者正面临前所未有的竞争压力。具身智能行业的快速发展，不仅体现在创业者年龄层的下移，更在于技术迭代与资本运作的双重加速。百度智能云等科技巨头，正通过战略签约、技术赋能等方式，深度参与这一变革。7月18日，百度智能云宣布与OriginFlow、零次方机器人两家由“00后”创立的具身智能企业达成战略合作，共同推动行业技术进步与商业化落地。
然而，行业的蓬勃发展背后，也隐藏着诸多挑战。数据短缺与商业化压力，成为制约具身智能企业发展的两大瓶颈。当前，行业普遍面临真实场景数据不足的问题，实验室数据难以覆盖现实中的复杂工况，导致模型落地后表现不佳。零次方机器人负责人坦言：“真实场景数据的缺失，是我们面临的最大挑战。”北京大学数学学院教授杨超也指出，物理AI的发展离不开高质量数据支持，而当前数据体量与质量均难以满足需求。
在商业化方面，企业纷纷探索舞台展演、汽车工业、零售场景等多元化应用，甚至尝试进入家庭、厨房等细分领域。然而，商汤科技联合创始人王晓刚提醒，许多惊艳的机器人演示仍局限于特定任务，一旦进入真实生产生活场景，便会遇到大量未知情况。这反映出机器人在场景落地中的复杂性远超预期。
面对技术瓶颈与市场挑战，国内机器人行业格局正经历剧烈重构。当前，具身智能与人形机器人企业可大致分为四大类型：一是以宇树、优必选为代表的本体硬件自研企业；二是涌入具身大脑赛道的众多企业，通过开发VLA模型、世界模型等技术，寻求与产业链公司合作；三是瞄准具身智能“Tier 1”市场的企业，如地瓜机器人及部分云厂商，致力于提供生态、芯片、算力或数据采集等服务；四是跨界拓展的传统机器人企业，如极智嘉、原力灵机等，正围绕客户需求延伸业务链条，布局一站式解决方案。
尽管行业尚未形成统一的商业化落地共识，但资本的热情却持续高涨。IT桔子数据显示，2026年上半年，国内具身智能行业融资额达到935亿元，较2025年上半年提升5倍；融资事件数量达322笔，同比增长137%。然而，高增长背后也隐藏着泡沫化风险。行业容量有限，大量同质化企业涌入，导致赛道拥挤、产能过剩、估值虚高。参考大模型行业的发展历程，一旦资本泡沫破裂，具身智能赛道也将迎来残酷的淘汰赛。
星海图CEO高继扬指出，商业化规模需遵循产业发展客观规律，超前落地可能导致客户体验不佳、供应链压力大等问题。他强调，数据层面的差异将逐层传导至模型能力、产品演示、落地应用效果及商业价值与市场表现上。未来一至两年，行业内企业的差距将逐步显现。
在算力层面，具身智能同样面临严峻挑战。杨超教授认为，物理AI的发展路径可能与大语言模型类似，对算力的需求巨大，尤其是仿真Infra、推理层面的高吞吐和低时延能力。这促使越来越多具身智能企业选择与百度智能云等科技巨头合作，以获取全栈AI云技术支撑。
IDC与Omdia发布的报告显示，百度智能云在中国具身智能云市场占据领先地位。这得益于其不仅服务了包括北京、上海创新中心在内的具身智能“国家队”，还为智元、星海图、智平方等产业链重点企业提供技术支撑。百度智能云的定位是技术赋能者与场景链接者，通过提供智能时代的基础设施，助力企业在具身大脑、运控小脑、数据集建设及整机本体研发等方面取得突破。
对于具身智能的未来发展，行业专家普遍认为，数据、算力、本体、模型与交互能力的综合提升是关键。简智机器人联合创始人朱雁鸣表示，开源是降低全行业创新门槛、加速赛道发展的重要手段。然而，模型迭代始终需要海量、高品质数据支持。因此，企业需持续深耕场景、积累优质数据，以在行业GPT时刻到来时抢占先机。
