在近期的科技盛会和几次投资企业的发布会上，人形机器人无疑成为了焦点。随着这一领域的加快速度进行发展，各地政府纷纷将其视为“新质生产力”的核心载体，出台了多项产业支持政策，形成了一个看似欣欣向荣的背景。然而，慢慢的变多的投资的人对这一领域的投资态度却显得谨慎，尤其是朱啸虎等知名投资人的集体退出，使得市场对人形机器人的热度骤然降温，此现状被形象地称为“市长热、市场冷”。本文旨在剖析这一矛盾背后的深层原因，以及如何避免短期主义对人形机器人行业的战略价值造成伤害。
人形机器人产业近年来得到了前所未有的关注，不仅是由于至少十个城市的政府将其纳入了发展的策略，更因为这项技术的潜在市场和应用场景让人看到了无限的可能性。然而，随着多位资本投资人对这一市场逐渐失去信心，行业却陷入了发展瓶颈。朱啸虎发表的“商业化至上”的观点更是引发了业界的广泛讨论，承认这一领域目前的商业化路径确实不够清晰。
这种现象不单单是气候平均状态随时间的变化而已，更关乎人类对一项重要科技的深层次思考。朱啸虎的观点无疑柏拉图式地揭示了行业内部分投资的人对资本快速回报的渴望与对人形机器人潜在长远价值的忽视。
技术成熟曲线规律：人形机器人产业并非一蹴而就，例如波士顿动力的Atlas机器人历经11年迭代才实现了商业化突破。当前人形机器人的技术正在经历一个质变的关键期，许多技术指标已开始逐渐成熟，全世界内对这一领域的融资也在持续增长，预计到2024年将超过110亿元，这无疑证明了市场对这一技术的长期潜力。
场景扩展空间：工业巡检、灾害救援等非结构化场景对人形机器人的需求越来越迫切，特斯拉的Optimus机器人已进入汽车工厂来测试，未来降低至2万美元的期望，有望打开一个万亿级市场，这为投资者指明了方向。
生态协同效应：人形机器人作为“通用硬件平台”，镇化AI算法的实施，这将在视觉、触觉等感知技术进步中形成良性互动，实现技术的协同飞轮。这样一来，不相同的领域的进展将相互促进，触发更多创新。
技术成熟曲线规律：人形机器人产业并非一蹴而就，例如波士顿动力的Atlas机器人历经11年迭代才实现了商业化突破。当前人形机器人的技术正在经历一个质变的关键期，许多技术指标已开始逐渐成熟，全世界内对这一领域的融资也在持续增长，预计到2024年将超过110亿元，这无疑证明了市场对这一技术的长期潜力。
场景扩展空间：工业巡检、灾害救援等非结构化场景对人形机器人的需求越来越迫切，特斯拉的Optimus机器人已进入汽车工厂来测试，未来降低至2万美元的期望，有望打开一个万亿级市场，这为投资者指明了方向。
生态协同效应：人形机器人作为“通用硬件平台”，镇化AI算法的实施，这将在视觉、触觉等感知技术进步中形成良性互动，实现技术的协同飞轮。这样一来，不相同的领域的进展将相互促进，触发更多创新。
当前创投圈普遍主张“全力拥抱开源模型”，但这种过度依赖可能给勇于探索商业模式的公司带来重大的隐患。
技术主权缺失：商界一味追求低成本的开源模型可能使企业失去技术发展的主动权。当这些开源模型的协议发生变更，或者核心开发者转向闭源模式时，应用层的企业将面临极大的系统性风险。
同质化陷阱：开源模型的普及带来了极大的同质化竞争，许多勇于探索商业模式的公司基于Stable Diffusion进行微调，最后导致功能重复，进入到竞争白热化的红海局面。
安全与合规风险：尤其是在金融、政务等敏感领域，企业更倾向于使用闭源方案保障数据安全和合规性，反而可能在潜在的安全风险面前变得脆弱。
底层技术突破减缓风险：如果整个行业都放弃了自研底层模型，像Deepseek这样的技术创新将可能大幅度减少，从而大幅度的降低整个行业的技术进步潜力。
技术主权缺失：商界一味追求低成本的开源模型可能使企业失去技术发展的主动权。当这些开源模型的协议发生变更，或者核心开发者转向闭源模式时，应用层的企业将面临极大的系统性风险。
同质化陷阱：开源模型的普及带来了极大的同质化竞争，许多勇于探索商业模式的公司基于Stable Diffusion进行微调，最后导致功能重复，进入到竞争白热化的红海局面。
安全与合规风险：尤其是在金融、政务等敏感领域，企业更倾向于使用闭源方案保障数据安全和合规性，反而可能在潜在的安全风险面前变得脆弱。
底层技术突破减缓风险：如果整个行业都放弃了自研底层模型，像Deepseek这样的技术创新将可能大幅度减少，从而大幅度的降低整个行业的技术进步潜力。
当前，创投资本的关注点逐步偏向快速商业化的能力，这种短期导向会带来一系列的不利影响。
基础研究投入不足：许多底层技术，如大模型训练和具身智能等领域，需要专项的长期投入，而如果按照朱啸虎的短期标准来看，这些项目可能很快就会遭到淘汰，导致技术源头的创新难以为继。
场景选择偏食症：过分关注接地气的、能快速获利的场景，可能使企业忽略其他更有战略意义的领域，比如具身智能或者AI应用于基础科学的创新，导致短期看似获利，长远却无从出路。
生态破坏风险：便宜的价格战仅会导致市场号召力的下降，最终的结果往往是企业不得不削减研发成本，使得创新生态遭到破坏。
基础研究投入不足：许多底层技术，如大模型训练和具身智能等领域，需要专项的长期投入，而如果按照朱啸虎的短期标准来看，这些项目可能很快就会遭到淘汰，导致技术源头的创新难以为继。
场景选择偏食症：过分关注接地气的、能快速获利的场景，可能使企业忽略其他更有战略意义的领域，比如具身智能或者AI应用于基础科学的创新，导致短期看似获利，长远却无从出路。
生态破坏风险：便宜的价格战仅会导致市场号召力的下降，最终的结果往往是企业不得不削减研发成本，使得创新生态遭到破坏。
朱啸虎的短期主义观点折射出中国创投圈面临的普遍困境，特别是在技术理想主义与商业现实之间的摇摆。而政府在此时充当了行业利益的调节者和促进者，通过政策引导投入更多资源以支持长周期、高风险领域的发展。
为了推动AI及人形机器人产业的长期健康发展，应从多个层面重构平衡：1. 在技术层面，倡导“基础研究-应用开发”的接力机制；2. 在商业层面，探索多元化的变现模式，以避免低水平的竞争；3. 在生态层面，鼓励“开源-闭源”的混合创新，以确保核心技术的自主可控及开放协作。
只有通过合理的结构调整和政策支持，才可能正真的保证人形机器人及AI行业在未来的发展中既能实现短期价值，又能保持长期的战略意义。最终，使得商业回报与技术进步齐头并进，打造一个更加健康、可持续的技术生态。返回搜狐，查看更加多
