80家參展公司、150多個機器人產品，與觀眾的感知一致，今年WAIC無論是科技創業還是投資話題，熱度最高的賽道無疑集中在具身智能。

“作為投資者，都有點心虛。”7月28日，啟明創投主管合伙人周志峰在WAIC的創投論壇上如此表示。

僅僅在過去的一個月里，多家具身智能企業的融資消息頻出，大廠和機構爭相出手，熱錢涌入，大家都要擠上牌桌，頭部公司估值水漲船高。據IT桔子數據，截至目前，今年國內人形機器人領域共發生99起投融資事件，遠超去年全年的67起，但這個賽道仍充滿了高度不確定性。

2014年加入啟明創投后，周志峰參與的第一個項目就是跟啟明創投創始主管合伙人鄺子平一起，投資了彼時還是“AI四小龍”之一的曠視科技。新一波AI熱潮里，啟明又投資了智譜AI、階躍星辰這些少數仍堅持做“通向AGI”的初創公司。回過頭來看，2014年已經到了深度學習的技術奇點，2020年則處于 “GPT-3時刻”的技術奇點，此后行業都有了共同努力的方向。

但對于今天具身智能的投資，周志峰表示，啟明創投內部仍有很多討論，具身智能的技術到底有沒有到達奇點開始收斂，還是仍處在百花齊放的狀態。畢竟后者對投資人來說，等于巨大的不確定性。

一個壞消息是，具身智能技術并沒有開始收斂，從軟件、硬件到落地場景幾乎每個問題都是開放的，但好消息是，宏觀層面從業者已經取得一定共識，例如數據重要、模型部署形態是端到端的等等。與此同時，過去一年具身智能的技術發展突破，幾乎超越了此前所有年的累積，且進步還在不斷加速。

AGI產業來到了特別的發展時間點。一方面技術還在向上快速增長，沒有看到明顯的天花板。同時由于技術的性能、成本變得更加可用，大規模的應用已開始落地。

去年起，機構就感受到AI投資越來越“熱”了。整個2025年上半年，AI初創企業吸引了全球53%的風險投資基金，雖然市面上出現過“預訓練這條路快走到頭了，Scaling Law是不是不靈了”的論調，但投資仍在持續流向基礎模型公司。

全球53%的風險投資基金流向AI初創企業/界面新聞記者攝

AI投資“熱”的同時，也意味著噪音更多了，怎么在噪音中獨立判斷且思考布局，是對投資人的考驗。

而從創業者角度來看，AI創業資源消耗巨大，且是全球競爭最激烈的行業之一，在這樣的行業里創業，難度同樣在提升。

曠視科技CEO印奇以“千里科技董事長”的新身份，與鄺子平對談了近期的AI創業感悟。

“2011年我剛開始創業時，正值大學生創業熱潮，當時有一個說法是‘創業是先跳下懸崖再組裝飛機’，但AI是最劇烈競爭的行業，創業至少從技術到產品到商業化的要有基礎設計，如果創業模式的基礎要素缺失或錯誤，再努力可能都是往錯誤方向狂奔。所以我認為，無法閉環的商業模式是無法持續推動的。”印奇表示。

關于AI 2.0時代的創業趨勢和機會，印奇認為輕量化的純APP創業非常難，移動互聯網時代有很多創業傳奇是從細分領域邊路突破的，而大模型是明牌重注、所有人都關注的行業，這也意味著很難有偷襲的機會。

“信息、人才流動太快，帶動技術應用理念快速傳播，沒有時間窗口，創業公司很難突圍。”但印奇認為硬件領域仍有巨大機會，人車家大機會是確定的，還有更多優質垂類的硬件機會。

對話中，鄺子平也透露了作為投資人角色的思考，在這一波AI浪潮前沿，投資科技平臺企業時，機構的夢想不只是要投出“最酷的AI打印機”這種單一硬件產品，而是希望投出最核心的AI入口端硬件平臺。

啟明創投的判斷是，AI交互范式轉移將在未來兩年內加速到來，伴隨用戶對手機屏幕依賴的減弱與語音等自然交互方式的重要性上升，將推動AI原生超級應用的誕生。

WAIC組織了60場項目路演，共招募了225個早期創業項目現場展示交流/官方供圖

回到WAIC，今年Future Tech板塊集合了50家初創企業輪番路演，展示AI最前沿創新，還有投融資對接會推動創新力量。

在該展區，一位創業公司CEO告訴界面新聞，今年WAIC期間投資人絡繹不絕，甚至還有海外資本團前來了解情況。這也與AI全球化一致，過去互聯網公司是先本地再海外，但AI產品可能從第一天起就“生而全球”。

啟明創投認為，未來一到兩年，200萬Token的上下文窗口將成為頂級AI模型的標配。圍繞更大上下文窗口展開的更精細、更智能的上下文工程，會成為推動AI模型及應用發展的核心驅動力之一。多模態方面，通用視頻模型有望在一到兩年內出現，該模型可處理視頻模態下的生成、推理與任務理解，促進視頻內容生成與交互的革新。

圍繞時下最熱門的AI Agent，啟明創投預測未來一到兩年，Agent形態將從“工具輔助”走向“任務承接”，首批真正意義上的“AI員工”將進入企業，廣泛參與客戶服務、銷售、運營、研發等核心流程，不再僅作為助手存在，而是具備協同作業、主動反饋、承擔OKR等能力，推動從成本工具向價值創造轉變。

AI BPO（業務外包）模式也將在未來一到兩年，實現商業化突破，從“交付工具”走向“交付結果”，并通過“按結果付費”的方式，在金融、客服、營銷、電商等流程標準化行業快速擴張。

具身智能機器人則將率先在揀選、搬運、組裝等場景實現規模化部署，積累大量機器人第一視角數據與帶觸覺的操作數據，構建“模型-本體-場景數據”的閉環飛輪。這一飛輪將驅動模型能力迭代，最終推動通用機器人邁向大規模落地。