2026年前9个月物理AI融资达480亿美元，资本加速布局产业链核心环节
截至2026年10月，全球机器人和物理AI领域累计融资近480亿美元，远超去年全年水平，日均流入资金超1.6亿美元。资本高度集中于Anduril、NEURA Robotics等头部企业及通用基础模型研发，显示出行业从分散投资向头部集中和平台化技术倾斜的趋势。同时，为解决训练数据瓶颈，Figure、Physical Intelligence等企业大力投入数据采集设施与真实场景部署，推动“数据-模型-应用”闭环形成。
事件概述
根据《金融时报》援引PitchBook数据，截至2026年10月8日，全球机器人和物理AI（Robotics & Physical AI）企业今年累计融资接近480亿美元。这一数字不仅超过2025年全年规模，更是达到其约1.7倍。相比之下，2022年至2024年该领域的年度融资额基本维持在100亿至150亿美元区间。这意味着在2026年仅过去的9个多月里，平均每天有近1.6亿美元（约10.7亿元人民币）涌入该赛道。
核心信息：资金流向与产业分工
当前融资呈现明显的头部集中效应和产业链细化趋势：
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大额融资集中在头部企业与关键节点：
- 国防物理AI：美国公司Anduril于5月完成50亿美元融资，估值达610亿美元，由Thrive Capital和Andreessen Horowitz领投。
- 硬件与智能平台：德国公司NEURA Robotics于6月宣布最高14亿美元的C轮融资，高通、亚马逊、英伟达等参与。
- 通用基础模型：美国公司Skild AI获14亿美元融资（软银领投），Generalist获4亿美元新融资，Physical Intelligence (π) 二季度获10亿美元融资。这些企业致力于开发能适配不同机器人本体的通用智能系统，减少对预设程序的依赖。
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融资结构变化：
PitchBook报告显示，2026年第二季度机器人领域融资186亿美元，环比增长25.3%，但交易数量下降14.1%。Anduril、NEURA Robotics和Physical Intelligence三笔融资合计74亿美元，占当季总额的39.8%。这表明资本正从广泛撒网转向支持具备平台潜力和规模化能力的头部项目。 -
中国市场的差异化布局：
据量子位智库报告，2025年中国具身智能创业公司发生447起融资，总额554亿元。资金流向从早期的机器人本体制造，扩散至具身大脑、核心零部件、训练数据及垂直应用。产业资本（互联网大厂、车企、国资基金）的介入，为机器人提供了供应链支持和实际落地场景。
值得关注：解决“机器人如何学习”的数据瓶颈
巨额资本投入的背后，核心痛点在于机器人缺乏高质量的训练数据。与大语言模型不同，机器人操作涉及空间、运动、接触力度等复杂信息，难以直接从互联网获取。
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自建数据采集体系：
- 众包模式：人形机器人公司Figure推出Index计划，支付报酬让用户录制日常家务视频。截至8月25日，已收集1600多万段视频，并计划在未来12个月投入超10亿美元用于数据和算力。
- 机器人健身房：Physical Intelligence将机器人送入Airbnb民宿测试；Generalist、NEURA、Skild AI等建立专用训练设施。中国方面，截至2026年4月底，至少有90个人形机器人数据采集和训练中心在运营或建设中。
- 新兴数据服务商：原服务于大模型的Scale AI、Encord以及专门提供真实世界数据的初创公司Mecka（刚获6000万美元B轮）纷纷切入机器人数据领域。
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Scaling Laws的技术验证：
美国公司Dyna Robotics的研究显示，使用超过100万小时人类第一视角视频预训练的模型Dyna-2，在真实机器人操作任务中的表现随数据量扩大显著提升。例如，转动钥匙任务的成功率从低数据量的0%提升至90%。这为行业重金采集数据提供了理论依据。 -
从实验室到商业部署的闭环：
行业正在探索通过实际部署持续积累数据的路径。Skild AI收购Zebra Technologies旗下机器人业务后，借助仓储物流场景的商业部署，在10个月内获得60多家付费客户，ARR突破1亿美元。这种“部署产生数据->数据优化模型->模型提升能力->拓展新场景”的循环，被视为物理AI长期进化的关键机制。