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高估值融資加速死亡?人形機(jī)器人熱潮背后的冷思考:為什么K-Scale Labs等眾多明星企業(yè)紛紛倒下?

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成立僅一年的人形機(jī)器人公司K-Scale Labs要倒閉了。這家由前Meta與特斯拉工程師創(chuàng)立、曾獲Fellows Fund領(lǐng)投400萬美元種子輪、估值一度高達(dá)5000萬美元的初創(chuàng)企業(yè),在2025年秋宣告關(guān)閉。其代表產(chǎn)品K-Bot是一款開源雙足人形機(jī)器人,定價(jià)約1.5萬美元,曾吸引OpenAI、NVIDIA等科技巨頭工程師參觀交流,并在Kickstarter上獲得超200萬美元預(yù)購訂單。然而,即便擁有亮眼的技術(shù)原型和早期市場(chǎng)關(guān)注,K-Scale最終仍未能跨越從Demo到量產(chǎn)的關(guān)鍵門檻。

在當(dāng)前的科技浪潮中,機(jī)器人行業(yè)的熱度居高不下,吸引了大量資本涌入,像K-Scale Labs等公司燒光融資后黯然退場(chǎng)。這背后反映出的是資本盲目跟風(fēng)投資的現(xiàn)象,與數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用實(shí)踐專家駱仁童博士認(rèn)為,具身機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展似乎陷入了一種尷尬的境地,即技術(shù)創(chuàng)新與市場(chǎng)需求之間存在明顯的錯(cuò)位。K-Scale團(tuán)隊(duì)僅有約10名工程師,卻試圖完成從機(jī)械結(jié)構(gòu)、電控系統(tǒng)到關(guān)節(jié)模組、控制軟件的全棧自研。這種“小而全”的研發(fā)模式在學(xué)術(shù)探索階段或許可行,但在商業(yè)化路徑上顯得力不從心。


更關(guān)鍵的是,K-Bot缺乏明確的應(yīng)用場(chǎng)景——它既非工業(yè)級(jí)設(shè)備,也非消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品,更像是面向研究者的開發(fā)平臺(tái)。然而,這一細(xì)分市場(chǎng)的付費(fèi)意愿與規(guī)模遠(yuǎn)不足以支撐一家硬件公司的持續(xù)運(yùn)營。當(dāng)融資窗口關(guān)閉,現(xiàn)金儲(chǔ)備迅速消耗至40萬美元時(shí),公司別無選擇,只能退還用戶訂金并停止運(yùn)營。K-Scale的結(jié)局并非孤例,而是整個(gè)行業(yè)在“技術(shù)先行、商業(yè)滯后”邏輯下的一次典型縮影。

拼不過的性價(jià)比,成為橫亙?cè)谒腥诵螜C(jī)器人企業(yè)面前的現(xiàn)實(shí)壁壘。盡管資本市場(chǎng)對(duì)“通用智能體”的想象空間巨大,但現(xiàn)實(shí)中的成本結(jié)構(gòu)卻極為嚴(yán)苛。據(jù)行業(yè)測(cè)算,2025年人形機(jī)器人的平均物料清單(BOM)成本仍高達(dá)40萬元人民幣,約為馬斯克所稱“iPhone時(shí)刻”臨界點(diǎn)(2–3萬美元)的兩倍以上。其中,執(zhí)行系統(tǒng)占比超過55%,而核心零部件如諧波減速器、行星滾柱絲杠和六維力傳感器長期依賴日本哈默納科、德國ATI等海外廠商,單件價(jià)格動(dòng)輒上萬元。雖然國產(chǎn)替代品價(jià)格可低至進(jìn)口產(chǎn)品的三分之一,但在壽命、精度和穩(wěn)定性方面仍有顯著差距,下游廠商不敢輕易切換。這種“卡脖子”狀態(tài)直接推高了整機(jī)成本,也限制了規(guī)模化生產(chǎn)的可能性。

非標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)進(jìn)一步放大了成本壓力。由于行業(yè)尚未形成統(tǒng)一的接口協(xié)議或模塊標(biāo)準(zhǔn),每家企業(yè)都需為自家機(jī)器人定制模具、開發(fā)專用驅(qū)動(dòng)與控制邏輯,單套開模費(fèi)用常超50萬元。裝配過程也因缺乏自動(dòng)化產(chǎn)線而高度依賴人工,良品率普遍低于60%,遠(yuǎn)低于工業(yè)機(jī)器人90%以上的水平。這意味著每生產(chǎn)100臺(tái)設(shè)備,就有近40臺(tái)需要返工,隱性成本急劇上升。與此同時(shí),算法泛化能力不足導(dǎo)致訓(xùn)練周期漫長。

真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集成本高達(dá)50萬元/萬小時(shí),而虛擬仿真數(shù)據(jù)的復(fù)用率不足30%,新場(chǎng)景部署仍需12–18個(gè)月重新訓(xùn)練模型。相比之下,傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)械臂只需數(shù)周即可完成產(chǎn)線集成。這種效率差距使得人形機(jī)器人在強(qiáng)調(diào)ROI(投資回報(bào)率)的制造業(yè)環(huán)境中難以立足。即便是技術(shù)領(lǐng)先的特斯拉Optimus,其最新展示雖已實(shí)現(xiàn)流暢行走與簡單抓取,但距離穩(wěn)定執(zhí)行精密裝配任務(wù)仍有巨大鴻溝。市場(chǎng)逐漸意識(shí)到,人形形態(tài)本身并非價(jià)值所在,能否以合理成本解決具體問題才是關(guān)鍵。

深陷“倒閉”困境的不止一家人形機(jī)器人企業(yè),“明星”公司們,正在排隊(duì)破產(chǎn)。繼K-Scale之后,美國教育機(jī)器人公司Embodied也于2024年底正式關(guān)停其明星產(chǎn)品Moxie。該公司曾估值20億元人民幣,獲得英特爾、亞馬遜、索尼等戰(zhàn)略投資,但單臺(tái)硬件成本超800美元,訂閱服務(wù)續(xù)費(fèi)率持續(xù)下滑,最終因無法完成關(guān)鍵輪融資而停擺?;厮莞?,Anki、Jibo等家庭機(jī)器人先驅(qū)同樣在短暫爆紅后迅速隕落。


在中國市場(chǎng),情況同樣嚴(yán)峻。曾被譽(yù)為“云端機(jī)器人第一股”的達(dá)闥科技,在2023年世界人工智能大會(huì)上憑借“小姜”機(jī)器人表演“千手觀音”風(fēng)光無限,估值一度逼近200億元。然而不到兩年,公司多地辦公室人去樓空,員工遭遇欠薪斷保,創(chuàng)始人坦言“要先學(xué)會(huì)生存,再去發(fā)展”。另一家割草機(jī)器人新銳森合創(chuàng)新,雖在Kickstarter籌得230萬美元,卻因?qū)⑷诵螜C(jī)器人技術(shù)過度復(fù)雜化地植入小型設(shè)備,導(dǎo)致研發(fā)失控、交付困難,最終原地解散。這些案例共同指向一個(gè)結(jié)構(gòu)性問題:在缺乏清晰商業(yè)化路徑的前提下,高估值融資反而加速了企業(yè)的死亡節(jié)奏。


機(jī)器人行業(yè)在快速發(fā)展的過程中,既面臨著資本泡沫帶來的浮躁與風(fēng)險(xiǎn),又在工業(yè)場(chǎng)景的應(yīng)用探索中遭遇諸多挑戰(zhàn)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用實(shí)踐專家駱仁童博士表示,只有正視這些問題,合理引導(dǎo)資本流向,加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)與市場(chǎng)需求的結(jié)合,積極開拓合適的應(yīng)用場(chǎng)景,才能使機(jī)器人行業(yè)走出一條健康、可持續(xù)的發(fā)展道路。值得注意的是,部分早期押注人形路線的企業(yè)已開始戰(zhàn)略收縮。

例如,康力優(yōu)藍(lán)雖曾推出“優(yōu)友”“小哪吒”等多款人形服務(wù)機(jī)器人,并嘗試進(jìn)軍東南亞,但因資金鏈斷裂與市場(chǎng)接受度低,業(yè)務(wù)早已停滯。而一些新晉玩家如OneStar,即便背靠李書福之子李星星與上海AI Lab明星研究員丁琰,也在成立數(shù)月后悄然沉寂。資本態(tài)度亦發(fā)生明顯轉(zhuǎn)變。金沙江創(chuàng)投主管合伙人朱嘯虎公開表示“批量退出人形機(jī)器人項(xiàng)目”,直言該領(lǐng)域“高共識(shí)但無商業(yè)化路徑”。IT桔子數(shù)據(jù)顯示,2025年上半年人形機(jī)器人融資筆數(shù)雖仍可觀,但單筆金額顯著下降,且更多集中于天使輪與Pre-A輪,后期高估值項(xiàng)目鮮有問津。這種“前端熱、后端冷”的分化,反映出投資人從狂熱轉(zhuǎn)向?qū)徤?,開始用現(xiàn)金流而非PPT來衡量企業(yè)價(jià)值。


機(jī)器人的未來,機(jī)器人進(jìn)廠已經(jīng)來臨。與其執(zhí)著于打造“人類替身”,越來越多務(wù)實(shí)的企業(yè)選擇聚焦垂直場(chǎng)景,以專用設(shè)備切入真實(shí)需求。宇樹科技便是典型案例——其并未強(qiáng)行人形路線,而是憑借四足機(jī)器人Unitree Go系列在電力巡檢、安防巡邏等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)?;桓?,2024年?duì)I收突破1.2億元,成為少數(shù)具備確定性收入的具身智能企業(yè)。銀河通用則深耕工業(yè)巡檢,其GALBOT G1機(jī)器人已在多個(gè)化工廠、變電站落地,通過激光雷達(dá)與熱成像實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)自主巡檢,客戶復(fù)購率超80%。

這些成功實(shí)踐揭示了一個(gè)基本邏輯:工業(yè)客戶并不為“通用智能”買單,而是為“最小閉環(huán)優(yōu)化”付費(fèi)。在汽車裝配線上,機(jī)械臂需以±0.3mm精度擰緊螺栓,并在傳送帶速度波動(dòng)時(shí)實(shí)時(shí)調(diào)整動(dòng)作;在電子制造車間,分揀機(jī)器人必須在毫秒級(jí)響應(yīng)中完成微小元件識(shí)別與抓取。這些任務(wù)對(duì)穩(wěn)定性要求極高,六西格瑪標(biāo)準(zhǔn)意味著百萬次操作缺陷不超過3.4次。相比之下,當(dāng)前人形機(jī)器人依靠生成式AI訓(xùn)練的動(dòng)作成功率僅80%–90%,遠(yuǎn)未達(dá)到工業(yè)容忍閾值。

因此,真正可行的路徑是“場(chǎng)景限定+能力聚焦”。例如,在危險(xiǎn)環(huán)境如核電站、礦山或高空作業(yè)中,人形結(jié)構(gòu)因其雙足移動(dòng)與雙手操作能力具有一定不可替代性,此時(shí)高成本可被安全價(jià)值所覆蓋。而在物流倉儲(chǔ)、柔性制造等場(chǎng)景,AGV、協(xié)作機(jī)械臂等專用設(shè)備已形成成熟生態(tài)。IFR數(shù)據(jù)顯示,2024年中國新增工業(yè)機(jī)器人安裝量達(dá)29.5萬臺(tái),占全球54%,而人形機(jī)器人交付量仍停留在百臺(tái)量級(jí)。這種數(shù)量級(jí)差異并非技術(shù)落后所致,而是市場(chǎng)選擇的結(jié)果。

中國供應(yīng)鏈的優(yōu)勢(shì)在于快速迭代與成本壓縮——諧波減速器單價(jià)五年內(nèi)從8000元降至3500元,伺服電機(jī)成本僅為波士頓動(dòng)力液壓系統(tǒng)的十分之一。依托這一基礎(chǔ),本土企業(yè)得以將部分機(jī)器人售價(jià)壓至1萬元人民幣以下,從而在特定細(xì)分市場(chǎng)建立壁壘。反觀歐美,因缺乏完整制造生態(tài),具身智能天然成為重資產(chǎn)游戲,僅少數(shù)巨頭能長期投入。K-Scale的失敗,某種程度上正是這一結(jié)構(gòu)性差異的體現(xiàn):即便擁有頂尖人才與開源策略,也無法彌補(bǔ)量產(chǎn)能力與供應(yīng)鏈協(xié)同的缺失。

人形機(jī)器人作為技術(shù)探索的前沿方向,其長期價(jià)值毋庸置疑。但短期來看,行業(yè)正經(jīng)歷一場(chǎng)必要的出清。那些僅靠概念融資、忽視工程落地與成本控制的企業(yè),終將被市場(chǎng)淘汰。而真正理解客戶需求、能在具體場(chǎng)景中創(chuàng)造可量化價(jià)值的公司,則有機(jī)會(huì)穿越周期。技術(shù)演進(jìn)從來不是線性的,它需要時(shí)間、耐心與對(duì)現(xiàn)實(shí)的敬畏。當(dāng)潮水退去,留下的不是最炫酷的Demo,而是最扎實(shí)的解決方案。

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