2026-06-18 👁️ — views

Physical AI 投资版图 2024-2026：资金流向与谁将胜出

资本正向最接近商业规模的 Physical AI 公司集中——融资地图揭示聪明钱押注的方向与原因。

Physical AI 基准系列第 91 篇——Physical AI 投资版图 2024-2026：资金流向与融资地图揭示的胜者轮廓

Physical AI 领域——自动驾驶汽车、人形机器人、无人机物流与具身 AI 平台——在过去十年间吸引了数千亿美元的投资。2024-2026 年间，融资模式已从早期投机转向后期集中：资本正在向最接近商业规模的公司靠拢。

投资版图揭示了聪明钱的押注方向、哪些公司正面临资金耗尽的危机，以及哪些战略性收购者正在构建 Physical AI 投资组合。本文将 Physical AI 投资版图作为爬坡期的基准指数加以梳理。

第一节——顶层资本地图

资本地图揭示了即时的结构性分化：少数公司已上市或被战略性收购者吸收，第二梯队的资金充裕私有公司则竞相推进下一层商业部署。

第二节——集中趋势：2024-2026 年新资本流向

2024-2026 年 Physical AI 融资最显著的转变是战略性企业集中取代纯 VC 押注：

由 SoftBank Vision Fund 主导、对缺乏近期收入的自动驾驶初创公司豪掷 $20 亿的时代已经结束。后泡沫期由战略性收购者书写大额支票，并要求明确的商业里程碑作为回报。

第三节——战略性收购者版图

三大科技巨头正通过收购与投资构建 Physical AI 组合：

Amazon

• 收购 Zoox（自动驾驶机器人出租车）——2020 年，约 $1.3B（估）
• 收购 Agility Robotics（人形机器人）——2024 年（估）
• 投资 Aurora Innovation（自动驾驶卡车）
• 在 350+ 个物流中心部署 Proteus 自主地板机器人（估）

战略核心： Physical AI 作为物流成本削减工具。Amazon 年物流支出 $1000 亿+（估）即是其自动化的目标市场。每部署一台自主机器人或每辆自主配送车辆都在削减随业务量增长的可变成本。

Alphabet / Google

• 全资拥有 Waymo（2016 年从 Google 自动驾驶项目独立）
• 投资 Apptronik（人形机器人）
• Google DeepMind 研究具身 AI（RT-2、SayCan 及后续项目）

战略核心： Waymo 作为第一个在商业规模产生直接收入的 Physical AI 产品。Alphabet 是三大战略收购者中唯一拥有已在商业规模运营并有付费客户 Physical AI 产品的公司（Waymo One 在旧金山与凤凰城）。

Microsoft

• 投资 Figure AI（约 $9500 万，估 2024）
• Azure 提供 Figure OpenAI 集成机器人平台的云端基础设施

战略核心： Azure 作为 Physical AI 训练与推理的计算支柱。Microsoft 不直接建造 Physical AI 硬件——而是将 Azure 定位为 Physical AI 公司依赖的云层。这是基础设施层的押注：Microsoft 不需要预测哪家人形机器人公司胜出，只需要每家 Physical AI 公司都运行在 Azure 上。

Nvidia

• 投资 Figure AI
• Isaac 机器人仿真平台
• DRIVE 自动驾驶计算平台

战略核心： 卖采矿工具。Nvidia 的 GPU 与仿真工具是整个 Physical AI 领域的基础设施层，无论哪家应用层公司最终胜出。这是 Physical AI 中最具不对称性的战略地位——Nvidia 从所有 Physical AI 开发支出中获益，而不仅仅是最终市场领导者。

第四节——估值重置：自动驾驶泡沫及其后果

2019-2022 年自动驾驶泡沫在从未达到商业规模的公司中摧毁了逾 $500 亿投资资本（估）。 存活者——Waymo、Tesla、Aurora 等——共享一个特征：已部署有付费客户的商业产品，或有可信的近期商业化路径。

第五节——融资地图揭示的洞察

2024-2026 年投资版图的三大结构性洞察：

1. 赢者通吃动态已在上演

资本正向更少的公司集中。战略性企业（Amazon、Alphabet、Microsoft）已锁定其首选合作伙伴。2026 年独立筹资 A 轮的自动驾驶初创面临的竞争对手是 Waymo、Tesla、Zoox 和 Aurora——全都拥有数十亿美元资产负债表和多年安全数据领先优势。

这是数据飞轮复利驱动的动态——每行驶一英里就会产生训练数据，改善安全性，从而扩展到新地区，产生更多里程，进而生成更多数据。融资地图反映了投资人对已在规模化运营的公司具有无法通过大额支票购买的优势的认知。

2. 硬件难做；软硬结合更难

纯软件 AI 公司（OpenAI、Anthropic）可以用数百人的团队筹得 $100 亿+。Physical AI 公司需要硬件、制造、监管批准、真实世界测试车队和保险——且仍需要在此之上叠加前沿 AI 能力。

达到同等软件能力所需的资本约高出 5-10 倍（估）。一家希望比肩前沿语言模型具身智能的人形机器人公司，还必须建造或采购硬件、通过软硬协同设计实现操控灵巧性、通过安全认证，然后才能在规模化之前产生任何收入。这就是战略收购者模式在 Physical AI 中主导的原因。

3. Nvidia 是 Physical AI 中最具不对称性的押注

无论 Tesla、Waymo、Figure 或 Agility 赢得 Physical AI 部署竞赛，Nvidia 都在销售训练计算和推理硬件。Nvidia 的 DRIVE 和 Isaac 平台使其成为整个行业的基础设施层。

市值约 $3T+（估，2026 年中），市场已部分消化这一敞口——但相对于 Nvidia 的潜在敞口而言，Physical AI 仍处于早期阶段。若 Physical AI 部署达到最乐观预测的规模（到 2030-2035 年部署数千万辆自动驾驶车和人形机器人，估），达到该能力所需的训练计算代表了尚未实现的数千亿美元 GPU 市场。

第六节——人形机器人投资子版图

人形机器人投资版图与 2016-2020 年自动驾驶的关键结构差异在于：人形机器人主要商业用途（制造与仓储自动化）无需监管批准。在工厂工作的人形机器人在现有工业安全法规下运作，消除了困扰自动驾驶公司的最大时程不确定性之一。

第七节——关于本系列

这是 Physical AI 基准系列第 91 篇。先前文章涵盖了爬坡指数、人形机器人竞赛、单位经济、全球竞争、高精地图、软件与 OTA 更新、消费者需求、竞争护城河、安全数据、Waymo Gen 6、Optimus 制造、计分卡快照、2030 预测情境、投资者框架、城市拓展管线、Tesla FSD 州批准地图、AV 天气与气候限制、监管日历、机器人出租车票价、人形机器人部署追踪、供应链分析、消费者采用需求指数、估值与 IPO 分析、Physical AI 2026 年中总结、AV 单位经济每英里成本分析、AV 数据飞轮比较、Physical AI 供应链、AV 机队运营、全生命周期环境成本、可及性层、地图架构比较、中国 AV 竞赛、仿真与合成数据训练、AV 城市规划与城市影响、自动驾驶卡车货运经济、欧洲 AV 竞争格局、AV 传感技术辩论、AV 安全指标、AV 人才战争、全球 AV 监管地图、AV 财务可持续性燃烧率、Tesla Cybercab 与 Waymo Gen 6 对决（第 84 篇）、AV 网络安全攻击面（第 85 篇）、人形机器人商业部署格局（第 86 篇）、AV 机队电气化与充电竞赛（第 87 篇）、AV 数据即业务（第 88 篇）、AV 保险与责任（第 89 篇）以及无人驾驶舱（第 90 篇）。

本文新增投资版图维度：顶层资本地图、向战略性企业投资集中的趋势、Amazon / Alphabet / Microsoft / Nvidia 的战略收购者组合、AV 估值重置及其启示、融资地图的三大结构洞察，以及人形机器人投资子版图。

注意： 融资数字、估值预估、市值数字及交易条款均为方向性估计，基于截至 2026 年中的公开公司披露及行业报告。不确定数据标注「（估）」，应视为方向性估计而非确认数据。本文不构成投资建议。

来源

• Waymo 外部融资——Waymo 博客 ↗
• Figure AI 融资——Figure AI ↗
• Physical Intelligence B 轮——Physical Intelligence ↗
• Aurora Innovation——Aurora ↗
• Nvidia DRIVE 与 Isaac 平台——Nvidia ↗

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