在近期举办的一场企业家年会上，峰瑞资本创始合伙人围绕“AI及机器人投资”主题发表了深度见解。他指出，AI技术发展遵循特定周期规律，这一规律在投资领域表现得尤为明显。
当前AI领域呈现出显著的技术演进特征。以大模型为例，年初DeepSeek引发的全球关注已逐渐被千问、可灵、豆包等新模型取代，国际市场上谷歌Gemini3和OpenAI的讨论热度也出现明显分化。这种技术热点的转移，本质上反映了技术突破后的自然发展规律：初期聚焦基础技术突破，随后转向应用场景探索，最终回归商业价值验证。
具身智能机器人领域的发展轨迹印证了这一规律。过去18个月，该领域在中国市场持续升温，但近期投资机构开始调整策略。这种转变与智能手机、新能源汽车产业的发展路径高度相似——当基础技术成熟后，产业链整合能力成为关键竞争要素。中国制造业的完整供应链体系，在智能硬件领域展现出独特优势，能够同时实现硬件创新、算法优化和成本控制。
智能硬件正成为新的投资热点。从AR眼镜到运动相机，从消费级无人机到专业设备，各类搭载新型传感器的产品不断涌现。这类产品的核心竞争力在于三方面：成熟的制造基础、高精度传感器的规模化应用，以及数据驱动的算法迭代。这种发展模式已在新能源汽车领域得到验证，通过硬件定义产品形态，再通过数据优化用户体验，最终形成技术壁垒。
垂直领域智能体的应用场景正在加速拓展。金融、医疗、教育等行业因其天然的数字化基础和对话交互需求，成为首批落地领域。以医疗行业为例，智能问诊系统结合可穿戴设备数据，能够提供个性化健康管理方案；教育领域则通过自然语言处理技术，实现自适应学习路径规划。这些应用都依赖于两个前提：行业数字化基础和标准化数据积累。
机器人领域的发展面临特殊挑战。当前设备在运动控制方面已取得突破，但精细操作能力仍显不足。以递水动作为例，从物体识别到动作执行需要处理多个变量，这要求系统具备丰富的物理交互数据。现有自动驾驶的避障数据无法直接迁移，因为机器人需要的是接触式交互数据。解决这个问题的关键在于通过消费级硬件普及新型传感器，就像智能手机通过GPS和摄像头催生新业态一样。
这种数据驱动的发展模式正在形成良性循环。新型传感器硬件的普及产生海量多维数据，这些数据反哺算法优化，推动产品迭代升级。消费市场的规模效应进一步降低成本，使得中国制造的智能硬件在全球市场具备竞争力。这种“硬件-数据-算法”的三角闭环，正在重构科技产业链的价值分配逻辑。
