10月设备AI融资额同比增降？头部企业吸金几何？

2025年10月,全球及中国的人工智能投资市场整体趋于理性和谨慎，但聚焦于“AI+硬件”和“具身智能”方向的融资活动依然非常活跃，这表明资本正在从纯软件和算法模型，转向那些能够将AI能力物理化、产业化的具体赛道。

以下是对10月份设备人工智能融资的详细分析,包括主要赛道、典型案例、市场趋势和未来展望。

核心融资赛道分析

10月份的设备AI融资主要集中在以下几个高潜力领域：

具身智能与机器人

这是10月份最引人注目的赛道,随着大语言模型和生成式AI的突破，市场普遍认为下一个技术奇点将赋予机器人更高级的感知、决策和交互能力，从而催生巨大的产业价值。

• 特点：融资额巨大，明星机构云集，技术路线清晰（结合大模型、视觉、力控等）。
• 典型案例：
  • Figure AI：虽然是一家美国公司，但其10月初完成的$6750万A轮融资（由 Parkway Venture Capital 领投，前文提到的Eyal Ofer和Jeff Bezos参与）是本月全球机器人领域最大的融资事件，Figure AI的目标是打造通用人形机器人，其最新视频展示了机器人能够理解自然语言指令并完成复杂任务（如整理餐具），这极大地提振了市场信心，这笔融资也深刻影响了国内的投资风向。
  • 国内初创公司：国内多家专注于人形机器人、四足机器人或工业机器人的公司在10月也传出或完成了新一轮融资，虽然具体金额未公开，但活跃度极高，资本在寻找中国的“Figure AI”。

AI+工业与制造

这是设备AI应用最成熟、商业价值最明确的领域，AI技术正在深度赋能工厂，提升自动化水平和生产效率。

• 特点：客户粘性高，付费意愿强，现金流相对健康。
• 典型案例：
  • 梅卡曼德机器人：虽然其大额融资发生在2025年底，但其在10月的持续市场活动和项目落地，代表了该赛道的强劲势头，梅卡曼德专注于将3D视觉和AI技术应用于工业自动化，解决“无序分拣”、“高精度装配”等行业难题，是AI赋能高端制造的典型代表。
  • 其他初创公司：专注于工业质检（用AI视觉替代人工）、预测性维护（用AI分析设备数据预测故障）、智能物流AGV/AMR（自主移动机器人）的公司在10月也持续获得融资，这些公司正在将AI从“看得见”的视觉检测，延伸到“看不见”的设备健康管理。

AI+能源与电力

随着“双碳”目标的推进，能源行业正经历深刻的数字化转型，AI在电网、光伏、风电等领域的应用成为新的增长点。

• 特点：政策驱动性强，市场空间巨大，技术壁垒高。
• 典型案例：
  • 深瑞电力：作为一家在电力自动化领域深耕多年的企业，深瑞电力积极拥抱AI技术，其智能电网解决方案中大量应用了AI算法进行故障诊断、负荷预测和调度优化，这类传统科技企业的AI化转型，也是设备融资的重要来源。
  • 初创公司：专注于光伏电站智能巡检（无人机+AI）、风电叶片缺陷检测、储能系统智能管理等细分领域的初创公司在10月也备受关注，它们通过AI硬件（如无人机、传感器）和软件算法的结合，为传统能源行业降本增效。

AI+医疗影像与手术机器人

医疗是AI设备应用的前沿阵地,尤其在影像辅助诊断和手术机器人领域，技术成熟度和商业化进程较快。

• 特点：高技术壁垒，长周期回报，但一旦成功，市场回报丰厚。
• 典型案例：
  • 推想科技、联影智能等头部公司在AI医学影像领域持续领跑，它们不仅提供软件，也在与设备厂商合作，将AI算法深度集成到CT、MRI等硬件设备中，实现“AI即服务”。
  • 手术机器人：10月，一些专注于骨科、眼科等专科手术机器人的初创公司完成了新一轮融资，这些机器人通过AI增强医生的精准度和操作稳定性，是高端医疗设备国产化的重要方向。

10月融资特点总结

1. “AI for Robotics”成为绝对主线：资本不再满足于纯软件AI，而是急于寻找能与物理世界交互的“载体”，人形机器人、工业机器人、特种机器人等成为资本追逐的焦点。
2. 大模型赋能是核心叙事：几乎所有硬件AI项目都在强调其与前沿大模型的结合，无论是视觉大模型、决策大模型还是具身智能大模型，都成为项目估值的重要支撑。
3. “硬科技”属性回归：市场对纯模式创新和轻资产项目的热情降温，转而青睐那些拥有核心算法、硬件设计和系统集成能力的“硬科技”公司，技术壁垒和专利布局成为关键考量。
4. 产业端需求驱动明显：除了消费端，来自工业、能源、医疗等产业端的真实需求是推动设备AI融资的核心动力，能够解决具体行业痛点、创造可量化价值的项目更受青睐。
5. 融资阶段偏向中早期：尽管有大额融资出现，但整体来看，A轮及以前的项目占据了多数，说明市场仍在积极探索和布局未来的“杀手级”应用。

典型案例列表（精选）

市场趋势与未来展望

1. 从“AI in the Cloud”到“AI on the Device”：更多的AI计算将发生在设备端（边缘计算），以实现低延迟、高隐私的实时决策，这将催生对高性能、低功耗AI芯片和模组的需求。
2. 数据闭环成为核心竞争力：成功的设备AI公司不仅能卖硬件，更能通过硬件收集高质量的行业数据，反哺算法模型的迭代，形成“硬件-数据-算法”的正向循环和数据壁垒。
3. 垂直行业解决方案为王：通用型AI设备可能难以生存，那些深入特定行业（如半导体制造、新能源汽车、智慧矿山），提供端到端解决方案的公司将更具优势。
4. 人形机器人的商业化进程加速：受Figure AI等公司影响，未来1-2年，我们将看到更多人形机器人从实验室走向特定场景的商业试点，如仓储、巡检、服务等，其商业化路径将逐渐清晰。

2025年10月的设备AI融资，清晰地勾勒出AI产业发展的下一个十年方向：让AI走出虚拟世界，进入物理实体，通过机器人等智能设备，深刻改变千行百业的运作方式。 对于创业者而言，深耕一个垂直行业，打造“硬核”技术与产品，将是赢得资本市场的关键。

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