清流资本刘博：中美在具身智能投资上的路径分野
2024至2025年，清流资本团队调研了近百家具身智能企业。这一领域的技术复杂度高，产品形态类似顶级硬件设备，初期资本普遍倾向于布局“链主”企业。但类似电动汽车领域“追随特斯拉”的策略，在具身智能领域似乎并不奏效。
尽管中国多家车企尝试仿效特斯拉进入机器人领域，美国的创业公司却以具备强大“本体智能”的形式迅速崛起，并正准备冲击资本市场。
到了2025年下半年，产业格局再度出现分化。在“大脑”尚未成熟之际，资本市场已经开始围绕四肢、零部件、触感模块和数据基础设施展开新一波投资热潮。
核心问题在于：随着具身智能生态不断演化，其价值链如何在产业链中流动？中美双方对这一过程的理解又存在哪些差异？
模块化：产业链演变的底层逻辑
哈佛商学院教授卡丽丝·鲍德温与金·克拉克在《设计规则：模块化的力量》中提出的模块化理论，有助于理解价值在产业链中的迁移。
模块化是一种将复杂系统拆解为可独立开发、又能协同运作的单元的方式。其核心在于三类隐性规则：架构（角色定义）、接口（协同协议）与标准（衡量方式）。
IBM 是模块化理论的典型实践者：
- 1964年的内部模块化（System/360）：当时计算机系统是封闭的，不同型号之间缺乏兼容性，IBM 投资50亿美元统一指令集架构，催生了独立的软件和外设产业，并确立了大型机时代的领导地位。
- 1981年的外部开放（IBM PC）：为应对 Apple II 的挑战，IBM 放弃全栈自研，将 CPU 交给 Intel，OS 交给微软。虽然短期内占据市场主导，却失去了对核心模块的控制权，最终反哺了 Intel 和微软。
这一历史表明，模块化既能释放效率，也可能削弱链主的主导地位。
苹果的模块化进阶
观察 IBM 的教训后，苹果一度极力避免模块化，坚持软硬件深度整合。然而进入 2026 年，苹果开始有节制地拥抱模块化：M4 芯片通过统一小芯片架构实现跨设备算力堆叠，软件端也转向“模块化单体”架构。
在欧盟《数字市场法案》（DMA）的压力下，苹果还引入“核心技术费”机制，即便用户可以选择第三方支付方式，仍需为其规则体系支付费用。
既然模块化存在链主失权的风险，为何 Tesla、Google 等企业仍在加速推进？
- 降低系统复杂度：当系统达到“具身”层级，模块化是实现高效协作的必要手段。
- 提升迭代效率：模块化允许低成本并行测试。例如，机器人关节模块的独立设计，可以同时测试多种材料方案，推动进化速度。
- 控制核心瓶颈：大公司模块化非核心部分，意在牢牢掌握不可替代的技术节点。Nvidia 掌控算力，Apple 控制用户入口，Tesla 则聚焦于 FSD（全自动驾驶）。
中美VC布局差异：脑与身之争
中美两国在具身智能领域的产业布局差异显著。美国投资集中在“大脑”，而中国则在“模块化”层面率先突破。
具身智能领域正处于技术初期，大脑尚未成熟，模块化是否具备现实意义？未来谁将主导“大脑”定义权？
美国：构建“具身时代的 iPhone”
美国的“大脑”企业多为巨头或独角兽，普遍致力于通用人工智能能力的开发。
Tesla 的“全栈派”坚持软硬深度整合。Optimus 机器人采取封闭式设计，通过黑盒方式实现性能最大化。
NVIDIA 和 OpenAI 代表的“平台派”则主张提前解耦。NVIDIA 通过 GR00T 和 Isaac Lab 打造“具身平台”，提供通用模型与仿真环境，让机器人本体公司专注于“身体”设计。
Figure AI、1X 等美国初创公司通过与 OpenAI 合作，将语义理解与决策外包给大模型，专注于本体控制。尽管部分硬件仍依赖中国供应链，但它们在“理解力”方面已展现强劲表现。
2026 年，“大脑决定论”进一步强化。美国投资人认为，强大的大脑可以“宽容”硬件不足，通过实时反馈弥补物理缺陷。
近年来，针对电子皮肤与高倍率驱动器的融资增加，反映了一种补偿性布局。
总体而言，无论是 Tesla 的一体化，还是 NVIDIA 的平台化，美国正试图在具身智能领域复制“iPhone”模式，将硬件厂商边缘化。
中国：硬件解耦与迭代加速
与美国的“智力主导”路径不同，中国资本更强调“模块化”带来的迭代速度。
2026 年，中国 VC 在通用基础模型（VLA）上寻求“认知卡位”，同时大量布局灵巧手、执行器和高精度传感器。
这种策略并非简单地“谁决定谁”，而是投资人在博弈“身体白菜化”和“智力本土化”的时间差。
这一路径与国产智能手机的发展高度相似。2010 至 2021 年间，华米欧维等品牌通过硬件供应链整合，将国内市场占有率大幅提升。华为在积累硬件销售规模后，实现大规模研发投入，并最终推出自研操作系统。
当前，具身智能正进入“暴力铺货”阶段。中国厂商通过模块化设计，将人形机器人成本从百万级别压缩至 15 万元以下，推动硬件与算法并行发展。
从产业链价值分布看，中国已不再是“富士康”式代工厂。在 iPhone 15 的供应链中，中国大陆供应商价值占比已达 25% 以上，覆盖屏幕、电池等高附加值环节。
移动互联网时代，中国不仅诞生了手机巨头，还有腾讯、头条等掌握应用生态的企业。在具身智能领域，即便“大脑”协议由美国定义，中国企业仍有机会在工厂调度、末端配送等场景中实现数据积累，形成具有竞争力的“物理常识算法”，并最终掌握产业智能化的话语权。
模块化带来的焦虑与未来
尽管模块化降低了硬件门槛，但也引发关于价值链“空心化”的担忧。投资人希望寻找最终能整合“零散零件”的统一协议持有者。
2026 年，单纯的“大脑公司”正在向“场景数据”迁移，而“硬件公司”则努力证明自己具备“不可替代的物理常识瓶颈”。模块化是通向规模化的手段，而真正决定估值的是“不可解耦的大脑-场景闭环”。
尾声：估值的两种锚点
中美投资人在估值逻辑上存在显著差异。美国认为，具身智能的终局是“智力垄断”，关注的是谁拥有“大脑”并能指挥“身体”运作。这种“智力租金”具有高毛利和强生态粘性。
中国则关注“生产力工具的白菜化”。通过将人形机器人成本降至 10 万元以下，可以释放快递、巡检、家庭护理等万亿级市场。
2026 年的新变量是数据主权。中国拥有工厂流水线、外卖路径、养老院交互等丰富的物理动作语料库。这些数据的专有性正在提升中国标的估值。
而美国凭借强大的“合成数据”能力，可以生成数亿种模拟场景，实现“零样本学习”。中美双方的路径虽不同，但都围绕“数据-硬件-场景”闭环展开。
对于投资者而言，真正的价值在于选择哪一种闭环最快实现。投资，不只是选公司，更是选环路。