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在力之智能科技（广州）有限公司总部，南方财经研究员正体验一台智慧康复机器人。即便身体完全放松，四肢在设备带动下仍能明显感受到肌肉被有序引导进行锻炼。
这家企业聚焦“AI+医疗康复”领域，与其创始人谢龙汉博士期间从事的人工智能与智能机器人研究高度契合。“我们的核心目标是，在机器人本体上实现脑机接口的智能控制，打造能够辅助康复的脑机智能机器人，解决特定场景下的实际问题。”力之智能联合创始人陈彦介绍道。
近期，南方财经研究员在“新产业金融·AI与机器人”调研中发现，相较于年初市场对表演型机器人的追捧，如今广东地区的机器人企业更注重真实场景的应用落地。企业在选择投资方时，也更加青睐具备丰富应用场景资源的产业投资者。与此同时，投资机构出手的标准也在发生转变——能否实现场景化落地，已成为项目是否值得投资的关键门槛。
“去年我们还会关注一些停留在PPT阶段的项目，今年基本只看已有具体应用案例的团队。”一位广州本地投资机构负责人表示。当前，“不投最炫的，投能落地的”正成为越来越多“AI+”领域投资人的共识。谁能率先匹配合适场景、构建商业闭环，谁就更有可能在这轮技术浪潮中占据主动。
此外，“AI+”与其他产业不同之处在于，其技术进步依赖于在真实场景中持续积累高质量数据，并以此反哺算法优化和产品迭代。因此，无论是出于商业化变现的需求，还是技术演进的底层逻辑，“场景为王”已成为行业普遍认同的发展方向。
从场景出发：构建可持续创新闭环
广东九四智能科技有限公司董事长刘嗣平用一个生动比喻来形容当前的技术路径：“拿着锤子找钉子，最终大多以失败告终。”他指出，先有技术再寻找适用场景的模式往往难以走通。随着AI与机器人产业进入发展下半场，越来越多企业开始从具体应用场景倒推技术研发，这种逆向思维反而更容易形成可持续的创新循环。
自2018年起便专注于语音识别技术的九四智能，正是凭借多年深耕应用场景所积累的优势，在新一轮AI浪潮中建立起独特的竞争壁垒。
作为语音呼叫领域的领先企业，九四智能长期服务于信贷金融行业的外呼需求，沉淀了丰富的实战经验。其语音合成效果接近真人水平，真假难辨的背后，离不开2018年组建的核心技术团队以及对用户运营的深刻理解。基于对“AI替代人工”趋势的精准判断，公司持续推进产品在电销场景中的替代能力，成功验证商业化路径，为客户带来显著的降本增效价值。
依托已有的场景优势，九四智能正将智能语音客服解决方案拓展至电商、零售、教育、保险等多个行业领域，进一步扩大应用边界。
产业资本加持：推动技术与场景深度融合
不仅是企业自身重视场景落地，调研中多位投资人也表示，行业重心正在向“下半场”转移——即从概念展示转向价值实现，从技术突破转向规模化应用。在此背景下，场景已成为决定成败的核心要素。
温润投资是温氏集团旗下的专业投资平台。相关负责人向南方财经研究员透露：“我们在考察大量企业和项目后发现，当前最受关注的仍是是否具备成熟的应用场景。在这些场景中，AI与机器人不仅能提升效率，还能承担人类难以完成的任务。”
温润投资所布局的机器人项目，既借助温氏集团丰富的产业场景实现了技术突破，又通过技术升级反过来为集团创造更多价值。
以拉塞特机器人为例，该项目在进入温氏体系前，并未深入理解养猪场景的具体需求。而温氏则为其提供了大量真实的作业环境，如猪舍内的喂食、巡检等任务场景。在这些复杂条件下（如气味浓重、光线昏暗），机器人得以获取高质量训练数据，加速算法优化与功能迭代。
同时，这些机器人也在帮助温氏提高生产效率，替代不适合人工操作的岗位，形成双向赋能的良性循环。
正是由于产业投资方在场景资源上的独特优势，越来越多企业开始积极寻求与拥有真实应用场景的产业资本合作。这类投资方不仅能提供落地机会，还能在上下游协同、生态资源整合等方面给予支持。
例如，帕西尼通过建设亿级规模的高质量数据集，并引入产业资本力量，强化场景协同效应。比亚迪、京东等产业方的参与，不仅保障了稳定的真实场景输入，更帮助构建起完整的“技术—场景—数据”闭环，加快产品从技术创新到商业落地的转化进程。
“在接下来的融资过程中，我们希望能吸引更多产业投资方加入。”陈彦表示。对于力之智能而言，引入具备场景资源的产业投资者，将有助于加速其康复机器人在医院、康复中心等场景的实际部署。
破解数据困局：场景成AI迭代关键
调研中，多家企业和投资机构均提到，当前AI与机器人行业发展面临的主要瓶颈之一，正是缺乏真实应用场景导致的数据获取困难。没有足够高质量的真实数据，模型就难以有效训练和持续优化，技术也无法真正匹配实际需求。
由此可见，场景的价值远不止于验证商业模式的可行性，更重要的是为AI算法提供了不可或缺的迭代环境。只有在真实使用过程中不断收集反馈数据，系统才能逐步完善，最终满足复杂多变的应用要求。
“与其他行业相比，人工智能与机器人模型的发展高度依赖大量真实场景下的数据支撑，才能实现技术的持续迭代。”深创投高级投资经理卢禹指出，AI与机器人产业对实际应用场景的需求尤为强烈，必须构建“场景应用—数据采集—模型优化”的闭环体系，从而推动模型形成数据飞轮效应。
清科控股股权市场部负责人李辉也表示：“当前模型的发展阶段决定了其必须依托专业化的应用场景，才能获取高质量、高价值的数据，进而支撑算法的演进。人工智能区别于其他领域的一个核心特征是边际成本极低，因此更应着眼于广泛性、跨区域的应用布局，而非局限于地域性的试点。”
这一趋势在一些高门槛行业中表现得尤为突出。以医疗行业为例，其数据具有高度的专业性和敏感性，获取难度大、周期长。能够在该领域长期立足并持续优化模型的企业，往往具备较强的技术壁垒和资源整合能力。“AI+医疗”也因此被视为AI时代中护城河较深的投资方向之一，受到众多资本关注。
医疗大健康本身已是专业壁垒极高的领域，而“AI+医疗”更是进一步提升了准入门槛。仅是满足AI训练所需的数据规模与质量要求，就已将大量潜在参与者拒之门外。
对于专注于AI乳腺筛查的广州尚医网信息技术有限公司而言，进入医疗这一高门槛赛道既是严峻挑战，也是构筑核心竞争力的关键突破口。
在正式切入AI医疗之前，尚医网已在数字医疗领域深耕多年，积累了丰富的行业资源与临床合作网络。这一长期积淀为其后续收集大规模、高质量的乳腺超声影像数据集提供了坚实基础。
目前，公司已推出名为“小济医生”的乳腺癌智能筛查解决方案。在病灶识别、边界分析及良恶性判断等关键性能指标上，其准确率已达到资深超声医师水平。该方案现已在全国多个省份落地实施，累计服务筛查人群达数十万人次。
“质”与“量”缺一不可。从模型构建原理来看，一个成熟的AI模型通常包含数百万甚至更多的参数。在训练过程中，唯有依靠海量且标注精准的数据进行反复调优，模型才可能达到可用甚至实用的标准。
这一点同样适用于当前资本市场热度高涨的具身智能领域。
帕西尼创始人兼CEO许晋诚坦言：“现阶段具身智能的发展仍受限于数据匮乏。相较于大语言模型所拥有的数据体量，机器人领域的可用数据仍存在三到四个数量级的差距。”
正因如此，真实应用场景成为获取高质量训练数据的核心路径。越来越多投资人开始聚焦那些能够将AI技术深度嵌入具体业务流程的企业。
作为广州本土的机器人本体制造商，广州里工实业有限公司在A轮融资阶段便获得了中科创投的青睐。
中科科创高级副总裁张玲解释称：“我们之所以选择投资里工实业，正是看中其强烈的场景导向思维。该公司在制造、仓储、实验室等多个产业场景中实现了深度适配。这种以场景驱动技术创新的模式，不仅能加速价值闭环的形成，也契合产业智能化升级的长远趋势。”
里工实业CEO李卫铳强调，所谓的通用型场景机器人，并非意味着要覆盖所有场景，而是要在特定场景中真正解决实际问题。
他表示：“高质量的数据训练场至关重要。只有来源于真实环境、能反映真实痛点的数据，才具备训练价值。场景出题，企业答题——这是一种市场化、公开化的机制，让真正有能力的企业通过实战不断打磨产品。”
里工技术的突破，源于其对工业现场需求的深刻理解。李卫铳介绍道：“我们有几十年的制造业经验，清楚工厂真正需要什么。比如，广州气候潮湿，部分品牌的机器人容易受潮损坏，我们就专门设计了防水防潮的机箱结构，即使在高温高湿环境下也能稳定运行。”
面对数据短缺难题，里工机器人采取自建真实测试场景、由管理层亲自参与机器人训练任务等方式，主动创造数据采集条件，提升模型迭代效率。
事实上，针对AI与机器人产业发展中普遍存在的场景化数据稀缺、采集成本高昂等问题，地方政府也在积极探索制度创新与资源开放的新路径。
广东正从制度设计、场景释放和产业链协同三个维度发力，探索一条以“真实场景”为核心牵引的高质量发展新模式。
在政策层面，广东推动国有企业开放内部场景资源，采用“场景征集+第三方采购”等新型机制，为本地科技企业提供增量数据来源和实测验证环境。目前，广东具身智能训练场正在广州、深圳等地陆续建成，涵盖商业服务、工业生产等多种真实应用场景，为机器人企业打造低成本、高效率的数据采集与算法验证平台。
今年8月，深圳国资启动建设100个战略性应用场景，涉及托育园区、机场物流、环卫清洁、燃气巡检等多个领域，鼓励科技企业与国企联合共建、共同测试，为AI与机器人重点产业提供“落地加速器”。
有投资人建议，广东拥有众多制造业龙头国企，具备其他地区难以复制的丰富工业场景资源。若能进一步系统性地开放这些真实场景，将极大增强本地AI与机器人企业的数据积累能力和技术验证空间。
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