在 7 月过去的上半月，国内具身智能领域的融资共有 16 起，也就是日均 1 起，频率之高，令人咋舌。
而且，融资总金额超过 30 亿元。对比 2024 年全年，具身领域总共 90 起融资，融资总金额 89.33 亿元。那么钱都去了哪里？42 号电波对此进行了梳理。
从这些融资数据中可以看到，超过半数企业的融资集中在 A 轮和 B 轮阶段，在已披露融资金额的企业中，星动纪元、汉阳科技、云深处、小雨智造、它石智航、星海图、跨维智能等企业的融资规模也超过了 1 亿元大关。其中投资方不乏美团、滴滴等巨头，如果时间拉到稍早一些的 6 月，我们还可以看到腾讯和阿里的身影，大厂扎堆做具身智能「金主」已经不稀奇了。
大厂的密集入局，也为具身智能企业带来了资金、资源等多维度加持。
具身智能关乎 AI 的下一波浪潮
其实，从行业长期跟踪者的视角看，资本密集投资具身智能不是偶然和跟风，而是产业发展的必然趋势。
持续关注资本流向的观察者，应该可以注意到一个信号，那就是资本把重心逐步从大模型转向了具身智能。据 IT 桔子数据，2025 年上半年大语言模型领域融资事件为 72 起，这一数据在 2024 年同期是 44 起；而具身智能则是 116 起，去年同期是 30 起，大语言模型融资事件在增长速度方面跟具身智能相比显然是落后了。
而这，背后反映出来的则是资本的深层次思考。
本征资本的邢大地博士表示，大模型赛道基本到了收官状态，头部公司已经确立了优势，也不大可能再有新玩家要进入。
现在的大模型竞争早已不是 23 年「百模大战」时的群雄割据，新问世大模型的刺激效应随着时间的推进在边际减弱。到目前为止，头部大模型已经瓜分了用户群体，占据了竞争优势。而新玩家若想在这种环境下异军突起，难度很高，要么在技术上有所突破，要么「烧钱」足够任性，而训练大模型需要大量的 GPU、TPU 等硬件资源，对于资方来说，性价比显然不高。而具身智能则处于前期的押注阶段，资本出现转向也就不难理解了。
其次，我们正在迈向 AI 的下一波浪潮，具身智能正是关键。在生成式 AI 和推理 AI 的浪潮中，我们已经见识过了 AI 理解信息、拆解信息并生成信息的能力。但大多数情况下，它们也只能是「工具」，而不是「生命」。
在这种情况下，可实现自我学习、自我改进、自我调整，进而解决任何问题且不需要人为干预的 AGI 远未到来，要想通往 AGI，就要积累同物理世界交互的能力。因此，「将人工智能带进物理世界，并由此驱动物理世界」成为了比上述「工具」更动人的故事，具身智能的宏大叙事就此展开。
当 AI 真正学会了在物理世界中稳健行走、灵巧操作、安全共存，它才真正迈出了从「智能工具」到「智能伙伴」的关键一步。
黄仁勋在这方面就曾公开表态：「人工智能的下一波浪潮是物理 AI，也就是 Physic AI。AI 可以进入物理机器，比如机器人。」而具身智能在这个环节中就是 AI 走向物理世界的重要途径。
大举投资具身智能的美团也有类似的考量，在王兴的视角中，人工智能必须进入物理世界，而美团则起到了数字世界和物理世界的连接者作用，在具身行业的投资和对投资企业的合作，是美团实现这一愿景的重要布局。
VLA 已成具身行业共识
在今年这波具身融资潮中，我们也明显可以接收到这样一个信号：那就是「大脑+本体」两条腿走路已经成为了主流，并且「大脑」的地位越来越高。在今年融资金额和轮次最多的头部具身公司中，他们大都选择了两条腿走路、且「大脑」优先的路线，而不同于以往的硬件占据绝对优势。
在这一路线中，VLA 模型（视觉语言动作模型）已经成为了具身智能行业的共识，被视为连接感知、语言与行为的通用架构，也让机器人拥有了将语言意图、视觉感知与物理动作编织成连续决策流的能力。
Physical Intelligence 联合创始人兼 CEO Karol Hausman表示，VLA 是通往通用智能的重要基石，能够让机器人从互联网等多源数据中学习并转化为具体行动。
成立不到一年半就完成 7 轮融资，累计融资金额超 10 亿元的自变量机器人，它自成立起就押注 VLA，从早期只输出动作，到现在融合输出动作、语言、视觉和思维链。他们所坚持的「大小脑统一的端到端大模型」路线，正是多家投资机构青睐自变量机器人的核心原因。
此外，国内机器人公司在 VLA 模型上的布局速度也在今年开始加快。比如，智元机器人 3 月发布首个通用具身基座模型智元启元大模型（GO-1），采用了 ViLLA 架构，由 VLM 和 MoE 组成，实现了可以利用人类视频学习，完成小样本快速泛化。银河通用在 6 月推出自主研发的产品级端到端导航大模型 TrackVLA，具备纯视觉环境感知、语言指令驱动、可自主推理、具备零样本泛化能力。
如今的 VLA 已不再只是简单的模型，更是一种快速进化的思维方式：让机器人直接「读懂世界」并「动起来」，成为连接人工智能和物理世界的关键桥梁。
资金不停押注，在具身智能行业的不断深入，其实也是一场让 AI 回归智能本源的过程：智能并非只存在于抽象的符号里，而应是根植于身体与物理世界的持续互动之中。
而赋予 AI 在真实物理空间中感知环境、理解物理、规划动作、执行任务并从中学习的能力，便是具身智能的终极目标，让 AI 更好的进入物理世界并服务人类，也是资金疯狂涌入具身智能的宏大愿景。在通往 AI 下一波浪潮的过程中，没有人会停下脚步。