成立3个半月,就对外投资了:具身智能赛道正在集体「边融边投」

marsbitPublié le 2026-08-06Dernière mise à jour le 2026-08-06

Résumé

中国具身智能赛道出现“边融边投”新趋势:一批自身仍在融资的创业公司正积极进行对外投资。数据显示,29家具身智能企业已进行超100笔投资,覆盖近百家被投公司,其中近六成是人形机器人本体企业。 企业启动投资的速度明显加快。新一代企业(2023年后成立)从成立到首次对外投资平均仅需22.8个月,远快于老牌企业。例如,破壳机器人成立仅3.8个月就进行了首笔投资。 智元机器人是赛道内最活跃的投资方,成立23个月内完成37笔投资,广泛布局全产业链。投资行为呈现出网络化特征:部分被头部企业投资的公司,自身也转变为投资节点,向下游延伸投资链,形成生态传导。 分析认为,该现象的核心逻辑在于,面对技术快速迭代、供应链不成熟的竞争窗口期,企业通过资本杠杆加速产业整合,以投资换取时间,构建生态壁垒,争夺未来竞争位势。这一策略正从个别头部企业的特殊选择,演变为赛道参与者的普遍行为。

一个反直觉的现象正在中国具身智能赛道上演——一批自身仍在密集融资的创业公司,已大规模开启对外投资。

破壳机器人,这家2026年3月成立的家庭机器人公司,6月24日就投了汇光创新——从公司成立到第一笔对外投资, 只隔了3.8个月 。彼时其自身仍在A轮融资阶段。

至简动力,2025年7月在杭州成立,2026年7月2日投了莫刻机器人,自身A轮融资也还在进行中。成立不足一年便同步推进融资与对外投资。

就在两天前(8月4日),5家具身智能企业(鹿明机器人、觅蜂科技、自变量机器人、松延动力、智元机器人)联合投资了同一家AI数据公司——恺望数据,金额数亿人民币。

看上去,这并非仅某一家企业的「激进」之举,从赛道层面看,头部玩家的集体行动趋势已较为明显。

这些案例共同指向一个趋势:2026年的具身智能赛道,「边融边投」已从个别头部企业的特殊策略,演变为赛道参与者的常态行为。

我们通过IT桔子数据库检索,梳理了所有被打上「具身智能」标签、且存在对外投资记录的企业。最终锁定 29家投资主体、100多笔投资事件 ,覆盖近百家被投公司。

本文试图回答几个核心问题:

这些企业自身是做什么的?

成立多久就开始做投资?

投资频次如何?

背后折射出怎样的产业竞争逻辑?

一、他们是谁:29家,「边融边投」企业画像

先看一个基本事实:29家有对外投资的具身智能企业中,59%(17家)的核心业务是人形机器人本体。这表明,对外投资已不限于个别零部件厂商或软件公司的偶发行为,人形机器人本体企业构成了投资主力。

从上述分布可以观察到三个特征。

第一, 人形机器人本体企业为主要力量 ,17家、将近六成,远超其他所有细分赛道之和——整机企业投资最为积极,因其最需要将上下游整合进自身产品体系。

第二, 机器人软件和零部件企业各有3家出手 ,说明投资行为正在从「造整机」扩散到「造大脑」和「造关节」的企业, 灵心巧手 即为典型代表(被投公司亦反过来对外投资)。

第三, 工业机器人和特种机器人各有1家 ——新松2016年的投资和中科光电2016年的投资,均属于「老牌企业历史性出手」,与新一代具身智能企业的投资逻辑存在显著差异。

地理分布上, 深圳以11家(38%)位居第一 ,上海和北京各6家(各21%),杭州2家,宁波、合肥、沈阳、西安各1家。珠三角和长三角合计占比超过八成,与具身智能产业的整体地理格局高度一致。

更值得注意的是企业「身份」: 29家中16家是独角兽(55%) ,包括智元机器人、银河通用、星海图、智平方、逐际动力等。

这表明对外投资在赛道头部玩家中已较为普遍,并非仅限于少数激进者。3家已上市(优必选、新松、卧安),2家进入Pre-IPO(乐聚、逐际动力),资本化进程与投资行为高度同步。

二、成立多久就开始投?平均3.3年,但新一代企业明显更快

从29家企业「成立」到「首次对外投资」的时间差来看,呈现出明显的两极分化:

从成立到首次对外投资,它们的平均值为39.7个月(约3.3年),但该数字被几家老牌企业拉高。

如果只看2023年之后成立的「新一代」企业(共21家),平均间隔缩短至 22.8个月(不到2年)。

一个明显的趋势是:企业越年轻,启动投资越早。

新松机器人2000年成立,等了16年才出手;优必选等了6年半;而2023年成立的智元机器人,仅19个月就开始密集布局,2026年成立的破壳机器人更是3个多月就加入了投资方行列。

这表明「边融边投」正从少数头部企业的特殊策略,扩展至更多、更年轻的企业群体。

29家中,有13家(45%)的首笔投资发生在2026年,其中8家是在2026年下半年才首次出手。从「个别现象」到「集体行为」的拐点,正在当下发生。

三、投资频次:智元机器人领先显著

29家企业的投资笔数差距极大,从1笔到37笔不等。按投资笔数和频次分层:

(其余18家各1-2笔,此处省略)

智元机器人是该赛道头部CVC

智元机器人2023年2月成立,2024年8月开启第一笔对外投资,此后23个月内完成37笔投资,平均 每月1.6笔。

这一密度显著高于赛道内其他同行,也接近部分专业投资机构的出手频率。其投资覆盖32家被投公司,从电机、灵巧手等核心零部件,到具身大脑、数据平台等软件层,再到机器人本体和应用场景,几乎覆盖了人形机器人全产业链。

排在第二梯队的银河通用、灵心巧手、智平方、众擎机器人,频次都在0.7笔/月左右,但投资总量仍远低于智元。

乐聚虽然以13笔排名第二,但由于其首投时间较早(2023年4月),跨度长达3年多,月均频次0.33笔。

值得关注的是灵心巧手。

作为一家机器人零部件(灵巧手)企业,它从2026年1月才开始首次对外投资,半年内完成5笔,且多与智元机器人联合出手。

它既是乐聚的被投公司,又在向下游延伸投资——这种「零部件供应商转向CVC」的角色转换,在传统制造业中较为少见。

四、「被投变投资」:生态链的二阶传导

29家投资方中,有5家同时也是其他具身智能企业的被投对象。换言之,它们先被头部企业投资,随后自身也开启对外投资:

这形成了一条清晰的「投资传导链」:智元投资灵初智能→ 灵初投资觅蜂科技 → 觅蜂科技投资恺望数据。三层嵌套,每一层均为「被投方转为投资方」。

传统产业投资往往是「大树底下不长草」——

大企业投了上游,上游就依附于大企业。

但具身智能赛道正在呈现一种不同的生态:头部企业投资的公司,自身也在变为投资节点,向下延伸出新的投资链。

这种结构呈现出网络化特征,与传统的单一线性树状关系存在明显差异。

五、将这些数字串联分析

回到最初的问题:为什么这批企业自身仍在融资,却积极布局对外投资?

先看数量。

2025年之前,做对外投资的具身智能企业主要还是智元、乐聚、优必选、新松等少数公司。

但进入2026年,名单迅速扩大——29家中有13家的第一笔投资发生在2026年,8家在2026年下半年才首次出手。

一家成立3.8个月的破壳机器人、一家还在天使轮的觅蜂科技,都已在以投资方身份出现。

这种扩散速度表明,「边融边投」正从头部企业的特殊策略,扩展为赛道参与者普遍采取的策略选择。

再看速度。

这里可以观察到一个值得关注的反向规律:企业越年轻,启动投资越早。

2023年之后成立的21家「新一代」企业,从成立到首次对外投资平均只要22.8个月,而2016年之前成立的老牌企业,平均等了70个月以上。

背后逻辑相对清晰——新松等了16年才出手,是因为它有充足的时间逐步自建供应链;而智元机器人2023年才成立,2024年即面临白热化的竞争窗口,其时间窗口不允许缓慢自建,只能通过投资将上下游整合进自身生态。

傅利叶等了5年、优必选等了6年半,因为它们出生时赛道尚处早期,启动资金足够支撑自我研发周期;新一代企业从成立起就处于「资本+技术」双轮驱动的红海中,融资到位后需迅速投入下一轮竞争, 用投资换时间 ,是这批企业共同的战略选择。

最后看结构。

如果只看头部企业投早期企业,这仍是一张传统的「大树图」——大公司投小公司。但数据显示情况更为复杂。

29家投资方中,5家自身同时也是被投对象:

灵初智能被智元投资后随即投出5笔,灵心巧手被乐聚投资后也投了5笔,再往下一层,觅蜂科技被灵初投资后随即投资恺望数据。

也就是说, 被投公司正在变为新的投资节点 ,将头部企业的资本和战略意图逐层向产业链更深处传导。一旦这种网状结构成型,后来者打破其难度可能成倍增加——这种竞争已超越单一企业层面,涉及整个生态位的争夺。

将这三个维度综合来看,结论较为清晰:

这并非单纯的「激进投资」,其核心逻辑在于以 资本杠杆加速产业整合 ,形成新型竞争策略。

技术在快速迭代,供应链尚未成熟,行业标准远未确立——在这样一个窗口期里,能否最快将上下游整合进自身生态,可能直接影响企业在窗口期内的存活概率与竞争位势。

六、IT桔子观察

29家企业、125笔投资、平均成立不到3年就开始出手——这组数字本身已较为直观地呈现了趋势。

在过往任何一轮技术周期中,较少看到如此多年轻的公司,在自身尚未盈利、仍在密集融资的阶段,就大规模开启对外投资。

当超过半数的投资发生在天使轮和种子轮,当投资对象集中在灵巧手、关节电机、具身大脑、数据平台这些产业链关键节点上,其投资逻辑更偏向战略整合而非财务回报。

这类企业正在尝试将传统产业需要十年才能完成的供应链整合,压缩到两三年内以资本方式加速完成。

当然,这一策略亦面临不确定性:

投资标的的技术路线可能偏离主流方向,整合效果存在变数,持续的资本消耗也可能影响自身融资节奏。

随着宇树科技科创板IPO过会、乐聚已递交上市材料、近40家企业组成IPO预备梯队,这个赛道的资本化进程正在进一步提速。

届时,「边融边投」或将从需要专门讨论的现象,演变为整个行业的常规动作——就像今天较少有人专门讨论一家互联网公司为何要做战投一样。

数据来源: IT桔子数据库

取数据方式: itjuzi-mcp接口检索

取数范围:标记有「具身智能」标签的公司,且有对外投资记录

时间范围:截至2026年8月6日

本文来自微信公众号 “IT桔子”(ID:itjuzi521),作者:Judy

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Questions liées

Q根据文章,中国具身智能赛道出现了一个什么样的反直觉现象?

A出现了一个反直觉现象:一批自身仍在密集融资的具身智能创业公司,已经开始大规模对外进行投资。

Q文章中提到的“成立3个半月就对外投资了”的公司是哪一家?

A是破壳机器人。这家家庭机器人公司于2026年3月成立,同年6月24日投资了汇光创新,从成立到首次对外投资仅隔了3.8个月。

Q文章中提到的29家投资主体企业,主要分布在哪些地区?

A主要分布在深圳(11家,占38%)、上海(6家,占21%)和北京(6家,占21%)。珠三角和长三角地区合计占比超过八成。

Q在具身智能赛道的对外投资中,投资最活跃(频次最高)的企业是哪一家?其投资频次如何?

A是智元机器人。它在2024年8月开启第一笔对外投资后,23个月内共完成37笔投资,平均每月1.6笔,其投资密度显著高于赛道内其他同行。

Q文章分析具身智能赛道企业“边融边投”的核心逻辑是什么?

A核心逻辑在于“用投资换时间”,即以资本杠杆加速产业整合。由于技术迭代快、供应链不成熟且行业竞争激烈,新一代企业希望通过投资快速将上下游整合进自身生态,从而在有限的窗口期内抢占竞争位势,形成新型竞争策略。

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686 vues totalesPublié le 2024.12.26Mis à jour le 2024.12.26

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700 vues totalesPublié le 2025.01.02Mis à jour le 2025.01.02

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Parmi les objectifs notables de DUOLINGO AI, on trouve : Apprentissage ludique : Le projet intègre des réalisations basées sur la blockchain et des jetons non fongibles (NFT) pour représenter les niveaux de compétence linguistique, favorisant la motivation grâce à des récompenses numériques engageantes. Création de contenu décentralisée : Il ouvre des voies pour que les éducateurs et les passionnés de langues contribuent à leurs cours, facilitant un modèle de partage des revenus qui bénéficie à tous les contributeurs. Personnalisation alimentée par l'IA : En utilisant des modèles d'apprentissage automatique avancés, DUOLINGO AI personnalise les leçons pour s'adapter aux progrès d'apprentissage individuels, semblable aux fonctionnalités adaptatives trouvées dans les plateformes établies. Créateurs du projet et gouvernance À partir d'avril 2025, l'équipe derrière $DUOLINGO AI reste pseudonyme, une pratique fréquente dans le paysage décentralisé des cryptomonnaies. Cette anonymat est destiné à promouvoir la croissance collective et l'engagement des parties prenantes plutôt qu'à se concentrer sur des développeurs individuels. Le contrat intelligent déployé sur la blockchain Solana note l'adresse du portefeuille du développeur, ce qui signifie l'engagement envers la transparence concernant les transactions malgré l'identité inconnue des créateurs. Selon sa feuille de route, DUOLINGO AI vise à évoluer vers une Organisation Autonome Décentralisée (DAO). Cette structure de gouvernance permet aux détenteurs de jetons de voter sur des questions critiques telles que les mises en œuvre de fonctionnalités et les allocations de trésorerie. Ce modèle s'aligne avec l'éthique de l'autonomisation communautaire que l'on trouve dans diverses applications décentralisées, soulignant l'importance de la prise de décision collective. Investisseurs et partenariats stratégiques Actuellement, il n'y a pas d'investisseurs institutionnels ou de capital-risqueurs identifiables publiquement liés à $DUOLINGO AI. Au lieu de cela, la liquidité du projet provient principalement des échanges décentralisés (DEX), marquant un contraste frappant avec les stratégies de financement des entreprises de technologie éducative traditionnelles. Ce modèle de base indique une approche pilotée par la communauté, reflétant l'engagement du projet envers la décentralisation. Dans son livre blanc, DUOLINGO AI mentionne la formation de collaborations avec des “plateformes d'éducation blockchain” non spécifiées visant à enrichir ses offres de cours. Bien que des partenariats spécifiques n'aient pas encore été divulgués, ces efforts collaboratifs laissent entrevoir une stratégie visant à mélanger l'innovation blockchain avec des initiatives éducatives, élargissant l'accès et l'engagement des utilisateurs à travers diverses voies d'apprentissage. Architecture technologique Intégration de l'IA DUOLINGO AI intègre deux composants majeurs alimentés par l'IA pour améliorer ses offres éducatives : Moteur d'apprentissage adaptatif : Ce moteur sophistiqué apprend des interactions des utilisateurs, similaire aux modèles propriétaires des grandes plateformes éducatives. Il ajuste dynamiquement la difficulté des leçons pour répondre aux défis spécifiques des apprenants, renforçant les points faibles par des exercices ciblés. Agents conversationnels : En utilisant des chatbots alimentés par GPT-4, DUOLINGO AI offre une plateforme permettant aux utilisateurs de s'engager dans des conversations simulées, favorisant une expérience d'apprentissage des langues plus interactive et pratique. Infrastructure blockchain Construit sur la blockchain Solana, $DUOLINGO AI utilise un cadre technologique complet qui comprend : Contrats intelligents de vérification des compétences : Cette fonctionnalité attribue automatiquement des jetons aux utilisateurs qui réussissent des tests de compétence, renforçant la structure d'incitation pour des résultats d'apprentissage authentiques. Badges NFT : Ces jetons numériques signifient divers jalons que les apprenants atteignent, tels que la complétion d'une section de leur cours ou la maîtrise de compétences spécifiques, leur permettant d'échanger ou de montrer leurs réalisations numériquement. Gouvernance DAO : Les membres de la communauté dotés de jetons peuvent participer à la gouvernance en votant sur des propositions clés, facilitant une culture participative qui encourage l'innovation dans les offres de cours et les fonctionnalités de la plateforme. Chronologie historique 2022–2023 : Conceptualisation Les bases de DUOLINGO AI commencent avec la création d'un livre blanc, mettant en avant la synergie entre les avancées de l'IA dans l'apprentissage des langues et le potentiel décentralisé de la technologie blockchain. 2024 : Lancement Beta Un lancement beta limité introduit des offres dans des langues populaires, récompensant les premiers utilisateurs avec des incitations en jetons dans le cadre de la stratégie d'engagement communautaire du projet. 2025 : Transition vers la DAO En avril, un lancement complet sur le mainnet a lieu avec la circulation de jetons, suscitant des discussions communautaires concernant d'éventuelles expansions vers les langues asiatiques et d'autres développements de cours. Défis et orientations futures Obstacles techniques Malgré ses objectifs ambitieux, DUOLINGO AI fait face à des défis significatifs. La scalabilité reste une préoccupation constante, en particulier pour équilibrer les coûts associés au traitement de l'IA et le maintien d'un réseau décentralisé réactif. De plus, garantir la qualité de la création et de la modération de contenu au sein d'une offre décentralisée pose des complexités pour maintenir des normes éducatives. Opportunités stratégiques En regardant vers l'avenir, DUOLINGO AI a le potentiel de tirer parti de partenariats de micro-certification avec des institutions académiques, fournissant des validations vérifiées par blockchain des compétences linguistiques. De plus, une expansion inter-chaînes pourrait permettre au projet de toucher des bases d'utilisateurs plus larges et d'autres écosystèmes blockchain, améliorant son interopérabilité et sa portée. Conclusion DUOLINGO AI représente une fusion innovante de l'intelligence artificielle et de la technologie blockchain, présentant une alternative axée sur la communauté aux systèmes d'apprentissage des langues traditionnels. Bien que son développement pseudonyme et son modèle économique émergent présentent certains risques, l'engagement du projet envers l'apprentissage ludique, l'éducation personnalisée et la gouvernance décentralisée éclaire une voie à suivre pour la technologie éducative dans le domaine de Web3. Alors que l'IA continue d'avancer et que l'écosystème blockchain évolue, des initiatives comme DUOLINGO AI pourraient redéfinir la manière dont les utilisateurs s'engagent dans l'éducation linguistique, autonomisant les communautés et récompensant l'engagement grâce à des mécanismes d'apprentissage innovants.

743 vues totalesPublié le 2025.04.11Mis à jour le 2025.04.11

Qu'est ce que DUOLINGO AI

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