美团龙珠合伙人王新宇
整理编辑丨小龙
“我们不是钱投得太多，而是远远不够。”
在资本对具身智能赛道“估值泡沫”的争议声中，美团龙珠合伙人王新宇——这位兼具技术功底与投资视野的投资人，用一句掷地有声的判断，展现出了穿越周期的定力与长期主义。
2021年，王新宇牵头组建美团龙珠科技投资团队，围绕电动化与智能化两大核心主线，在新能源车、AI大模型、具身智能等关键赛道频频落子。他主导投资了月之暗面、宇树科技、星海图、自变量等一批代表未来的科技企业，持续捕捉属于这个时代的“时代品类”。
在近期SAP与创业邦联合举办的2025 SAP-Banglink机器人产业需求对接会上，王新宇从资本视角，描绘了具身智能产业的清晰图景。
他指出，中国正在从昔日的“产业追赶者”蜕变为全球科技领域的“定义者与引领者”，这一跃迁的背后，是3C电子与新能源汽车两轮产业浪潮所积淀的完整产业链能力。
“具身智能，将是继新能源车、手机之后下一个时代的标志性硬件。”尽管技术爬坡中仍面临数据、操控等挑战，但王新宇观察到，这一领域的迭代速度已超越昔日的无人驾驶行业。
他坚定地表达了对产业的长期信心：“我们不是钱投得太多，而是远远不够。”在他看来，实现“家庭拥有机器人”的终局或许用不了十年。一个由AI驱动、人机共生的新硬件时代，正以前所未有的速度向我们奔来。
在这场硬科技的资本远征中，王新宇正以他的认知与魄力，持续下注那些即将改变世界的“未来物种”。
以下为演讲全文，经创业邦编辑：
大家好，我是美团龙珠的王新宇。很高兴今天借助SAP和创业邦举办的活动，与各位机器人产业的朋友进行交流。
最初让我讲具身智能行业的情况，我有些班门弄斧之感，在座各位都是专家，我们只是行业的参与者。
因此我将题目调整为"从投资视角看产业趋势"，作为观察者、参与者和推动者，包括前面提到的泡沫问题，也与资本参与有一定关联。接下来我用十五分钟时间分享我们如何看待这个行业。
寻找“时代品类”
先简单介绍两句：龙珠是由美团发起设立的市场化VC，主要聚焦消费和科技两大领域投资，在我们基金内部有一个关键词： "时代品类"。
我们认为每个时代都会出现新的代表性产品，不一定是科技产品。早期我们在消费领域投资了蜜雪冰城、古茗、Manner咖啡、喜茶、理想汽车等项目，这些都是我们认为的"时代品类"。
比如现制茶饮和咖啡，随着新人群和代际变化，对生活产生了重要影响。
从我加入龙珠第一天起，就一直在思考：什么是科技领域的时代品类？
在刚才的举例中，我提到了一家公司——理想汽车。虽然它可以被归类于消费领域，但同样也属于科技范畴。实际上，理想汽车是我们基金在消费与科技十字路口上的第一笔投资。
基于持续的思考，我们最终形成了基金在科技投资方面的整体策略。这张图大致能够清晰地呈现我们的理解。也可以说是我们对中国科技行业发展背后产业链逻辑的一个总结。
图源：美团龙珠
我们认为，从建国以来到改革开放之前，中国的科技发展主要围绕军工行业和重工业展开。改革开放后的四十年，可以大致分为两个阶段：
前一个阶段，大家比较熟悉的是海尔、联想等为代表的科技企业；而后一阶段，2000年之后，特别是中国加入WTO、举办奥运会等背景下，中国科技行业进入了更加高速的发展，也建立了更为完备的产业链。
我常举一个例子：过去苹果在中国建立产业链，培养了许多优秀的上下游企业，而这些企业也反过来推动了苹果的发展。
正是在这一过程中，也孕育出了中国3C消费电子行业完整的产业链。
以小米为例，雷军虽然是顶级的企业家，但若没有完备的产业链、技术人才以及技术工人等支撑，小米也很难取得成功。
小米在这张图中是一个很有趣的映射：它先做手机，再进入新能源车领域。而一旦中国人能够制造手机，下一步就意味着我们能够制造任何3C消费电子产品。所谓“能做”，是指我们不仅能将其做到世界级水平，而且不一定是最便宜，而是具备最高性价比和最优质量。
以扫地机器人行业为例。我在较早阶段投资了追觅公司，这个行业非常典型。早期，iRobot 在全球是主要的玩家，但短短几年时间，市场上的玩家基本都已是中国的公司。扫地机器人也是 3C 消费电子产品中复杂度较高的一类。
再往下延伸，中国公司正在给全世界提供最优质的消费电子产品。
连特朗普也曾使用安克充电宝。在这样一个完整的产业链背景下，我们继续向前推进。
从“比特”到“原子”，聚焦“电动化”与“智能化”
中国过去十年新能源车行业的发展，我们全程参与并密切观察。这个产业的发展过程十分有趣。新能源车靠什么成功？当然，特斯拉在其中发挥了重要作用，尤其是其上海工厂。
如果大家在早期驾驶过特斯拉的车辆，应该对其当时的做工有所印象。然而，如今再去体验特斯拉，尤其是上海工厂生产的车型，其质量已显著提升。
特斯拉是一家颇具特色的企业，与苹果有些相似。它采用了一种偏向消费电子行业的思路，或者说，是以颠覆产业链的方式进入汽车制造领域，而非遵循传统汽车行业的路径。
我还曾投资过一家名为Innoviz的激光雷达公司，这是一家纯以色列企业，后来在纳斯达克上市，但如今其发展已远不及中国企业。相比之下，我们投资的禾赛等公司表现更为出色。
原因在于，早在2019年我投资Innoviz时，他们的技术已经相当领先，
然而，他们当时仅与宝马合作，只相信德国企业，不愿将其技术引入中国。一方面，他们可能担心技术被窃取；另一方面，他们似乎不信任当时中国产业的发展潜力。他们不相信某项技术能够快速导入上车应用。
图源：Innoviz官网
我印象很深，当年我投资时，那家公司正与宝马合作开发C2 Sample，之后还有C3、C4等一系列，但就是迟迟无法上车量产。
在传统模式下，一个新技术的导入周期往往很长。而以特斯拉为代表的新造车势力，显著加快了产业链的迭代速度。
在中国设厂之后，他们能更快地在本地寻找和整合供应链。这一过程实际上也依托于我们在上一时代——以手机为代表的消费电子产业中，所培育出的成熟产业链体系。
在此背景下，中国造车新势力逐步发展，如今行业已进入下半场。在上半场中，蔚来、小鹏、理想这三家企业颇具代表性，它们有一个非常有趣的共同点：创始人皆出自互联网行业。
回顾中国过去二十年，互联网作为科技产业的重要组成部分，其发展不仅构建了产业链，也培养了大量人才。正是这些积累，使中国人有可能用十年时间，去颠覆一个已有百年历史的传统行业。
若不是受国际政治因素影响，中国新能源车在海外市场应该具备显著的竞争力。
若用两个词概括我们所关注的投资机会，那就是“电动化”与“智能化”。从产业链发展的视角看如此，从技术视角看亦是如此——几乎所有演进都围绕这两大方向。
我们认为，这是一个被“电动化”与“AI驱动”所定义的时代。
在此之上，可以这样理解：过去是数字世界中搬运比特的助手，而今天我们需要的是物理世界中搬运原子的助手。
关于下一个时代是什么，我们有两个答案。
其一，是具身智能，或者说机器人——我们已将其置于未来图景中；
其二，是新的AI驱动的硬件终端。
它可能是眼镜、手表、耳机、项链等等，说实话，具体形态目前尚无定论。我们持开放态度，并会持续进行相关投资。
但我们非常明确且坚信，具身智能将是继新能源车、手机之后下一个时代的标志性硬件。无论是电池、半导体、底层操作系统、模型与应用，都与前述领域存在大量共通之处。
泡沫之辩：我们投入的资金不是太多，而是太少了
这是我们审视该产业的一个重要起点。
美团和龙珠在中国机器人产业投资领域属于布局较早、参与较为活跃的机构之一。
自2018年起，我们便围绕上一时代——可称为“功能机”阶段，以及当前所处的“智能机”阶段进行布局，两者本质上属于同一产业脉络，我们在此已投资了小几十家企业。
在这一过程中，产业热度始终较高。正如刚才徐总提及泡沫问题，这也是我常被问到的。我的理解如下：首先明确结论，我们对产业长期持有信心，因此对短期市场波动保持耐心。
若从多个维度进行参照，例如左边这张图显示，美国Figure公司一家企业的融资额可能已超过中国整个产业的融资总额。且请注意左侧纵轴并非等比例刻度——前端是十亿、二十亿美元估值，而上方跃升至百亿，甚至四百亿美元。因此，美国单家公司的融资规模可能超过中国全行业。
图源：美团龙珠
从这一视角看，各位认为产业还存在泡沫吗？
所谓资本投入造成的泡沫，究竟是过多还是过少？我一直在行业内强调，我们并非资金过多，而是实际上投入仍太少了。
无论是具身智能、人工智能还是大模型领域，当前中美竞争背景下，中国正在做的是世界级的事业，而我们所投入的资金不是太多，而是太少了。
无论是在算法、硬件、软硬件一体化系统，还是未来的服务层面，我们正在做的都是引领世界前沿发展的事业。
我们不再仅仅是模仿或追赶，中国人凭借自身的聪明才智与勤奋精神，过去或许能够以他人五分之一甚至十分之一的成本——这里主要指人力成本——制造出与别人同等水平的产品。
但那属于过去的二十年、四十年。
面向未来的二十年甚至四十年，当我们开始引领技术发展、探索人类未知前沿时，我们当然会保持高效率，但这种效率应体现在用更短的时间实现突破，而非仅仅依赖所谓的更低资源投入。
以上是从资金维度进行的分析。
若从时间维度来看，我常以L4级无人驾驶行业为例，我大约从2016年开始投资L4无人驾驶领域，陆续投资了Momenta、Pony.ai、轻舟智航等项目，以及整车厂和上下游产业链企业。
然而，直到今天，Robotaxi才真正站在商业转化的起点，这整个过程用了近十年时间——若从2015年中国资本市场开始比较活跃投资这一领域算起。
类比来看，具身智能领域，若从2023、2024或2025年作为产业发展的某个参照起点向前展望，我认为这同样至少是一个以十年为维度的事业。
终局展望：技术爬坡与家庭愿景
那么，我们今天所追求的终局是什么？
我们的目标很简单，就是让每一个家庭都能拥有一台甚至多台机器人。
这里请注意两个核心点：
其一是场景——家庭是最复杂的应用场景之一。
第二，我们拥有一台机器人，是希望它能做什么？你肯定不会希望它在家中只会完成单一任务，而是期待它能帮你洗衣服、晾衣服、扫地、做饭，甚至接送孩子。
我一直认为，每个人都需要一名司机、一位助理、一个保姆。并非我们不需要，而是目前多数人还无法承担，这本质上是供需关系问题。
因此，从这一角度来看，如果这一终局最终实现——对我个人而言，也许需要十年，甚至可能更快——那是因为整个产业在AI与大模型发展的推动下，正以比过去十年无人驾驶领域更快的速度在演进。这一点我们能够明确感受到。
如果我们所追求的是这样的终局，那么我们可以逐步回推：先从相对简单的场景开始，例如工厂或仓库，任务也从单一逐步增至多项。如果只做一件事，那么今天在座的各机器人企业其实已经在做了，即在相对简单的场景中执行单一任务。
但其中泛化能力至关重要。如果机器人仅能完成单一任务，其ROI（投资回报）往往难以算得过账。因为背后还涉及一致性与稳定性的问题。
大家常抱有美好想象，认为机器人可以24小时工作；然而，在物理世界中，一旦涉及到一致性、稳定性，如果机器人工作三小时就需要充电，那理想便难以实现。
如果机器人仅工作五小时或八小时就出现故障，需要维护和运营，那ROI也一定无法超越人类员工，这背后的差异既是技术上的，也是供应链上的。
因此，从我们自身的视角来看，之所以对这件事长期抱有信心——即便仅聚焦于具身智能这短短三年，而非整个机器人行业——是因为我们能看到这样一个技术金字塔正在快速发展。
图源：美团龙珠
当然，这个金字塔稍偏重以人形机器人为代表，但人形并不等同于具身智能，我们仍认为人形是其中相对重要的方向。
其背后的基本逻辑是：我们的世界是为人类所构建的——无论是工具还是环境，并且未来大概率将是一个人机协作、共同工作的世界。
基于此，我常打一个比方：将一个机器人从腰部“切开”，下半身主要对应移动（Locomotion）能力。在移动方面，我认为目前已基本被攻克，以宇树科技为代表的企业已将其做到完全可用的状态。
再往上一层是中间部分，即全身控制（Whole-Body Control），目前也已取得显著进展。
而最上层的操作（Manipulation ）层面，我们投资了更多企业，因为这一领域确实仍处于百花齐放、技术持续发展的阶段。
最近小鹏发布的机器人视频中，有一幕令人颇感心酸。但这也反映出，对大多数普通人而言，别说机器人了，即便是自动驾驶技术，他们目前依然不够信任——初次使用相关产品时的体验也确实有所不同。
小鹏发布机器人IRON，被质疑内藏真人
我认为这恰恰说明，该行业的发展仍需较长时间。而若能引发这样的质疑，反而证明行业进展已超出许多人的预期。
我们再回到技术层面，目前最难的被认为是操作。其实，构成机器人的核心三要素并非这个行业所独有，整个AI领域大抵也是如此。
最近半年，我们观察到行业发生了显著变化。
如果大家关注到，近半年来，从自动驾驶行业转型，以及以VLA为代表的技术兴起，一批新的具身智能创业公司开始涌现。
我们投资了一批又一批的团队，从高校教授、传统机器人行业人才，到各路背景的精英，每年都有不同的人加入具身智能的创业浪潮。
到去年底、今年初时，我们一度感觉创业者资源似乎快要见底了，从资本角度，我们希望能支持更多创业者，但好像人选就那么多，包括从海外归来的，我们基本都已接触过。
而最近，我们非常欣喜地看到，又有一波新鲜力量加入了进来。这其中，以在VLA领域有深厚积累的自动驾驶公司为代表。只要关注理想汽车几个月前的发布会就能感受到，这已成为一个比较有代表性的趋势。
各位都是产业从业者，我们就不逐一展开具体细节了。今天我们所讨论的核心可以总结为三个要素：算力、数据和算法。尽管算法仍在不断探索和前进，但在框架层面，Scaling Law 似乎已逐渐成为行业共识。
Manipulation模型三要素，图源：美团龙珠
VLA 在这方面的作用，有点类似于 Transformer 架构对于大语言模型的意义——它为机器人及具身智能的下一步发展，在算法层面提供了一定的共同方向，尽管在各前沿细节上仍存在差异。
目前最核心的挑战其实在于数据。
数据从哪里来？存在多种不同的路径：真机采集、纯仿真、以及两者结合等不同方式。整个产业在这一领域的发展非常迅速。
例如，今年四月某平台发布了1万小时的数据，而到十一月时，另一个数据集数据量已达到27万小时。
我们投资的另一家企业星海图最近开源的数据集也反映了这一点——在整个数据发展的进程中，我们能够清晰地看到加速的态势。
因此，我个人对整个产业，尤其是技术发展抱有强烈信心。因为我们可以看到，AI 本身的发展正在加速，同时又有越来越多的人才加入这个行业，用更多元的方式去解决这些问题。
所以，我非常有信心，无需十年时间，我之前所畅想的最终愿景很可能就会实现。
这是我最后一页 PPT。实际上，我们不仅投资机器人算法及本体公司，也在积极布局整个产业链的上下游。例如在灵巧手领域，新加坡公司Sharpa在发布会上展示的产品，其水平已跻身全球顶尖行列。
图源：Sharpa Robotics
地瓜机器人正在将自动驾驶行业中积累的算法和芯片能力引入机器人行业继续应用。
因此，在人才、资本、场景、数据等多个维度，我们已经能够看到飞轮效应正在形成，整个产业链的上下游也日趋完善。
总结来说，从资本的角度，我们对该行业充满信心，秉持长期耐心，并愿意持续支持整个产业的发展。
万隆优配提示：文章来自网络，不代表本站观点。
