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风投涌入实体AI，2026上半年融资达474亿美元

2 天前news.crunchbase.com作者：Judy Rider融资行业AI评分：70/100

据Crunchbase数据，2026年上半年全球实体AI领域融资总额达474亿美元，涉及521笔交易，较2025年下半年增长近4倍。其中Waymo以160亿美元D轮融资领跑，Anduril、Shield AI等公司也获大额投资。投资者认为，AI与硬件结合正催生新机遇，资本正从实验转向规模化应用。

风险投资涌入“物理AI”，下一波AI投资浪潮初具规模

2026年，物理AI领域的融资正在蓬勃发展。

风险投资者似乎日益将物理AI视为更广泛的AI繁荣的下一站。值得注意的是，据《华尔街日报》近期一篇文章报道，许多以早期押注软件、互联网服务和社交媒体公司而闻名的投资机构，正在向那些构建“与AI繁荣相关的物理技术和材料”的公司开出更多支票。

Crunchbase的数据也印证了这一点。

根据我们的数据，2026年上半年，该领域全球风险投资总额达到474亿美元，涉及521笔交易。与2025年下半年相比，这一数字大幅增长——几乎是那时的4倍——当时物理AI初创公司在470笔交易中筹集了120亿美元。与2025年上半年的264亿美元（436笔交易）相比，也显著增长了近80%。

为了让您更直观地了解物理AI公司获得的资金增长幅度，这里有一个对比：在2022年至2024年的三年间，风险投资者总共向物理AI公司投入了419亿美元——这仍然比今年上半年一个季度的筹资额少了数十亿美元。

在进一步讨论之前，我需要说明一下，按照我们的标准，物理AI包括机器人技术、自动驾驶汽车、航空航天、无人机、工业自动化和传感器等行业。

值得关注的交易

几笔数十亿美元的巨额交易推动了上半年投资的激增。其中一笔特别大的交易占了所有风险投资额的近三分之一：总部位于加州山景城的Waymo在2月份完成了160亿美元的D轮融资。Alphabet、Dragoneer Investment Group、DST Global和红杉资本共同领投了这轮融资，其估值高达1260亿美元。

今年完成大额融资的其他公司包括：

5月，国防科技初创公司Anduril Industries再次获得50亿美元融资，估值达到610亿美元——是不到一年前获得的305亿美元估值的两倍。
总部位于圣地亚哥的Shield AI在3月完成了由Advent International和摩根大通联合领投的20亿美元G轮融资。其估值跃升至127亿美元。
3月，总部位于奥斯汀的国防科技初创公司Saronic——专注于自主海上舰艇——完成了17.5亿美元的D轮融资，使其总融资额达到约26亿美元。Kleiner Perkins领投了本轮融资，将Saronic的估值定为92.5亿美元——是其2025年C轮估值水平的两倍多。

退出情况

2026年迄今为止，物理AI领域也产生了几笔引人注目的退出交易，尽管活动更多集中在航空航天、国防和无人机领域，而非机器人等领域。

SpaceX是一个明显的特例，其在6月的IPO中筹集了750亿美元，估值达到1.77万亿美元。其他值得注意的公开上市包括总部位于弗吉尼亚州赫恩登的太空情报公司HawkEye 360，筹集了4.16亿美元；以及总部位于弗吉尼亚州阿灵顿的自主无人机制造商Aevex，筹集了3.2亿美元。在并购方面，最引人注目的交易之一是Mobileye以约9亿美元收购特拉维夫人形机器人初创公司Mentee Robotics，该公司明确将这笔交易与其进军物理AI的战略联系在一起。

投资者观点

Edison Partners的普通合伙人Ryan Ziegler通过电子邮件告诉Crunchbase News，虽然物理AI领域的融资历来集中在机器人和人形机器人、国防以及基础模型方面，但他认为机会远不止于此。在他看来，物理AI代表着软件、硬件、传感器和物联网以及服务在广泛现实世界应用中的融合。Ziegler认为，正在发生变化的是，AI能够以如此规模和速度处理来自这些系统的数据，从而产生有用的运营洞察，同时底层硬件变得更加便宜和普及。

“现在就连我们的手机上都装有激光雷达扫描仪，”他指出，“这使测绘物体和空间的能力大众化了。”

对于Edison Partners而言，物理AI在高价值、传统上偏模拟化的行业中的吸引力尤为强烈，在这些行业中，物理AI可以成为关键任务基础设施。Ziegler指出，制造业、供应链、公用事业、农业、交通、政府以及物理和空间智能都是他们关注的领域。他说，这些公司中的许多都类似于垂直软件企业，具有“有吸引力的单位经济性、大额交易价值和多年期部署”，而它们将软件、传感器和硬件相结合，可以生成专有数据集，这些数据集的价值会随着时间的推移而不断增长。Edison特别关注那些通过预测性维护、风险管理、资产完整性、安全和自主运营可以衡量投资回报的应用场景。

过去两年中，创建这类公司的经济性也显著改善。Ziegler将这一转变比作云基础设施对SaaS行业所产生的影响。

“如今，创办这类公司的成本已经下降，所需的人工智能基础设施和多模态技术也已就绪，”他表示。

与此同时，算力和基础模型能力变得更加普及，可复用的模型和基于物理的仿真技术不断改进，训练数据更加丰富，传感器和硬件成本也有所下降。与此同时，企业越来越多地将硬件整合进经常性收入或混合收入模式，并转向基于成果或使用量的定价方式。齐格勒表示，这种组合使硬件本身成为软件和数据的分发机制，形成“硬件作为分发模式，打造数据智能飞轮”的效应。

Eclipse Capital合伙人兼增长业务负责人乔·法斯通过电子邮件告诉Crunchbase News，虽然实体产业仍属于资本密集型，但人工智能及其他使能技术正在改变企业建设和扩张的效率。从历史上看，达到可观规模所需的资本量让投资者望而却步，但他认为，“技术壁垒正在骤降，经验丰富的人才大量涌入，市场需求持续上升。”

这种趋势的汇聚正推动更多投资进入能源、机器人与自主系统、推理、芯片与算力以及数据中心基础设施等领域。他表示，因此，资金正日益从试验性项目转向能够达成生产里程碑、获得客户并高效扩张的企业。

对Eclipse而言，物理AI并非新主题，而是自2015年公司创立以来便存在的核心投资理念。法斯表示，这一机遇如今更具吸引力，因为“技术和经济条件正在赶上这一长期信念”，使企业能够更快地迭代、部署产品并触达客户。

Eclipse对物理AI的宽泛定义是“嵌入在感知、推理并在现实世界中行动的系统中的智能”，同时通常避免投资于独立的大型语言模型提供商。法斯将公司的投资重点描述为投资“肩膀”而非“头部”。这意味着Eclipse既投资支撑生成式AI的基础设施——如芯片、算力、能源和数据中心——也投资那些将AI应用于实体世界、打造新业务的企业。

他认为，当前格局是技术、人才、资本、需求和政策终于形成合力的结果。法斯指出，更强大的算力、基础模型、仿真和开发者工具，正让更小的团队以更少的资本和人力更快地构建产品。展望未来，他预计价值将在整个物理AI技术栈中累积，但他认为最深的护城河将属于那些进行垂直整合并拥有多个层级的公司。

他说，归根结底，“客户看重的是运营效率、可靠性和收入，而不仅仅是技术复杂度。”那些能将技术能力转化为商业规模下可靠系统，并利用自身数据和基础设施拓展至更多产品的公司，最有可能捕获最大价值。