融资热潮：物理AI公司年内融资近480亿美元，Q2单季186亿创纪录

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据英国《金融时报》10月11日报道，援引数据机构PitchBook的统计，2026年以来，全球机器人与物理AI（Physical AI）公司已累计融资近480亿美元。其中，仅2026年第二季度，机器人与物理AI初创公司就融资186亿美元，涉及450笔交易，创历史单季最高纪录。交易金额环比增长25.3%，同比增长47.9%。

物理AI是指让AI系统在物理世界中感知、决策和行动的技术，涵盖人形机器人、自动驾驶、工业自动化等领域。与大语言模型主要依赖文本数据训练不同，物理AI需要大量的真实世界动作数据——机器人如何抓取物体、如何行走、如何应对复杂环境，这些都需要通过实际操作来收集。报道指出，许多物理AI公司正在通过让人们在工厂、办公室和家庭中完成任务来收集训练数据，"数据采集"成为行业竞争的关键。

行业趋势：物理AI成新投资风口，人形机器人赛道最受关注

物理AI的融资热潮，反映出投资界对AI下一阶段发展方向的判断——大语言模型的竞争格局已经相对清晰，而让AI走进物理世界的"具身智能"才刚刚开始，市场空间巨大。人形机器人是物理AI中最受关注的赛道，Figure AI、宇树科技、Neura Robotics等公司都获得了大额融资。其中，德国Neura Robotics在6月完成14亿美元C轮融资，估值达70亿美元，由英伟达和亚马逊领投。

分析人士指出，物理AI的发展面临两大挑战：一是数据采集成本高、周期长，机器人需要在真实环境中反复试错才能学会复杂任务；二是硬件成本高，精密传感器、执行器和电池的价格仍然昂贵。但随着技术进步和规模效应，这些成本正在快速下降。对于普通读者来说，物理AI的发展意味着未来会有更多机器人进入工厂、仓库甚至家庭，帮人类完成重复性和危险性的工作。对于关注科技行业的读者来说，物理AI是继大语言模型之后的下一个大风口，但技术成熟和商业化还需要时间。

个人视角

物理AI公司今年融资480亿美元，这个数字让我想起了2016年前后的AI大模型热潮。那时候，深度学习刚刚突破，大量资金涌入计算机视觉和语音识别领域，很多公司估值飞涨，但真正跑出来的不多。现在历史在重演，只不过主角从"大模型"变成了"物理AI"。

我觉得最值得关注的是"训练数据"这个点。大模型的训练数据是文本，网上爬一爬就有了；但物理AI的训练数据是动作，需要机器人在真实世界里一次次试错，或者让人类戴着传感器演示。这个数据采集的成本非常高，谁能高效、低成本地收集到高质量的动作数据，谁就能在竞争中占得先机。这也是为什么很多公司开始让普通人在工厂、办公室里"教"机器人做事——本质上是在用众包的方式收集训练数据。对于普通读者来说，你可能觉得机器人离你还很远，但实际上，物理AI的发展速度可能超出你的想象。再过几年，仓库里有机器人搬货，工厂里有机器人组装，甚至家里有机器人做家务，都可能成为现实。对于关注投资的读者来说，物理AI是长期赛道，但风险也很高——技术路线不确定，商业化时间表不确定，很多公司会失败。如果想参与，可以关注相关的上市公司和ETF，但要控制仓位，做好长期持有的准备。

来源：Financial Times / PitchBook

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