在近期舉辦的一場企業家年會上，峰瑞資本創始合伙人圍繞“AI及機器人投資”主題發表了深度見解。他指出，AI技術發展遵循特定周期規律，這一規律在投資領域表現得尤為明顯。

當前AI領域呈現出顯著的技術演進特征。以大模型為例，年初DeepSeek引發的全球關注已逐漸被千問、可靈、豆包等新模型取代，國際市場上谷歌Gemini3和OpenAI的討論熱度也出現明顯分化。這種技術熱點的轉移，本質上反映了技術突破后的自然發展規律：初期聚焦基礎技術突破，隨后轉向應用場景探索，最終回歸商業價值驗證。

具身智能機器人領域的發展軌跡印證了這一規律。過去18個月，該領域在中國市場持續升溫，但近期投資機構開始調整策略。這種轉變與智能手機、新能源汽車產業的發展路徑高度相似——當基礎技術成熟后，產業鏈整合能力成為關鍵競爭要素。中國制造業的完整供應鏈體系，在智能硬件領域展現出獨特優勢，能夠同時實現硬件創新、算法優化和成本控制。

智能硬件正成為新的投資熱點。從AR眼鏡到運動相機，從消費級無人機到專業設備，各類搭載新型傳感器的產品不斷涌現。這類產品的核心競爭力在于三方面：成熟的制造基礎、高精度傳感器的規?；瘧?，以及數據驅動的算法迭代。這種發展模式已在新能源汽車領域得到驗證，通過硬件定義產品形態，再通過數據優化用戶體驗，最終形成技術壁壘。

垂直領域智能體的應用場景正在加速拓展。金融、醫療、教育等行業因其天然的數字化基礎和對話交互需求，成為首批落地領域。以醫療行業為例，智能問診系統結合可穿戴設備數據，能夠提供個性化健康管理方案；教育領域則通過自然語言處理技術，實現自適應學習路徑規劃。這些應用都依賴于兩個前提：行業數字化基礎和標準化數據積累。

機器人領域的發展面臨特殊挑戰。當前設備在運動控制方面已取得突破，但精細操作能力仍顯不足。以遞水動作為例，從物體識別到動作執行需要處理多個變量，這要求系統具備豐富的物理交互數據。現有自動駕駛的避障數據無法直接遷移，因為機器人需要的是接觸式交互數據。解決這個問題的關鍵在于通過消費級硬件普及新型傳感器，就像智能手機通過GPS和攝像頭催生新業態一樣。

這種數據驅動的發展模式正在形成良性循環。新型傳感器硬件的普及產生海量多維數據，這些數據反哺算法優化，推動產品迭代升級。消費市場的規模效應進一步降低成本，使得中國制造的智能硬件在全球市場具備競爭力。這種“硬件-數據-算法”的三角閉環，正在重構科技產業鏈的價值分配邏輯。