一句话概括，央行不是在简单“放水”，而是在进行一套精密的“攻守平衡”：攻的是企业、项目和新动能；守的是价格、汇率、金融稳定和家庭信心。

作者：欧阳晓红

封图：图虫创意

猪肉价格降幅收窄，油价更贵了，物价温和回升；存钱利息下降，借钱成本也降至近年低点……普通人直观的“体感经济”，正折射出宏观政策的复杂局面。

目光投向2026年第一季度中国货币政策执行报告，它写的是货币、利率、社会融资规模、汇率和宏观审慎，落到普通人的生活里就是三本账——菜篮子的价格账、钱袋子的收支账与家庭资产负债表的信心账。

报告延续了“适度宽松”的总基调，同时值得关注的是央行如何处理几件看似矛盾的事：促进价格合理回升，又要警惕外部输入型通胀引发成本型涨价，进而挤压民生；将融资利率降至历史低位，又要激发真实的投资与消费意愿；精准滴灌新动能，又要守住金融风险的堤坝。

一句话概括，央行不是在简单“放水”，而是在进行一套精密的“攻守平衡”：攻的是企业、项目和新动能；守的是价格、汇率、金融稳定和家庭信心。

报告里的高频词

报告里的语言往往比较克制，但高频词会透露政策重心。

粗略统计看，市场、利率、贷款、风险、人民币、汇率、结构、科技、消费、成本等词语反复出现。这些词语合在一起，勾勒出一幅清晰的宏观经济金融运行图：总量保持宽松，利率继续维持低位，结构持续优化，物价合理回升，风险底线稳固。

其中，市场和利率的高频出现，指向货币政策的两大核心支柱：维护金融市场平稳运行，以及畅通利率传导机制。

市场为基 。报告提到，一季度央行通过逆回购、MLF（中期借贷便利）、国债买卖等工具，净投放中长期资金约2万亿元，维持银行体系流动性充裕，DR001（货币市场隔夜利率）处于近几年季末较低水平。这说明央行仍在努力给经济创造一个相对宽松、稳定的资金环境。

利率为锚。报告指出，社会综合融资成本处于历史较低水平，3月新发放企业贷款加权平均利率3.05%，个人住房贷款加权平均利率3.06%。通过持续释放LPR（贷款市场报价利率）改革效能、强化政策利率引导、降低银行负债成本等方式，央行试图让低利率真正传导到实体经济。

而风险、成本、宏观审慎等词语的反复出现，则说明另一面：这不是一份只讲货币宽松的报告。央行一边要托增长，一边要守底线；一边要让钱更便宜，一边又不能让钱乱流。

报告特别提到，要持续深化明示企业贷款综合融资成本，并要求自2026年8月1日起，个人贷款业务也要明示综合融资成本。它说明央行关注的不只是利率本身，还包括各种隐性费用、综合负担和金融消费者权益保护。

在申万宏源证券首席经济学家赵伟看来，在货币政策基调上，报告延续“适度宽松的货币政策”，强调“增强政策前瞻性灵活性针对性”，与4月中央政治局会议精神一致。货币政策操作层面，本次报告删除“降准降息”具体表述，替换为“灵活运用多种货币政策工具”，但并不意味着政策收紧。汇率政策层面，本次报告新增“综合施策，增强外汇市场韧性，稳定市场预期”表述。2026年1—4月，人民币对美元汇率、中国外汇交易中心发布的人民币汇率综合指标“CFETS汇率指数”分别升值2.3%、2.2%，出现阶段性升值。

把这张地图翻译成普通人的语言，就是三本账。

菜篮子价格账

普通人最先感受到的，并非金融数据，而是每天买菜、加油、出门的价格。

报告给出了价格回温的方向。报告显示，一季度，居民消费价格指数（CPI）同比上涨0.9%，工业生产者价格指数（PPI）同比下降0.6%，但降幅较上年四季度明显收窄，3月PPI同比上涨0.5%，为连续下降41个月后首次转正。对一个经历较长时间低通胀压力的经济体来说，价格温和回升本身是好事。

但到了4月，这种“回温不均”的体感更加明显。CPI同比上涨1.2%，表明价格确实在温和回升，但食品价格同比下降1.6%，其中猪肉价格下降15.2%，鲜菜价格下降0.5%。

另一边，汽油价格和出行服务价格在上涨。国家统计局解读，4月汽油价格同比上涨19.3%，影响CPI同比上涨约0.56个百分点；受假期出行需求影响，服务价格也有所抬升。以常见家用车油箱粗略估算，油价同比涨幅对应的单次加油支出增加，可能是十几元到近百元不等。

对今天的中国经济来说，温和通胀当然更好，因为过去一段时间里，存在着价格长期偏弱、居民和企业“晚点再买、晚点再投”的预期。这次回温，成本推动的成分很强，尤其是能源、大宗商品和出行服务的价格。PPI在4月同比上涨2.8%，涨幅明显扩大，国家统计局解释中也提到国际大宗商品价格快速上涨、国内部分行业需求增加和竞争秩序优化等因素。

因此，报告里的“物价合理回升”，落到餐桌上仿如一个更细的判断：菜篮子总体安稳，价格体系开始回温，但这轮温度有一部分来自油价和大宗商品。

钱袋子与信心账

第二本账，是钱袋子。

报告显示，一季度，人民币住户存款新增7.68万亿元，3月末住户存款同比增长8.2%；住户贷款余额同比下降0.4%，一季度新增2967亿元。与此同时，3月新发放个人住房贷款加权平均利率为3.06%；新发放企业贷款加权平均利率为3.05%。

存款增加，贷款收缩，背后是收入预期、就业预期、房价预期和家庭资产负债表还在修复。

央行可以把资金环境铺好，可以引导贷款利率走低，可以让融资条件相对宽松，但它不能替居民形成收入信心，也不能替家庭修复资产负债表。

如果说菜篮子看的是经济温度，那么钱袋子看的是居民信心。

第三本账，不直接写在普通人的账本上，却最终会落到每个人身上，那就是企业成本。

报告中多次出现“成本”，并不是简单说利率高低，而是在谈企业融资成本、银行负债成本、居民贷款成本和社会综合融资成本。央行想做的是让钱更便宜，让企业有更好的条件活下来、投下去、招得起人。

为什么企业成本是民生账？毕竟企业稳，岗位才稳；岗位稳，收入才稳；收入稳，消费才可能真正起来。这也是为什么报告不仅讲总量宽松，还反复讲结构性工具。报告提到，增加支农支小再贷款额度5000亿元，单设1万亿元民营企业再贷款，增加科技创新和技术改造再贷款额度4000亿元，并拓展碳减排支持工具、服务消费与养老再贷款支持领域。

从资金投向看，一季度末，科技贷款、绿色贷款、普惠贷款、养老产业贷款、数字经济产业贷款分别同比增长13.7%、17.6%、10.5%、26.3%和22.4%，均高于全部贷款增速。

这组数据很关键。它说明央行在把金融资源引向几条明确主线：科技创新、绿色转型、小微和民营企业、养老服务和数字经济。

这也是央行的“攻”，让便宜的钱进入科技、民营、小微、绿色、养老、数字经济和重大项目等领域。

宽松有边界

有“攻”，就有“守”。

在央行看来，宽松如果没有边界，就可能变成新的失衡。

第一道防线，是汇率。报告多次强调，人民币汇率要在合理均衡水平上保持基本稳定，发挥汇率调节宏观经济和国际收支的自动稳定器功能，防范汇率超调风险。换句话说，货币可以宽，但汇率不能乱；价格可以回温，但不能被外部成本牵着走。

第二道防线，是金融风险。报告专栏专门谈“构建覆盖全面的宏观审慎管理体系”，并将金融市场、金融活动、系统重要性金融机构、国际金融市场外溢影响都纳入观察范围。这说明央行的风险视野已经明显扩大，不只是看银行，也看债券市场、资本市场、跨境资本、大型平台和系统重要性机构。

第三道防线，是资本市场和债券市场。报告提到，继续实施股票回购增持再贷款，也通过国债买卖、逆回购、MLF等工具维护流动性合理充裕。债券市场正在成为货币创造、政策传导和金融稳定的重要通道。

这就是央行的“守”：不让风险从一个市场传到另一个市场，不让金融波动反过来伤害企业和家庭资产负债表。

将这三本账串起来，央行真正想修复的是信心。

央行的“攻守道”，就是在这三本账之间找平衡：攻，是降成本、托企业、托项目、托新动能；守，是稳汇率、防风险、维护金融稳定。

 

很多人的疑问是：如果只是购物，这个AI折腾大半天，何苦来哉？这个困惑指向一个真实的问题：阿里有能力把AI卖给外部企业用来提升效率，却把自己平台上的AI主要用来给消费者换一个更酷的对话框。阿里是优秀的AI服务商，却没有成为自家商家的AI赋能者。

作者：傅蔚冈

封图：图虫创意

5月13日，阿里巴巴发布2026财年第四季度财报。最引人注目的数字来自云业务：阿里云外部商业化收入同比增长40%，AI相关产品收入占比首次突破30%，单季贡献近90亿元。尽管该季度经调整净利润仅为8600万元，但美股当日大涨逾8.18%，投资者可能认为阿里的AI转型已找到真实的商业落点。

这个判断有道理。阿里云卖的是算力和模型能力，客户是外部企业，他们用阿里的AI来改善自己的运营效率、降低成本。增长数字表明这是一门真实的生意。

但在财报发布两天前，阿里做了另一件事：宣布千问与淘宝全面打通，接入40亿商品库，用户通过自然语言对话即可完成下单全流程。外界纷纷以“阿里打通AI购物全链路”来形容那一时刻，官方也将其定位为“AI从聊天走向办事”的历史性跨越。消息发出当天，阿里股价以133.9元收盘，据前一交易日下跌3.67%。

同一家公司，同一周的两件事，两种市场反应，差别在哪里？云业务的AI在帮助别人解决真实的运营问题；而千问接淘宝是把消费者的搜索框换成对话框。受益的不是同一群人，逻辑也不是同一套逻辑。

这样的热闹，今年已经有过一次。1月15日，千问APP已接入淘宝闪购、支付宝、淘宝、飞猪、高德等阿里生态场景。发布会现场，千问C端事业群总裁吴嘉当场演示千问点奶茶，骑手送进会场，气氛沸腾。1个月后的春节，阿里把30亿元投向“千问免单”，一句话点单，9小时破1000万单，服务器多次宕机。

热闹是真热闹，但成本也是真的高。投资者对这些支出可能会有所不满，因为30亿元烧出来的恐怕是一批薅羊毛的用户、一次短暂登顶App Store的数据，以及活动结束后难以测量的留存率。

从年初的外卖到现在的40亿商品库，这一笔笔钱若用于改善菜鸟的调度算法、降低平台的退货处理成本，创造的长期价值或不可同日而语。

很多人的疑问是：如果只是购物，这个AI折腾大半天，何苦来哉？这个困惑指向一个真实的问题：阿里有能力把AI卖给外部企业用来提升效率，却把自己平台上的AI主要用来给消费者换一个更酷的对话框。阿里是优秀的AI服务商，却没有成为自家商家的AI赋能者。

热闹背后

购物的真实痛点从来不是“输入太麻烦”。淘宝搜索已相当成熟，千问示范的“多条件筛选跑鞋”场景，原有功能完全可以处理，AI对话不过是换了个交互形式。

在笔者看来，现在电商真正的痛点在别处：商家的退货率居高不下，“仅退款”争议消耗大量平台资源；骑手调度和履约时效在高峰期仍然脆弱；推荐算法造成的信息茧房让用户越来越难发现真正好的商品；商家的库存管理效率低下，大促期间的备货浪费触目惊心。AI本可以在这些地方系统性降低成本、改善生态质量。但千问选择做一个更华丽的对话框，至少我这个旁观者是这么认为的。

哈佛商学院教授克莱顿·克里斯坦森（Clayton Christensen）提出的“待完成工作”理论（Jobs to Be Done）可以帮助我们更好地理解这种错位。他认为，用户“购买”产品并不是为了拥有产品，而是为了解决生活中的特定问题，是为了完成某项具体的任务。

按照这个逻辑，用户使用淘宝是为了找到合适的商品、以合理的价格买到手，这个任务淘宝原有的搜索功能已完成得相当好。千问对话框并没有帮用户完成一项新的工作，它解决的其实是阿里自己想完成的工作：拉新、展示技术能力、制造媒体热度。

当一个产品解决的是供给方的需求，而非需求方的需求，热闹就很难持续。换句话说，阿里的AI在解决一个被精心包装的伪痛点，真正的痛点仍在原地等待。

零售“不性感”了吗

面对此前阿里股价的持续承压，市场流行着一种解释：AI时代来临，电商乃至零售业变得不再“性感”，资本自然流向更酷的赛道，阿里的困境不过是行业性的宿命。

这未必是事实。同样是零售巨头的沃尔玛，就走出了不一样的行情。作为全球最大实体零售商，沃尔玛2024年股价全年上涨76%，是1998年以来最佳年度表现，大幅跑赢同期标普500指数27.7%的涨幅。进入2026年，沃尔玛股价再刷新高，今年2月首次突破万亿美元市值，跻身万亿俱乐部。

市场不仅没有嫌弃这家零售企业，分析师们甚至开始讨论是否应该给它一个更接近科技公司的估值倍数。之所以这么比较，是因为在历史上，阿里和沃尔玛曾有过一段戏剧性的攻防。

2014年9月，在纽约证券交易所上市仅40天后，阿里的市值便首次超越沃尔玛。上市不到一个半月就超越了一家耗费60年建立的零售帝国，这在当时被视为新经济压倒旧经济的标志性时刻。

此后几年，阿里凭借新零售战略和云业务，对沃尔玛保持全面压制。到2020年10月前后，阿里市值一度突破8000亿美元，沃尔玛市值在当时约为4000亿美元，阿里几乎是沃尔玛的两倍。

但从2020年底开始，阿里股价遭遇持续重挫。到2021年8月至9月，阿里市值跌破4500亿美元，沃尔玛正式完成反超，此后两家公司的差距不断拉大。

如今，阿里市值约为3300亿美元，不及沃尔玛的三分之一。沃尔玛没有自研大模型，也没有芯片。零售这个赛道没有变，变的是阿里自己。

这个反差背后还有一个基本的学理区分。

在经济学上，技术对企业价值的贡献，取决于它作用于哪个环节：是降低了生产和运营成本，还是提高了需求侧的支付意愿，抑或两者兼有？真正构成持续竞争优势的，是技术嵌入核心运营活动之后带来的系统性成本优势，而非技术本身的炫目程度。

从资本市场的角度看，投资者为一家公司支付估值溢价，本质上是未来自由现金流的折现。AI若只带来注意力和新闻稿，不改变成本结构，市场终究会用估值表达怀疑。两相对照不难发现：不是零售“性不性感”的问题，而是谁把AI真正用到了零售上。

山姆·沃尔顿的答案

理解何为“把技术用在刀刃”上，我们不妨具体看看沃尔玛。

沃尔玛的创始人山姆·沃尔顿，生前有一个人尽皆知的习惯：驾驶双引擎飞机，从阿肯色州的一个小镇飞到另一个小镇，每周至少4天泡在这种往返之中。他不是在飞机开会，而是俯瞰地面选址。哪里有公路交叉口，哪里有新建住宅区，哪里是竞争对手尚未涉足的空白地带，一目了然。

那是没有卫星图像、没有大数据的20世纪60年代。山姆·沃尔顿用最原始的方式，把当时最有效的交通工具对准了商业决策中的核心变量。

到了20世纪80年代，沃尔玛成为全球第一家发射和使用自有通信卫星的零售企业。这颗卫星把总部本顿维尔与全美数千家门店、所有配送中心和所有供应商实时连接起来，让补货信息、库存数据、销售动态以分钟级的速度在整条供应链上流动。

截至20世纪90年代初，沃尔玛在电脑和卫星通信系统上的投入已逾7亿美元。沃尔玛后来的CEO大卫·格拉斯在山姆的自传《美国制造》（Made in America）里这样描述沃尔顿：“他每天早上醒来，都铁了心要把什么东西改进一下。”

没有颠覆，没有重塑，没有生态，只有改进。从飞机选址到卫星联网，技术的选择标准始终如一：能不能让运营变得更好。

今天的沃尔玛延续着同一条脉络。路线优化AI把全美配送网络中不必要的运输里程削减了3000万英里，减少碳排放逾4.2万吨。这套系统随后被商业化，作为SaaS（软件运营服务）产品向其他企业出售。从主业中生长出来的技术，可以反哺主业。数字孪生技术被用于预测门店冰柜故障，可提前2周发出预警，自动生成维修工单和所需零件清单，把设备故障消灭在发生之前。AI补货系统在试点门店将缺货率从8%压降至1.2%，库存周转效率提升35%。

甚至连和供应商谈判，山姆也交给AI代理。沃尔玛与Pactum合作，部署了自主谈判系统，专门处理数千家中小供应商的合同续签。此前因这些供应商规模太小，山姆的采购团队没有时间逐一对接，合同条款多年未更新。

AI介入后，平均11天内完成64%的谈判协议，为沃尔玛平均节省3%的采购成本。调查显示，83%的供应商认为系统易于使用，75%的供应商表示更愿意和AI谈，而不是和人谈。

当然，学界也有担忧之声，长期以机器代替人际谈判是否侵蚀信任关系。但就现有数据来看，双方关系并未因此恶化。

以上这些应用，没有一个是为展示技术能力而设计的。每一项技术都对应一个成本项，最终都能体现在利润表上。这正是资本市场给沃尔玛科技公司估值的理由。

阿里的镜子

阿里不是没有技术。5月13日的财报已经证明，阿里云的AI商业化是真实的。

但这里有一个关键的结构性区分：阿里云服务的是外部企业客户，帮助他们降低成本、提升效率；阿里自己平台上的数亿商家，并没有享受到同等待遇。阿里把最好的AI能力输出给了外部市场，却在自己的电商生态里用AI制造热闹。

这个反差在阿里的发展历程中显得尤为刺眼。“让天下没有难做的生意”这句话的主语是商家，技术是工具，降低商家的经营门槛是目的。

早期，阿里的确做到了这句话，让大家把交易搬到线上：淘宝解决了开店门槛，支付宝解决了买卖双方的信任问题，菜鸟解决了物流门槛，阿里云解决了IT基础设施门槛。

每项技术都直接降低了商家做生意的成本，每项技术都有清晰的受益方。这和沃尔玛的逻辑惊人一致：技术对准效率，效率对准具体痛点。正是凭借这套逻辑，阿里成长为全球最大的线上零售平台。

但流量红利过后，为了对抗拼多多的“价格战”、对抗抖音的“内容战”、对抗美团的“外卖战”，阿里开始把消费者当成需要争夺的核心资产。当战场发生转移，“让商家好做生意”的肌肉开始萎缩。

千问接入40亿商品库，受益方是消费者，商家没有降低任何成本。30亿元免单奶茶，受益方是薅羊毛的用户，不是被爆单压垮的奶茶店主。

与此同时，阿里的商业模式也在悄悄变质。早期给商家的是基础设施，商家自己经营、自己积累客户关系。后来“直通车”“超级推荐”越做越大，阿里开始向商家出售流量，平台从服务商变成了收租方。

沿着这个逻辑走下去，AI自然会变成新的流量分发工具，不是用来帮助商家降低成本，而是帮平台提高广告变现效率。这不是赋能，而是换了一件外衣的收租。

更关键的是，“难做的生意”的内涵已经变了。2003年的商家难在没有渠道、没有支付、没有物流。2026年的商家难在退货率居高不下、流量越来越贵、大促规则越来越复杂。

这些新的“难”，阿里本可以尝试用AI解决，帮助商家预测退货风险、优化备货决策、简化大促参与流程。阿里有这个能力，因为云业务的客户每天都在用阿里的AI解决类似问题。但阿里没有把这套能力用在自家商家身上，或者我们外人没有看到。AI被用在帮消费者“更方便地买”，而非帮商家“更低成本地卖”。

口号没变，但企业的站位变了。

据报道，在阿里内部OKR目标体系里，有一类指标叫做“AI工具的渗透率”，让更多商家使用AI工具是小二们的定量考核指标。

渗透率一旦成为KPI，团队自然会去做最容易提升数字的事，而不是最有价值的事。于是，我们看到了千问点奶茶，看到了40亿商品库的对话框，后台那些真正烧钱的效率黑洞却继续被搁置。

考核指标决定了资源流向，资源流向决定了产品形态，产品形态决定了市场的最终判断。

市场对阿里财报的乐观，押注的是阿里云AI商业化的前景。这个押注有道理，但它成立的前提是：阿里能把输出给外部客户的AI能力，真正导入自己电商生态的毛细血管。

云在起飞是好事。但如果平台上的商家继续在高退货率、高流量成本、低效履约中挣扎，阿里的转身就只完成了一半。

马云当年创办阿里时立下的使命是“让天下没有难做的生意”。这句话是对商家说的，不是消费者；说的是解决痛点，不是制造热闹。技术能力不是护城河，技术被用来解决什么问题才是。

把对话框换成AI，显然不是答案。

 

在多数人形机器人本体公司仍未形成规模化收入的当下，一级市场的资金正在从押注本体转向上游零部件和芯片，其中原因很简单，不管最后市场赢家是谁，他都需要芯片和灵巧手，这些上游环节的确定性更高。

作者：郑晨烨

封图：图虫创意

在人形机器人赛道，一级市场融资依然火热。

根据华源证券的统计，2026年一季度，仅国内人形机器人这一个品类，累计融资额就达到681亿元，超过2025年全年。作为比较，根据中国信通院联合清华大学电子工程系发布的《具身智能发展报告（2025年）》，2025年国内具身智能和机器人领域融资事件达744起，融资总额735亿元。

另据经济观察报记者的不完全统计，2026年仅一季度，国内机器人和具身智能领域就有超过50起公开的融资记录，多家企业单笔融资在10亿元以上。进入4月份，这种趋势仍在加速——当月又有至少9家企业完成10亿元级别的融资。

在这些融资案例中，记者注意到，一级市场的资金流向正在发生变化。今年以来获得大额融资的项目中，芯片、灵巧手、传感器等上游零部件环节的占比在明显提升。

例如，灵巧手公司灵心巧手今年2月完成近15亿元B轮融资，估值突破百亿元；六维力传感器公司蓝点触控完成C+轮超亿元融资，投资方出现宁德时代、智元机器人和银河通用等产业方和本体头部公司；机器人芯片和开发工具公司地瓜机器人在3至4月的20天内连融两轮合计2.7亿美元，公开融资总额超过3.7亿美元。

长期关注机器人供应链的投资人赵恒告诉经济观察报记者，在多数人形机器人本体公司仍未形成规模化收入的当下，一级市场的资金正在从押注本体转向上游零部件和芯片。他认为，其中原因很简单，“不管最后市场赢家是谁，他都需要芯片和灵巧手，这些上游环节的确定性更高”。

产业分工细化

人形机器人的上游零部件覆盖灵巧手、传感器、芯片、减速器等多个细分方向，资金在这些方向上的集中度各有不同。

长期跟踪机器人产业链的券商分析师陆铭告诉经济观察报记者，灵巧手和触觉传感器是目前上游零部件中资本最集中的两个方向，“这两类零部件的共同特点是不依赖人形机器人的量产节奏，灵巧手在工业协作臂上有成熟需求，触觉传感器在消费电子检测线上也已经规模应用”。

从出货数据看，灵巧手的商业化已经不再停留在样机阶段。比如，灵心巧手目前有7个系列、10余款产品，价格从3999元到10万元不等，核心部件100%自研，月产量达千台级别。灵巧手赛道的另一家公司因时机器人今年也已完成两轮融资合计数亿元。

在灵巧手之外，触觉传感器是另一个获得资本青睐的上游方向。这类传感器可以让机器人在抓取和操作时感知力度和接触面，此前主要用于工业检测和医疗设备，市场规模有限。

人形机器人产业的发展让触觉传感器的需求预期快速放大，因为一台人形机器人的每根手指都可能需要触觉传感器。帕西尼感知科技是这个方向融资规模最大的公司，2025年8月完成B轮融资超10亿元。

在零部件创业公司密集融资的同时，本体公司和产业相关方也在主动往上游投钱。比如，在帕西尼感知科技的B轮融资中，比亚迪以战略投资者身份进入；六维力传感器公司蓝点触控的C+轮投资方中则出现了宁德时代、智元机器人和银河通用。

产业巨头和本体公司给上游供应商注资，一方面是提前锁定供应链，另一方面或许也显示出零部件环节有独立于本体之外的商业空间。

在这方面，智元机器人更进一步，今年直接将相关业务拆分为了多个独立子公司：灵巧手业务拆为“临界点”，蓝驰创投和高瓴创投联合领投；数据采集业务拆为“觅蜂科技”，红杉中国领投；机器人租赁业务拆为“擎天租”，高瓴创投领投。

当然，资金加速流向上游，和人形机器人本体公司面临的经营压力也直接相关。比如，宇树科技是赛道中少有的盈利案例，根据其招股书信息，2025年该公司实现营收17.08亿元，扣非净利润6亿元，毛利率60.27%。但即便是宇树科技，其人形机器人收入中，来自“科研教育用途”的比例高达73.6%，来自工业部署的收入占比仅为9%，产品离成熟场景的规模化落地还有很远的距离。

陆铭告诉经济观察报记者，2025年全球人形机器人出货量约1.8万台，2026年预计在5万到10万台之间，“增速很快，但出货量在这个级别，本体公司的收入很难说有量的突破”。

智元机器人联合创始人彭志辉在2026年5月的一场公开演讲中表示，人形机器人产业面向科研和开发市场的增长曲线“从过去几年陡峭的增长，到现在已经基本进入平稳状态”，“科研市场总体空间相对有限，边际效应逐步递减”。彭志辉同时提到，“没有智能的话，机器人就只是一个很昂贵的玩具，没有办法去创造生产力价值”。

擎天租CEO李一言亦告诉经济观察报记者，目前能够用到人形机器人的场景主要还是文娱、商演、展示导览和迎宾等，“真正能替代人力的商业场景还没有大规模打开”。

科研市场的增长空间见顶，工商业落地的拐点还没有到来，在当前行业发展阶段的现实背景下，不依赖人形机器人量产就能出货赚钱的上游公司，自然就成了一级市场投资确定性更高的选择。

赵恒告诉经济观察报记者，相比灵巧手和传感器，他更关注上游的另一个方向——芯片。“因为在机器人上游各个环节中，芯片的稀缺性最高，目前能做机器人系统级芯片方案的公司不多。”他说。

地瓜机器人是其中最受市场关注的一家。2026年3月16日，从地平线机器人（09660.HK）分拆出来的机器人芯片公司地瓜机器人完成1.2亿美元B1轮融资，滴滴、美团龙珠、北汽产投等超过20家投资方参与；4月8日，地瓜机器人的B2轮融资1.5亿美元到账，Prosperity7（沙特阿美旗下基金）、远景科技集团、云锋基金加入，老股东高瓴创投、淡马锡旗下Vertex Growth持续跟投。

两轮合计融资2.7亿美元，加上2025年5月的1亿美元A轮融资，地瓜机器人公开融资总额已超过3.7亿美元。

和灵巧手、传感器公司做单一零部件不同，地瓜机器人提供的是从芯片到操作系统到开发工具的整套方案，客户覆盖扫地机企业和人形机器人企业。地平线机器人2025年年报宣布不再并表地瓜机器人，但仍保持第一大股东地位，两家公司保持技术同源关系。

人形机器人赛道上的公司在资本层面的变化不只发生在地瓜机器人和地平线机器人之间，智元机器人拆分子公司独立融资、宇树科技冲刺科创板、本体公司主动给上游供应商注资，这些动作都指向同一个方向——围绕人形机器人的产业分工正在加速展开。

陆铭告诉经济观察报记者，今年是他从业以来第一次看到上游零部件公司的融资规模和密度追上了本体公司，“两年前这个局面完全是反过来的”。

确定性的生意

从公开信息来看，最近一段时间，斩获大额融资的人形机器人上游公司有着共同的特点——它们当下就有稳定收入，不需要等人形机器人大规模量产就能活下来；而一旦人形机器人进入大规模量产阶段，芯片、灵巧手和传感器又是确定性的受益环节。

对此，赵恒进一步向经济观察报记者表示，机器人赛道的商业化不只有人形一条路。他提到了一个近期关注的案例：国内一家做防爆巡检机器人的头部厂商，客户主要是石油化工企业，机器人用于替代人工在危险场所巡检，单台售价50万元至100万元，可替代6人三班倒的巡检岗位，从客户的角度来看，一年多即可回本，使用寿命8至9年。

“这家头部厂商去年收入做到了20亿元级别，今年订单目标1.5万台。”他说。

在赵恒看来，当前在一级市场受到资本追捧的上游零部件厂商，其实际市场需求来自多种形态的机器人，“不只是人形，四足巡检、轮式协作、消费级扫地机，每一类都能拉动对上游的采购”。

此外，海外的量产信号也在加速释放。陆铭告诉经济观察报记者，特斯拉人形机器人V3版本的设计已基本定型，市场预计今年下半年发布并开启量产，供应链的订单滚动量在增长，每六个月翻一倍。

“这个行业已经不是在谈什么时候要来，而是它已经来了，大家都在看拐点在哪里。”陆铭判断，中国的机器人供应链一旦被完整动员起来，基于模仿、跟随和超越的路径起量，未来的市场规模可能会数倍于特斯拉的体量。

赵恒提到了一个有趣的细节——就其所知，目前部分机器人核心零部件厂商即将与客户签署的产品购买协议附带有对赌条款，“供不上货要赔，不给订单也要赔”。而在此前，机器人领域的供需双方以对赌条款锁定量产预期的做法还不曾出现过。

他还提到了一个案例：一家机器人领域的手腕电机供应商在“五一”假期期间接到客户的模具需求，对应单月五六百台的产能节奏。他认为，这说明客户已经在做量产前的准备，而不是在做样机。

“这些供应链端的信号在半年前是看不到的，现在很多投资机构还在密集调研上游零部件。”赵恒说。

近期，多位投资人在公开场合亦给出了类似的判断。比如，乾创资本创始人陈臻在一次行业论坛上表示，“早期投资热点集中在本体企业，但上游核心零部件国产化是产业根基”；德同资本合伙人郑凯在一次投资年会上表示，他目前的策略是聚焦核心组件，优先布局产业关键环节，已投项目包括灵巧手公司灵心巧手和具身智能大脑公司千诀科技；熙诚致远总经理许峻铭亦公开表示在押注灵巧手赛道，理由是“即便具身智能赛道遇冷，灵巧手也能作为独立的工业部件存在”。

陆铭对机器人市场的未来很乐观，据其测算，到2030年，仅国内人形机器人市场的出货量就有望达到200万台，对应市场规模超过3000亿元。

他同时强调，机器人供应链端的投资窗口期不会太长，“硬件端已经在收敛，先卡住位置的公司会占据明显的先发优势”。