《科创板日报》4 月 17 日讯（记者 李佳怡）4 月 17 日，智元合作伙伴大会（APC 2026）在上海举行。

智元创始人、董事长兼 CEO 邓泰华提出，2026 年为行业 " 部署态 " 元年，发布全新的具身智能发展思路 "XYZ 曲线 " 和生产框架。同时，邓泰华还表示，智元将在公司成立的第五年冲刺 100 亿 + 营收，第八年冲击 1000 亿 + 营收。

成立三年的智元，成长速度在放眼全球都可圈可点。从 2023 年营收 30 万元、2024 年 6000 多万元，到 2025 年突破 10 亿元；今年 3 月底，第 1 万台通用具身机器人下线，此时距离 5000 台下线也仅过去一个季度。

具身智能是一个技术迭代飞快的赛道，仅仅火爆数年，出货量就已不再等于商业成功。当行业进入 " 部署态元年 "，智元还能如此 " 遥遥领先 " 吗？

▎智元剑指千亿元营收蓝图 "

4 月 17 日，2026 智元合作伙伴大会（APC 2026）在上海正式召开。

《科创板日报》记者在现场看到，展会现场人气高涨，参展企业与合作方洽谈对接密集。大会主会场更是专设近四分之一外宾席位，两侧大屏同步搭载英、日、韩、泰四国实时翻译系统。

据智元机器人方面透露，此次大会共吸引了来自 30 多个国家和地区的 2500 余名合作伙伴参会。

智元创始人、董事长兼 CEO 邓泰华在会上表示，2026 年具身智能将从 " 开发态 " 迈入 " 部署态 "。其认为：" 当机器人能够像人一样自主工作、自主运维、自主补能，尽量少地减少人工干预，能够独立创造价值，这就实现了生产力落地。"

会上，邓泰华提出具身智能发展思路 "XYZ 曲线 " 和生产框架，将具身智能发展划分为三个阶段。

X 曲线（2022-2025）为开发尝鲜期，机器人从原型到量产，" 能动起来 "；Y 曲线（2026-2030）为部署成长期，机器人开始 " 会干活 "，部署态数据飞轮驱动生产力提升；Z 曲线（2030 年以后）为部署普及期，机器人在物理世界和人的行为特征一致，甚至学习速度、进化速度更加领先。

围绕这一发展框架，智元同步发布了 "358" 宏图，即成立三年走完 X 曲线，已实现 10 亿营收；成立第五年（2027 年）推动 Y 曲线落地，在首批部署态场景完成万台部署，跨越 100 亿营收；成立八年实现 Z 曲线，冲击 1000 亿 + 营收。

邓泰华透露，智元 2025 年总营收达到 10.5 亿元人民币，" 今年的目标可以再进一步实现数倍增长，一季度的完成情况也非常好。"

此外，大会同步推出四大本体新品、六大 AI 模型和七大生产力解决方案。2026 年，智元将推出四大系列本体新品，包括远征 A3、灵犀 X3、精灵 G2 Air、G2 Max 以及四足机器人 D2。其中，灵犀 X3 则预计于今年年底启动量产。

目前，整个行业正在经历从 " 开发态 " 到 " 部署态 " 的集体转向。

TrendForce 集邦咨询预测，2026 下半年全球人形机器人产业将进入商业化的关键期。其中，中国厂商锁定的商用化目标与场景逐渐明确，并积极提升产量，预估将激励 2026 全年中国人形机器人市场产量年增高达 94%。

▎ " 稚晖君 "：最缺数据而非钱

会场之外，资本涌入、竞争加剧，具身智能行业正迎来新一轮发展高潮。

据财联社创投通不完全统计，2026 年第一季度国内具身智能赛道披露融资超 50 起，累计融资额约 200 亿元，同比增长近 60%，创历史新高。估值超 100 亿元的具身智能公司已超过 13 家，智元自成立以来完成 10 轮融资，估值达 150 亿元。

一个月前，宇树科技递交科创板 IPO 申请，2025 年营收 17.08 亿元、净利润 6 亿元、毛利率 60.27%，全球人形机器人出货量第一。智元联合创始人、CTO 彭志辉在接受《科创板日报》记者采访中评价：" 宇树在本体降本、量产效率和运动能力上是行业标杆，非常值得我们学习。

在谈及与宇树科技等其他头部厂商的竞争时，彭志辉坦言，智元的核心差异化在于全栈能力布局，" 我们除了做本体、运动智能，还有交互和作业。" 在他看来，未来所有致力于推动具身智能落地的企业，最终都将走向全栈能力建设。

与此同时，海外巨头同样加速入场。特斯拉已停止接受 Model S/X 两款旗舰车型的新订单，重心转向 Optimus 人形机器人生产。今年 2 月，特斯拉微博也发布消息称，第三代特斯拉人形机器人即将亮相，预计年产百万台。

面对资本市场的火热态势，彭志辉接受《科创板日报》等媒体采访时，直率地回应道：" 坦白来说，目前公司不缺钱。"

" 去年营收超过 10 亿，今年会再有几倍增长，商业化自我造血能力很强。" 彭志辉表示，" 我们现在商业化节奏非常快，能够自我造血。对于外部一级市场的融资需求，其实是没有那么迫切的。"

值得关注的是，当被问及当前发展最核心的短板时，彭志辉的回答直指要害：" 最需要数据。"

" 跟训练大语言模型用的海量互联网数据相比，我们差了 3-5 个数量级。" 彭志辉坦言，" 数据缺口还是比较大，而且要求比较高。需要采集物理世界中接触力，摩擦力、重力等等数据，这种高维的数据采集成本也非常高。"

就在大会前一日，智元旗下觅蜂科技发布一站式物理 AI 数据服务平台，计划在 2026 年实现千万小时级数据产能，到 2030 年实现百亿小时级数据产能。

2026 年的具身智能赛道，不缺概念与叙事。行业步入部署态元年，考验的已不再是出货量，而是有效部署的落地成效，以及由此驱动的真实数据飞轮。智元能否在百亿目标与数据瓶颈之间找到平衡，仍需时间验证。