盈合机器人已经进入破产清算。10 月 19 日，深圳市中级人民法院召开这家公司的第一次债权人会议，债权人到场核对债权、审议财产变价方案，公司剩下的资产将被变卖，按法定顺序清偿。
这家公司 2020 年 3 月成立，十个月做到 5 亿美元估值，字节跳动战投、美团战投、金沙江创投、熊猫资本都在股东名单上，累计融资超过 6 亿元。2025 年，它的营收是 433 万元，净亏 6700 万元。
宇树科技的市值从上市首日的顶点 4449 亿元降到 1700 亿元附近，摩根大通首次覆盖给的是“减持”。
但资金没有离开这个赛道，据 IT 桔子的统计，前八个月机器人领域融资 1245.1 亿元，超过去年全年的两倍，三四十家公司在排队等待 IPO。本体整机厂商的估值先在二级市场被下调，而一级市场的资金更多流向具身大脑。
业务铺得最开的，先倒了
盈合曾同时进入五条业务线，应急管理、城市治理、仓储物流、医疗大健康、工业智造。2021 年 3 月，它与佛山顺德签约，计划投资 100 亿元建研发和产业基地，从洽谈到签约不到一个月。到 2024 年，吉安子公司的社保参保人数为零，顺德基地签约后未见投产进展。
2021 年，盈合承接佛山照明的球泡灯智能制造车间项目。合同逾期两年，项目始终没有通过验收，法院终审判它返还 2690.4 万元，还要自费拆除设备。在该案执行过程中，它名下的一批机器设备被司法拍卖，评估价约 4974 万元，今年 4 月、5 月两次上拍，均以流拍告终。今年 6 月，股东方熊猫资本的创始合伙人李论发视频质疑：公司没有稳定现金流，部分核心高管税后年薪超过 300 万元，2600 平方米的办公室装修花了 2800 万元。
盈合不是孤例。深兰机器人（上海）5 月被法院受理破产清算，五批职工债权累计超过 2300 万元；9 月，泳池清洁机器人公司智橙动力被债权人申请破产重整；去年，达闼机器人被裁定受理破产清算，母公司达闼股份峰值估值一度超过 200 亿元。据公开报道和法院公告统计，2025 年 2 月至 2026 年 9 月的 19 个月间，破产、解散、清算和业务线关停的机器人公司超过 20 家，覆盖至少 11 个赛道。
宁波大学商学院教授刘起贵认为，这不是某家企业的意外死亡，是一个投资周期的规律性清算。接近盈合 A 轮融资的人士回忆，公司产品还没推出，估值就到了 5 亿美元。“扎堆进入不一定是相信市场有多大，是相信后面有人接盘。”
宇树的压力来自股价。
8 月 19 日，宇树科技以 150.80 元的发行价登陆科创板，首日开盘冲到 1100 元，市值最高触及 4449 亿元，中签率 0.0181%。两个月后，市值缩到 1700 亿元附近。
上市六周，摩根大通首次覆盖就给出“减持”，2027 年 12 月目标价 300 元。按 9 月 30 日 450.40 元的收盘价算，对应 33% 的下行空间。此后不久，野村给出“买入”，目标价 370 元。两家机构的差距，300 元对应 2027 年市销率 30 倍，450 元对应 46 倍。摩根大通对宇树 2027 年营收的预测约 40 亿元，与市场预期接近，下调主要发生在估值倍数上。
2026 年上半年，宇树营收 11.52 亿元，同比增长 48.54%，归母净利润 2.74 亿元，扣非净利润 2.44 亿元，同比下降 19.34%，毛利率 56.01%。营收在增长，扣非净利润在下降。研发和销售费用都在扩张。
10 月 19 日，宇树股价涨 16.15%，收在 495.92 元，市值重回 2000 亿元。催化来自政策，商务部等九部门发文，从商贸流通和促消费的角度为人形机器人打开场景；市场监管总局在 10 月 15 日发布首批六项人形机器人国家标准；前三季度工业机器人产量同比增长 29.1%。
一级市场还在给大脑加价
中泰证券 10 月 13 日的报告用了另一个口径，2026 年上半年国内具身智能融资约 438 亿元，以具身大脑为核心业务的公司拿到 222.53 亿元，占 50.8%；做本体整机的公司只有 56 亿元，占 12.8%。前者接近后者的四倍。
宇树招股书显示，原计划募资 42.02 亿元，其中 20.22 亿元投向智能机器人模型研发，占 48%，超过本体研发的 11.10 亿元。按 150.80 元的发行价和 4044.64 万股的发行规模，实际募资 60.99 亿元，超募约 18 亿元，模型研发仍是四大投向里最大的一块。一家靠销售硬件上市的公司，把计划募资的近一半押在了尚未产生收入的模型研发上。
FieldAI 正在谈一笔 7 亿美元的融资，投后估值 100 亿美元，一年多以前它的估值是 20 亿美元。这家公司对外提供通用大脑模型，客户是没有算法团队的中小本体厂商。头部厂商普遍把大脑视为核心壁垒，特斯拉、Figure 都在自研。这个客户池能否支撑 100 亿美元，目前没有公开收入可以验证。
本体公司同样拿到了融资，但定价条件变成订单和毛利。星尘智能 10 月 13 日完成 10 亿元 B+ 轮，投控东海领投，投后估值 150 亿元，这是它半年内的第四轮。T1 今年 6 月开始发货，起售价 8.99 万元，硬件保持正毛利。创始人来杰的判断是，AI 泛化能力的增长更多体现在操作上，而不是移动上，所以先用轮式底盘加双臂切入零售、文旅、工业这些能算清成本的场景。
小鹏机器人业务 8 月 24 日完成首轮超 9 亿美元融资，投后估值超 63 亿美元，刷新中国具身智能单轮私募纪录。
9 月到 10 月倒下的公司里，纯概念大脑也是重灾区之一。这类公司的失败方式和本体厂商不同：没有真机就积累不了真实场景的数据，模型也就难以形成差异，最后只剩一份架构图。资本加价的对象，是能拿到真机数据的团队，而不是所有自称做大脑的公司。
坐在驾驶座上的机器人，没有开车
10 月 15 日，得州麦格雷戈的 SpaceX 发动机测试场。第二代 Roadster 冲上近乎垂直的坡道，贴着倒挂的坡面行驶，从顶端脱出，在空中翻转，落地。车门打开，坐在驾驶座上的是 Optimus。
它没有开车。为了避开真人承受极端加速度的风险，整段特技由预先编程的远程控制完成，驾驶座上的 Optimus 只是演示的一部分。马斯克在开场时说，需要有真人在场，才能证明接下来发生的一切不是 AI 或 CGI。
车确实能飞，车底的四台风扇抽走空气形成负压，低速过弯时可以做到超过 2G 的横向加速度，普通轮胎的抓地极限只有 1.26G。推进器烧的是高压氮气，Thrust 版配 200 升储气瓶，Rocket 版扩到 600 升，后向喷口的总推力超过 80 千牛。发布会上跑出的 0 到 60 英里 0.81 秒，是现场演示成绩。
还有一个细节，尾翼的驱动执行器用的是源自 Optimus 的技术。复用到这里的是执行器，与智能无关。
演示里能够验证的只有硬件。马斯克给公司的定位是“物理 AI 公司”，支撑这个定位的路径叫“车器同源”：Optimus 搭载与 FSD 同源的芯片和神经网络，把几百万辆车积累的场景数据、仿真系统和训练方法整体平移到机器人上，用模仿学习加强化学习推进迭代。这条路的前提是数据管线足够大，训练效率足够高。驾驶座上只安排了一个道具，这场演示要展示的是背后的数据规模。
2025 年定下的 5000 台部署目标，实际产量停在数百台。2025 年初，马斯克承认工厂里还没有一台 Optimus 在做“有用的工作”。今年 5 月，Model S/X 在弗里蒙特停产，厂区改造成 Optimus 产线。8 月摩根大通走访时，Gen 3 的设计已经定稿、供应链基本锁定，产线仍在安装，首批下线的机器人不对外销售，先投入内部的 Optimus Academy 采集数据。对外商业销售最早在 2027 年下半年开始。
OpenAI 把顺序倒了过来
奥特曼在一档播客里被问到会不会自己造人形机器人，回答：“We will.” 随后接受采访时，他给出时间表：2027 年推出演示样机，短期瞄准基建场景辅助技术工人，长期指向 C 端的通用个人机器人。
选人形，他认为，世界是为人设计的。门把手、楼梯、键盘、货架都按人的身高和手掌尺寸造，一台要在同样的空间里干活的机器，长成人形最省事。
他没有直接回答外观，只说这些细节“远不如真正让机器人大脑运转重要”，如果机器不知道如何使用四肢，装上双臂双腿也无济于事。
OpenAI 十年三次转身：从验证技术路线，到轻资产试水，再到整机下场（数据来源：公开报道）2018 到 2019 年，OpenAI 用 Dactyl 在仿真环境里训练机械手，最后让它单手复原魔方：普通打乱的成功率约 60%，需要 26 次旋转的最难情形降到约 20%。路线被验证了，真机数据的成本却降不下来，2020 年 10 月团队解散，资源转向大语言模型。之后它换了一种参与方式：2023 年领投挪威公司 1X，2024 年为 Figure AI 提供多模态模型，2025 年 2 月 Figure 创始人宣布终止合作，转做端到端自研。
今年 6 月 1 日，奥特曼宣布成立 OpenAI Robotics。到 10 月 19 日，官网挂出的机器人岗位有 19 个，集中在运动控制、状态估计、执行器控制，没有一个指向外观。
自己造整机，意味着放弃另一条路径，即把大脑卖给所有本体厂商，做具身智能的操作系统供应商。选择自建身体，背后的判断是大脑无法脱离身体独立进化。没有真机的力反馈和失败样本，模型的泛化能力会停在仿真环境里。
它还没有公布自研整机的形态，外观、运行视频和产品定义都未公开。
身体已经是标准件
伺服电机、谐波减速器、灵巧手、传感器，在深圳南山“机器人谷”沿线的供应链里，大约八成的零部件可以就近配齐。产能也在扩张：智元在 9 月下线第 2 万台整机，今年 6 月，8 台精灵 G2 在龙旗南昌工厂并线 6 天、每天 10 小时全程直播，完成 64828 次作业，成功率 99.99%。硬件本身有利润，只是盈利方式越来越接近制造业。
大脑没有这样的供应链，中泰证券把当前的挑战归为三条：场景泛化能力薄弱，长尾问题频发；数据闭环没有打通，远未形成自动驾驶那样的规模化数据飞轮；实时性与算力功耗的矛盾，对芯片架构和模型压缩提出很高要求。三条都无法通过采购解决。
四家公司的路线各不相同，宇树押注世界模型与视觉语言动作模型，星尘押注具身操作系统，特斯拉走端到端，OpenAI 从世界模型切入，要解决的问题是同一个：让机器人在真实物理环境里完成泛化。视觉、语言、任务规划和实时运动控制必须在一台机器上同时完成，判断失误会直接造成物理后果，这和聊天模型可以重试的成本结构完全不同。
判断一场演示的实际水平，可以对照四个问题：任务是否为现场临时提出？环境有没有随机变化？失败能否自主恢复？演示是否连续、少剪辑并披露成功率？回答“是”越多，离闭环越近。
盈合的债权人会议开完了，宇树科技的股价随着机器人行情反弹。本体整机的成本、产能和毛利都能逐项核对，具身大脑没有对应的核算依据，它的价格里预期多于事实。（本文首发钛媒体APP，作者 | 硅谷Tech-news，编辑 | 焦燕）
