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AI应用的新估值锚:Agent与具身智能

作者: 预见大模型 AI技术 #AI技术

原文链接: https://www.yjnt111.top/article/594

一、开篇:新一轮爆发的信号

 

2025 年的云栖大会抛出了两个关键词——Agent 化与具身智能。

 

这背后释放的信号很清晰:AI 的发展方向正在发生转折。最初,它是一个在屏幕上写字、画画的工具;后来,它能帮你对话、生成代码、跑应用。而现在,它要走下屏幕,长出“手脚”,进入现实世界。

 

对于投资者来说,这不是一个细枝末节的技术更新,而是一次叙事升级。从内容→行为→产业机器人,这条路径意味着新的产业链机会,也意味着新的估值锚点。

 

二、Agent:软件智能的前奏

 

Agent,本质上就是一个能理解任务、调用工具并完成执行的智能体。它不只是被动回答问题,而是能主动分解任务、调用API、完成闭环。

 

过去一年,Agent已经开始渗透在一些场景里:

 

  • 在办公场景,它能帮你整理会议纪要、自动生成汇报。
  • 在研发场景,它能调用编译器、执行代码,甚至自动修bug。
  • 在客服与运营,它能接入知识库,为客户提供7x24小时的交互。

 

但Agent仍有局限,它大多停留在虚拟世界,能做的事情受限于接口和系统本身。换句话说,它有“大脑”,但没有“身体”。

 

然而,正是这一点,给“具身智能”留下了舞台。

 

三、具身智能:AI走向物理世界

 

所谓具身智能,就是把AI从虚拟世界拉到现实,让它能感知环境、理解场景,并通过机器人、传感器、控制系统与物理世界交互。

 

如果说Agent是“软件助手”,那么具身智能就是“智能劳动力”。

 

  • 在工业制造,它可以完成自动分拣、质检、装配等工作。
  • 在物流与服务业,它可以承担配送、安防巡检、仓储管理。
  • 在家庭与医疗,它可以做清洁、陪伴,甚至是康复辅助。

 

在云栖大会上,阿里云就展示了AIAgent与机器人结合的案例。它想传递一个信号:AI不止是SaaS或API,它正变成能在工厂里动手、在街道上行动的“实体劳动力”。

 

Agent是大脑,具身智能是手脚。当两者结合,我们看到的将不只是一个软件工具,而是一类能执行任务的“数字员工”。

 

四、技术与算力支撑:边缘智能的崛起

 

要让具身智能真正落地,光有大模型远远不够。技术和算力的支撑,是产业能否跑通的关键。

 

1.边缘算力

机器人必须实时反应,很多场景下不能依赖远端云端。延迟哪怕几百毫秒,都可能导致动作失误。所以,轻量化大模型和边缘计算芯片成为刚需。

 

2.传感器

视觉、语音、动作捕捉,都是机器人感知世界的“眼耳鼻舌”。传感器的精度和响应速度,决定了具身智能的上限。

 

3.控制系统

如何在复杂环境下实时决策、规划路径、执行动作,这需要强大的控制算法与稳定的硬件支持。

 

4.能源与散热

电池续航和安全散热,是机器人规模化的另一道坎。长时间运行、高负载执行任务,对能源效率要求极高。

 

换句话说,具身智能的赛道,不只是大模型本身,而是牵一发而动全身的“系统工程”。这也意味着,投资机会不会集中在单点,而会分布在传感、算力、控制、能源等多个环节。

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五、资本逻辑:新的融资潮已经开始

 

看看海外市场,你会发现资本已经闻到了味道。

 

  • Figure:从26亿美元估值到390亿美元,只用了不到一年时间。背后是人形机器人叙事的爆发力。
  • 1XTechnologies:这家得到OpenAI、英伟达投资的公司,最新估值突破100亿美元,正在成为“欧版Figure”。

 

投资逻辑很直白:只要能与大模型、顶级算力厂商挂钩,估值可以瞬间拉升。机器人是“下一代iPhone”的想象空间,资本不愿错过。

 

国内呢?中国市场同样有潜力。我们拥有全球最完整的制造业场景,有产业链、有工厂、有应用土壤。但现实的挑战是,软件生态不足,硬件环节虽强但缺少统筹,商业化模式还在探索。

 

这意味着:短期看,国内机器人公司难以复制Figure那样的融资溢价;但中长期看,中国的制造业和政策环境,给了具身智能更现实的落地机会。

 

投资方向很清晰:

 

  • 整机公司:AI机器人本体。
  • 边缘算力与控制芯片:保证实时性和稳定性。
  • 传感与精密零部件:决定性能与体验的天花板。

 

六、风险与质疑

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当然,这个故事也有不确定性。

 

1.技术风险

人形机器人距离真正量产还有很远的路要走。能在展台表演,不等于能在工厂流水线上全天候运转。

 

2.商业模式风险

机器人很贵,动辄几十万美元。谁来买单?企业是否愿意用机器替代人?消费者是否买账?这些都还没有清晰答案。

 

3.估值泡沫风险

资本市场的热情有时走得太快。AI芯片曾经的故事可能在机器人身上重演:估值先飞,落地滞后。

 

4.政策与伦理

机器人进入社会,意味着潜在的就业替代与安全风险。政策与社会接受度,将成为决定节奏的外部变量。

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七、投资启示:下一轮的应用爆发点

 

从云栖大会的信号来看,AI的叙事已经从“生成文本”转向“执行任务”。

 

趋势:AI应用正在走出虚拟世界,进入实体空间。

 

逻辑:Agent是大脑,具身智能是手脚,两者结合,才是真正的生产力革命。

 

一句话总结:内容再热闹,落地行为才是刚需;纵有屏幕里风光无限,工厂和街道才是资本奔赴的下一个舞台。

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