Embodied Intelligence: Sedimentieren im Wahnsinn, Durchbrechen in der Umsetzung
Im zweiten Halbbogen der künstlichen Intelligenz ist Embodied Intelligence zum heiß umkämpften Gebiet geworden. Auf der Technologiemesse CES gibt es überall Roboter zu sehen. Staubsaugerroboter, Rasenmäherroboter, landwirtschaftliche Roboter und unzählige humanoide Roboter …
Einerseits setzen Kapitalgeber und Großkonzerne gemeinsam auf Embodied Intelligence, und führende Unternehmen sammeln in der Öffentlichkeit reichlich Kapital ein. Andererseits spielen sich gleichzeitig Szenen ab, in denen kleine und mittlere Unternehmen an der Finanzierung scheitern und Prominentenunternehmen in eine Krise geraten. Es ist also sowohl ruhig als auch brutal.
Zweifellos wendet sich dieser Wettlauf nach einem kurzen und heftigen Kampf von der Phase des "Finanzierungsstreits und Technologiedemonstrations" zur "Phase der Umsetzung und des Gewinns" im tiefen Wasserbereich.
Das Gegenspiel von Hitze und Kälte nach dem Einstrom von Kapital
Im Bereich der Embodied Intelligence im Jahr 2025 zeigt sich am Kapitalmarkt ein einzigartiges Bild von "halb Wasser, halb Feuer".
Zunächst ist die Branche in Bezug auf die Branchenpopularität und das Finanzierungsvolumen zweifellos heiß.
Nach Daten von IT Juzi hatten bis zum 21. Dezember 2025 mehr als 600 Kapitalgeber "echtes Geld" in die Embodied Intelligence investiert. Es gab mehr als 304 Finanzierungsereignisse im ganzen Jahr, und das Gesamtfinanzierungsvolumen belief sich auf 37,9 Milliarden Yuan, was das 2,95-fache bzw. 4,05-fache des Jahres 2024 und das 7,24-fache bzw. 4,37-fache des Jahres 2023 ist. Dazu gehörte auch das spektakuläre Bild von Songyan Power, das binnen eines Jahres sechs Runden von Finanzierungen absolvierte und von der Serie A schnell in die Serie Pre-B+ wechselte.
Große Konzerne setzen gemeinsam "ihre Wetten" und fokussieren sich stark und häufig, was ihnen für eine Zeit die Spitze bescherte.
Laut unvollständigen Statistiken haben acht Kernunternehmen wie Baidu Ventures, Lenovo Capital and Incubator Group und Ant Group zusammen 62 Mal im ganzen Jahr investiert. Baidu Ventures führte mit 13 Investitionen an, gefolgt von Lenovo Capital and Incubator Group/Lenovo Star mit 11 Investitionen. Guoxiang Capital (SenseTime) und Ant Group befanden sich mit jeweils 8 Investitionen auf dem dritten Platz und bildeten die erste Investitionsechelon.
Im Trend führte Tencent die Finanzierung von Zhiyuan an und trat erstmals in den Bereich der humanoiden Roboter ein. Es erhöhte seine Investitionen binnen eines Monats und trat bald danach auch in die Gruppe der Aktionäre von Unitree ein, was seine besondere Aufmerksamkeit für Embodied Intelligence und seinen Entschluss, an den Tisch zu kommen, zeigt.
Es ist erwähnenswert, dass Wang Xing von Meituan über seine beiden Plattformen, Strategic Investment und Longzhu, konzentriert investierte. Seit 2023 hat er insgesamt 8 Mal investiert und 7 Kernunternehmen abgedeckt. Im ersten Halbjahr 2025 investierte er 6 Mal und investierte in den ersten 11 Tagen Juli in 2 Unternehmen. Er erschien 9 Mal in der Spitze, was ihn zu einem der investitionsaktivsten Personen in der Branche macht und ihm den Titel "Chinas erster Investor in Embodied Intelligence" sichert.
Und JD.com ist unaufhaltsam. Es hat sich in beeindruckender Geschwindigkeit in sechs Roboterunternehmen innerhalb von drei Monaten investiert und so tief in die Branche eingedrungen! Anders als Tencents Kernlogik und Investitionsgrenzen des "Modell + Hardware" -Doppelantriebs (Tairos-Großmodell befähigt Zhiyuans humanoide Roboter und Unitrees Vierbeiner) greift JD.com auf die Weise des "Szenarios + ganzer Wertschöpfungskette" zu. Seine sechs Investitionen decken jeweils die Roboterhauptkörper (Zhiyuan, Pasini), Kernkomponenten (Zhujidongli) und Algorithmen (Qianxun Intelligence, Zhongqing Robotics, RoboScience) ab und dienen direkt der Kostensenkung und Effizienzsteigerung in Logistikbereichen wie Sortierung, Transport und Endversand. Ein Branchenanalyst schätzt, dass das Gesamtvolumen von JDs sechs Investitionen fast 4 Milliarden Yuan beträgt. Man kann es kaum als etwas anderes als "einen schweren Schlag" bezeichnen!
Die Logik hinter der Begeisterung der Großkonzerne ist einfach: Nach der Welle der künstlichen Intelligenz wird Embodied Intelligence als eine Endform angesehen, die die Welt verändern könnte. Niemand möchte den "nächsten Unitree" verpassen.
Aber hinter der Begeisterung gibt es auch andere "Figuren".
Schauen wir uns zunächst eine Statistik aus dem Team von Touzhong Jiachuan an: Von den 168 in 2025 finanzierten Unternehmen im Bereich der Embodied Intelligence haben die ersten 10 Unternehmen wie Zibianliang, Tashizhihang, Leju Robotics, Xingdong Jiyuan, Xinghaitu und Zhongqing Robotics insgesamt 13,472 Milliarden Yuan an Investitionen erhalten, was 40,95 % des Jahresbruttofinanzierungsvolumens ausmacht.
Die "Kapitalanziehungskraft" der führenden Unternehmen führt zu einer immer deutlicher werdenden Tendenz zur Kapitalkonzentration. Das Ergebnis ist offensichtlich: Die Verengung des Finanzierungsfensters für mittlere und untere Unternehmen deutet auch darauf hin, dass sich das Branchengefüge möglicherweise ändern wird. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis die Schichtung beschleunigt wird. Tatsächlich hat diese Schichtung bereits sichtbar begonnen. "Aussteigeereignisse" nach einem hartnäckigen Kampf sind auch eine notwendige Folge des Selektionsprinzips im Dschungelgesetze. Kleine und mittlere Unternehmen geraten in eine Finanzierungskrise. Einige Unternehmen haben seit zwei bis drei Jahren keine neuen Kapitalzuflüsse mehr und kämpfen unter dem doppelten Druck der Technologieentwicklung und der Serienproduktionsinvestitionen.
So war beispielsweise die einst berühmte Yunji Technology zu seiner Zeit mit einem Anteil von 6,3 % am inländischen Umsatz auf dem chinesischen Markt für intelligente Service-Roboter an der Spitze. Die "Run"-Serie von Robotern war sogar Standardausstattung in Hotels. Doch nach der Serie D gab es keine neue Finanzierung, und die Finanzierungskrise hat seit mehr als drei Jahren andauert.
Das Unicornunternehmen in der Branche der humanoiden Roboter, CloudMinds Robotics, steckt ebenfalls in einer schweren Krise. Dieses einstige "Unicorn", das insgesamt über 5,4 Milliarden Yuan an Finanzierungen erhalten hat, hat seit 2023 keine neuen Kapitalzuflüsse mehr. Die Unternehmensinformationen auf Tianyancha zeigen 61 "Vollstreckungsvorgänge", 101 "Gerichtsverfahren" und mehrere Personen mit "Reiserechtenbeschränkungen", was die Schwere der Krise und die schwierige Zukunft widerspiegelt.
Die Nase des Kapitals ist empfindlich, und es ist "Standard", sich entschieden zu verhalten.
Zhu Xiaohu, Partner von Jinshajiang Venture Capital, zog sich in einem Streich aus mehreren Unternehmen im Bereich der humanoiden Roboter zurück, was zu einer Debatte führte. Als ehemaliger Investor in FeiXi und Xinghaitu zog er sich Anfang 2025 aus mehreren Embodied-Intelligence-Projekten zurück und erklärte, dass das "Geschäftsmodell unklar" sei. Dies ist auch ein Signal für die Rückkehr des Kapitals zur Rationalität. Wenn das heiße Geld zur Rationalität findet und nach der "Abkühlung" ruhiger nachdenkt, wird es auf "Unternehmen ohne technische Barrieren und Umsetzungskapazität" abzielen, und diese werden schließlich vom Markt eliminiert.
Im Gegensatz dazu werden die Vorteile der führenden Unternehmen immer größer.
Im Jahr 2025 hat Unitree Aufträge im Wert von fast 1,2 Milliarden Yuan erhalten, Zhiyuan hat einen Umsatz von über 1 Milliarde Yuan erzielt und Yinhe General hat Aufträge im Wert von über 700 Millionen Yuan erhalten. Diese echten Leistungen sind das "harte Bargeld" für die Finanzierung. Andererseits werden Unternehmen, die nur auf der Konzeptstufe bleiben und keine Anwendungsfälle haben, allmählich vom Kapital verlassen.
Ein erfahrener Investor gestand: "Das Kapital interessiert sich jetzt nicht mehr für die technischen Parameter auf dem PPT, sondern darum, ob der Roboter in der Fabrik stabil arbeiten und Geld verdienen kann." Genau wie viele Investmentmanager sich fragen: "Die technischen Parameter sind schön, aber wo sind die Kunden?"
Der entscheidende Sprung von "Technologie-Demonstration" zum "Gewinn machen"
"Wo sind die Kunden?" Im Wesentlichen handelt es sich um das Problem der Szenario-Umsetzung.
Die anfängliche Demonstration von Technologie ist sowohl die Eintrittskarte für den Wettlauf als auch die Grundlage für eine bessere Weiterentwicklung. Schließlich müssen Modelle iteriert, Trainingsdaten gesammelt und Steuerstrategien und Algorithmen optimiert werden. Bei der Iteration und Weiterentwicklung wird ständig nach geeigneten Anwendungsfällen für die "Arbeit" gesucht. Die Festlegung der Szenarien bestimmt auch die Unterschiede in der Technologieentwicklung, der Produktform und der Marktstrategie.
In einem Video eines humanoiden Roboters von Hangzhou Deep Robotics beweist der Roboter seine Fähigkeiten mit Schritten, Seitenkicken und Taijiquan, was bei Millionen von Internauts Staunen auslöst. In der Fertigungsstätte von CATL hingegen führt der "Xiaomo"-Roboter von Qianxun Intelligence die langweiligen, aber wichtigen Aufgaben der Selbstüberprüfung des Kabelanschlusses und der dynamischen Anpassung der Steckkraft aus, um die Hochspannungskomponenten zu schützen. Die Einführung dieses Roboters kann der Fabrik jährlich Hunderttausende Yuan an Arbeitskosten und Verlusten sparen.
Der Vergleich dieser beiden Szenarien zeigt, dass die Kernlogik der Kommerzialisierung von Embodied Intelligence im Übergang von der "Technologie-Demonstration" zur "nützlichen Gewinnbringung" liegt.
Wie Wang Xiang, der ehemalige Präsident von Xiaomi und Partner von Gaoshan Xinyu, sagte: "Die Fortgeschrittenheit der Technologie ist nicht gleichbedeutend mit kommerziellem Erfolg. Der Schlüssel liegt darin, reale Bedürfnisse und Anwendungsfälle zu finden." Schöngepflegte Techniken reichen nicht aus. Das "Wer hat den komplizierteren Roboter" ist nur die Anfangsphase. Nur "arbeiten" kann einen größeren Wert schaffen.
Ob im beliebteren Bereich der humanoiden Roboter oder bei Rad- und Vierbeinern, die Akteure im Bereich der Embodied Intelligence entdecken tatsächlich Anwendungsfälle und setzen diese in der Industrie um, was wie von oben beschrieben eine gewisse "Vielseitigkeit" zeigt.
Das ultimative Ziel der humanoiden Roboter ist es, sich wie Menschen an ein allgemeines Umfeld anzupassen. Derzeit sind die Kosten jedoch hoch und die technischen Herausforderungen groß. Daher werden sie zunächst in strukturierten industriellen Umgebungen wie der Automobilherstellung getestet. Beispielsweise wird der humanoide Roboter Zhiyuan Expedition A1 in der Fabrik von BYD für Montage-, Transport- und Materialtransferaufgaben getestet. Dies ist ein wichtiger Schritt für Zhiyuans Roboter vom Labor in die industrielle Praxis. Laut Berichten hat Zhiyuan in Szenarien wie der Herstellung von Automobilteilen und der Montage von Konsumelektronikprodukten in Serie Lieferungen getätigt. Die Kernkunden umfassen Joyson Electronics, Longcheer Technology und die Lieferkette von Chery, und der Gesamtauftragsvolumen liegt über 100 Millionen Yuan.
Radroboter sind in ebenen und regelmäßigen Umgebungen am effizientesten und stabilsten und werden bereits in großen Mengen in Bereichen wie Reinigung und Logistik eingesetzt. Beispielsweise hat High Sierra Robotics, der weltweit führende Anbieter von kommerziellen Reinigungsrobotern, eine Serie von kommerziellen Reinigungsrobotern entwickelt, die automatisch Boden wischen, Staub aufnehmen und desinfizieren. Sie werden in über 40 Ländern und Regionen weltweit in Einkaufszentren, Fabriken, Flughäfen usw. eingesetzt und haben eine Fahrstrecke von über 300 Millionen Kilometern zurückgelegt. Die Akkumulation von Szenariodaten ist sehr umfangreich.
Die Umsetzung von Szenarien ist eine echte Kernkompetenz. Sie ist wie eine Abschlussprüfung, die die Arbeitsergebnisse der "Schule" und die Lernergebnisse der "Schüler" prüft. Dieser entscheidende Sprung bei der Szenario-Umsetzung bringt nicht nur echten Umsatz, sondern auch einen positiven Zyklus von "Daten - Technologie - Produkt" und ist auch der unvermeidliche Weg für die Embodied Intelligence in den tiefen Wasserbereich.
Allerdings wird die groß angelegte Szenario-Umsetzung, wie von vielen erwartet, sicher nicht von einem Tag auf den anderen möglich sein. Auch vom technischen Aspekt der Szenario-Umsetzung gibt es noch viele Probleme zu lösen. Wir müssen der Branche mehr Zeit und Raum geben.
Beispielsweise besteht das Problem der mangelnden Anpassungsfähigkeit der humanoiden Roboter an unstrukturierte Umgebungen in der realen Welt. In der Menschenmenge eines Einkaufszentrums oder in komplexen industriellen Betriebsbedingungen liegt die Fehlauslösungsrate der Roboter immer noch bei 8 %. Dies ist ein öffentlich zugänglicher statistischer Wert aus Szenariotests von mehreren führenden Unternehmen und zeigt deutlich die Kluft zwischen dem "idealen Laborumfeld" und den "komplexen Variablen" in der realen Welt. Wie in einem Bericht von Skynews über die CES erwähnt wird: "Bei der weiteren Untersuchung dieses Kleiderfaltroboters stellte ich fest, dass er vier Tage ferngesteuert werden musste, um sich an die neuen Tische und das neue Licht in der unbekannten CES-Umgebung zu gewöhnen."
Außerdem hemmt der "Uncanny Valley" -Effekt die Verbreitung in Haushalten. Dies liegt daran, dass das Vertrauen der Nutzer in humanoide Roboter noch verbessert werden muss. Dieser Effekt wird in Haushalten verstärkt. Zusammen mit Bedenken in Bezug auf Sicherheit, Privatsphäre und Vertrauen senkt er direkt die Akzeptanz und das Vertrauen der Nutzer in humanoide Roboter und wird zum Schlüsselhürde für die Verbreitung in Haushalten. Zhao Weichen, Vizepräsident für die beschleunigte Evolution von Ubtech, weist darauf hin, dass, wenn die Gesichter der Roboter zu realistisch sind und nicht ganz die natürlichen Ausdrucksfähigkeit von Menschen erreichen können, dies eher Unbehagen und Distanz bei den Nutzern hervorrufen kann, was den "Uncanny Valley" -Effekt auslöst.
Darüber hinaus gibt es in der realen Welt bei den Sensoren für Sehen und Tastempfindung von Intelligent-Robotern Rauschen in den Daten, und es gibt Verzögerungen und Fehler bei den physikalischen Bewegungen, was zu einer ungenauen Abbildung von "Befehl - Bewegung" führt. Die Koordination zwischen Kraftsteuerung und Greifhand ist nicht präzise genug. Wenn ein Roboter eine Tasse aufnimmt, fällt sie leicht herunter. Dies zeigt, dass diese Technologien noch nicht wirklich reif sind. Beispielsweise kann man in einem auf sozialen Medien verbreiteten Video von "Teslas Optimus humanoide Roboter verkauft Popcorn" sehen, dass der Roboter "bei zu starker Greifkraft sofort loslässt und die Greifkraft neu einstellt".
Die Umsetzung von Szenarien prüft die Vollständigkeit und Nützlichkeit der technologischen Übertragung von Embodied Intelligence aus dem "Labor" in die physische Welt. In einer Laborumgebung (strukturiert, störungsfrei)