“创客·下一未”路演实录：9家科创企业看懂未来产业风向
从技术突破到商业落地，从实验室成果到产业应用，一场聚焦未来产业的科创项目路演在北京展开。
7月8日下午，2026新京报贝壳财经年会“投资中国：与未来共舞”主题论坛启动，该场论坛由北京市经济和信息化局联合主办。经过层层筛选，9家来自人工智能、具身智能、生物科技、量子计算等前沿领域的创新企业登台路演，围绕技术壁垒、商业模式、客户拓展、融资规划等关键问题，与专业人士、一线机构合伙人等组成的评委团面对面交流。
从现场提问来看，资本关注点正在从“技术是否领先”转向“技术如何规模化落地”。无论是AI智能体、工业机器人，还是量子计算、生物医药企业，商业化能力、客户拓展和持续研发能力成为评委频繁追问的问题。
投资人在路演现场为项目打分。 深光科技：探索AI硬件时代的新型人机交互入口
深光科技成立于2019年，是一家专注于“AI+AR全息光影交互技术”的创新企业，致力于打造下一代人机交互基础设施，让显示和交互无处不在。公司围绕光机、空间计算交互算法、AI模型及操作系统等核心环节进行全链路自主研发，突破传统屏幕交互限制，探索从数字空间走向物理世界的智能交互新模式。
深光科技自主研发AI+AR空间智能技术体系，推出桌面级光影交互终端、具身智能光影交互终端及智能穿戴光影交互方案，应用覆盖AI教育、智能机器人、智能家居、智能座舱等多个场景。公司创新推出VLPI（视觉-语言-投影-交互）多模态光影交互模型和ALight OS空间智能操作系统，实现从感知、理解到交互执行的完整闭环。
目前，深光科技已累计获得30项国家专利（其中20项发明专利），具备从底层算法、核心光机到硬件量产的全栈研发能力。公司产品已实现规模化落地，在AI教育领域累计出货近万台，并与京东、爱宾果、六品堂等产业伙伴展开合作。未来，深光科技将持续推动“万物皆可投，交互无处不在”，打造AI时代人与智能设备之间的新型交互入口。
深光科技路演现场。
【路演实录】
沸点资本马兰： 目前产品量产交付周期大概多久？售后故障率如何？除To C家庭场景外，还有哪些应用方向？
王娜娜： 目前公司将售后故障率和退货率控制在5%以内，并在与京东合作过程中持续优化产品质量。量产周期方面，如无新增外观设计需求，备货周期约为一个月，单月产能可达到2万台；若订单规模进一步扩大，公司可通过拓展产线提升产能。
应用场景方面，当前产品主要覆盖K12教育助学、书法学习等桌面交互场景，同时也在积极拓展养老陪护机器人等具身智能方向，已与京东、智源等产业伙伴开展相关探索。
英达视：工业具身智能从实验室走向制造现场
英达视（IndustrialNext）是一家专注于工业具身智能的创新企业，致力于推动人工智能从技术展示走向真实制造场景的规模化应用。公司以“硅谷创新+中国速度”为核心理念，围绕感知、决策、执行构建工业具身智能闭环，让机器人能够在真实产线上自主学习、快速适应复杂制造任务。
英达视打造了GenesisWorks和GenesisForge两大产品体系，分别面向新建智能产线和存量产线升级，通过端到端具身智能模型、核心算力单元和感知系统，实现机器人无需编程、通过仿真与示教即可掌握新技能，将产线换型周期从数周缩短至数分钟。目前，公司产品已在3C消费电子、汽车零部件、白电等领域实现量产部署，客户涵盖全球头部制造企业，产线首次通过率达到99.9%以上。
公司核心团队来自特斯拉、Waymo、通用汽车、MIT、CMU等全球顶尖科技与制造机构，拥有丰富的自动化工厂、机器人和人工智能研发经验。英达视已获得联想、小米、立讯精密、Khosla Ventures等产业资本支持，持续以真实工业数据驱动模型迭代，打造面向未来制造业的智能基础设施。
英达视路演现场。 【路演实录】
中关村资本王佳： 近期智元等企业展示了人形机器人在工位上的应用，而公司的产品形态更偏固定机位，为什么会选择这一方向？相比人形机器人，有哪些差异化优势？
Allen：我们是一家深耕制造业的产品公司，本身也具备制造能力。针对不同行业的工艺需求，我们会配置对应领域的专业团队。例如汽车领域由来自奔驰的工艺专家负责，3C电子领域则由具备相关经验的团队负责。
关于机器人形态选择，这与我此前在特斯拉的项目经历有关。当时虽然研究过人形机器人，但更关注上半身应用。实际上，在制造场景中，很多工位并不需要完整的人形机器人。传统制造中，工人依靠工具和夹具完成装配，机器人无需具备类似人类的复杂灵巧手，也不需要考虑休息、换班等问题。针对具体工艺进行训练后，机器人即可高效完成任务。未来，我们也可以将这些成熟工艺能力进一步迁移到人形机器人应用中。
联想之星张琪： 公司模型带来的提升主要体现在哪些方面？是跨产品、跨工艺的能力提升，还是针对具体工程环节的优化？
Allen：我们的模型主要聚焦动作模型，通过对动作的学习实现跨产品泛化。例如，早期我们训练手机装配相关模型，后续可迁移到小米、OPPO等不同品牌产品；在软排线装配环节，同一套动作模型即可复用。此外，从齿轮装配到英伟达显卡组装，本质上都是“插入”类动作，也可以实现模型迁移。总体来看，我们的核心优势在于让模型自主学习和持续优化，实现跨产品、跨场景的泛化能力。
格朗思 ：AI视觉赋能工业质检，破解机器人落地难题
格朗思（天津）视觉科技有限公司是一家专注于工业具身智能与AI视觉检测技术的创新企业，致力于为机器人量产和智能制造提供“专用智脑”。公司围绕人工智能、机器视觉、机器人控制等技术方向，打造灵悟智脑——基于物理预测安全世界模型（SWM-PD）与多模态闭环模型（VHLA）的工业级智能引擎，帮助机器人实现对复杂制造场景的精准感知、理解与执行。
针对工业质检中精密零部件检测难、传统视觉无法识别部分缺陷等痛点，格朗思推出“格致入微”智能质检方案，通过视觉、触觉、语言、动作等多模态融合，实现在线全检、快速换型和数据追溯。该方案可适配人形机器人、机械臂及复合机器人，实现“不改产线、不挑机器人、不依赖专家、不怕换型号”的柔性部署。
目前，格朗思已在AI视觉、工厂检测、机器人二次开发等领域积累多年产业经验，累计完成合同金额超3000万元，设备已在工业场景稳定运行，并与智元机器人等产业伙伴开展合作。未来，公司将持续推动灵悟智脑在机器人核心部件检测、工业巡检及智能服务等场景落地，助力制造业迈向智能化升级。