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宇树科技补短板:合作英伟达,花20亿搞研发

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文|谢泽锋

编辑|杨旭然

73天闪电过会,联手合作英伟达。

在6月的刚开始,宇树科技就爆出了两大重磅消息。这家堪称全球具身智能赛道扛旗者的超级独角兽,再次投下了一枚深水炸弹。

“最强大脑”与“最强躯体”联姻,其资本价值正在加速兑现。产业商业叙事与财富盛宴紧密交织,宇树科技的故事,远比表面看起来的更复杂和深刻——它代表的了一个新兴产业不断向前的历史趋势,以及规模巨大的财富转移过程。

从“偏科学霸”、“内向极客”到身价百亿往上的科技新贵,王兴兴沿袭马斯克的“第一性原理”,以极低的成本手搓机器人,将一个崭新的硬科技产业,硬生生掰向了大规模工业生产的道路。

而选择合作英伟达的算力芯片和大模型底座,也从侧面反映出宇树“重体轻脑”的隐忧,甚至因此产生了一系列的舆论风波,这是宇树商业模式中始终绕不开的一个难题。

如果不能在“大脑”层面构建自己的技术壁垒,当机器人成为如同PC和智能手机一样的消费电子产品时,它有不小的概率最终沦为操作系统和芯片厂商的附庸。甚至,当无数机器人走进每个家庭,来自外部的威胁就比手机、电脑要大得多,毕竟它有手有脚有行动能力。

民间舆论之所以出现比较激烈的反应,其根源也在于此。毕竟,谁也不愿看到那个关于“贸工技”还是“技工贸”的争论再度上演。

本文是来自《巨潮WAVE》内容团队的深度价值文章,欢迎您多平台关注。



闪电IPO


6月1日上午,上交所上市审核委员会审议结果显示,宇树科技科创板IPO顺利过会。

从3月20日受理到6月1日过会,仅用73天,宇树科技又创下科创板最快审核纪录之一。



来源:上交所

从2016年王兴兴从上海大学毕业并创立宇树科技算起,它只用了十年时间。

1990年出生的王兴兴初中时十分“偏科”,由于英语成绩太差,老师甚至直言不讳地评价,“这个小孩有点笨。”不过,王兴兴偏爱数理化且动手能力超强。上海大学读研阶段,他通过翻阅国外公开文献就独立设计开发了第一款产品——XDog机器人,此后短暂在大疆工作,后来XDog的视频在网上爆火,王兴兴随即辞职创业。

十年之后,宇树科技已登顶全球人形机器人出货量排行榜。2025年,公司出货量已超5500 台(纯人形),占据全球37%的市场份额。





良好的市场表现,加上以产品上央视春晚表演为代表的高规格传播,让宇树科技迅速获得了众多知名投资机构青睐。

红杉、深创投、顺为资本都为其投入真金白银。去年6月,宇树科技完成了C轮融资,由中国移动旗下基金、腾讯、锦秋、阿里、蚂蚁、吉利资本领投,此轮投后估值约127亿元;

到了2026年3月,宇树科创板IPO申请预计募资42.02亿元,按照10%股份的发行比例计算,初始发行市值已经抬升到420亿元。也就是说,9个月内其估值膨胀了2.3倍。

如果仅从估值层面来类比,王兴兴用十年时间创造了一个恒生电子、中国外运或粤电力A。

这还仅是上市前的发行预估市值。按照持股比例计算,王兴兴身价已超百亿,新兴科技产业的“造富”速度可想而知。令人侧目的是,宇树已实现盈利,这在具身智能赛道堪称孤例。

2023年至2025年,其营业收入从1.59亿元上升到17.08亿元,年复合增长率超226%;扣非净利润从亏损1802万元逆转为盈利5.91亿元,毛利率从44.22%攀升至60.13%,即便在硬件制造业中,这都是不可想象的。

同赛道的优必选2025年亏损超7亿元;越疆亏损近1亿元,乐聚收获了1000万元的微利成绩。宇树凭借强悍的降本增效,在行业普遍烧钱换规模的背景下率先跑通了盈利模型。

类似于茶饮赛道的蜜雪冰城,汽车领域的比亚迪,其商业模式是一整套“工业托拉斯”思维。

王兴兴曾在大一寒假期间,仅用200元就制作了一款双足机器人,这种令人叹为观止的成本控制和极度务实的商业态度,已深入其骨髓之中。

其核心组件自研自产率超90%,垂直整合能力业界领先。人形机器人平均售价从2023年的59.34万元降至2025年的16.64万元,降幅近三分之二,然而其毛利率反而不断提升,用规模换取高毛利,宇树的“反向操作”令业界刮目相看。



如今,随着宇树顺利过会,A股也即将迎来具身智能最重磅的玩家。



最强联手


“最强大脑”+“最强本体”,是外界对英伟达宇树合作的形象比喻。

6月1日的“GTC大会”,黄仁勋宣布了英伟达在物理AI领域的全新突破。

现场发布了英伟达Isaac GR00T参考人形机器人H2 Plus,采用了身体和大脑分工协作的模式——宇树科技提供1.8米H2人形机器人本体,承载运动、机械与工程化落地,英伟达提供Jetson Thor算力平台和Cosmos 3模型基座,构成驱动全身、多模态感知与自主决策的“大脑”。



黄仁勋目前在全世界“兜售”他的物理AI梦想,他甚至指出,物理AI的“ChatGPT时刻”已经来临,该技术已从实验室走向规模化商业应用的前夜。

但其中最大的障碍就是,目前的大语言模型均为第三人称,而物理AI必须具备机器人的第一人称视角。因此,英伟达开发了一个以机器人第一视角训练的Cosmos3世界基础模型,黄教主期望“全世界的研究人员都能在这个基础上开发机器人”。

目前,H2 Plus已在宇树官网亮相,将在今年年底正式推向市场,主要面向高校和科研机构。



Unitree H2 PLUS,来源:宇树科技官网

从端侧RTX Spark平台和重构PC的N1X芯片,到Vera CPU超算大脑,再到企业级Agent Toolkit工具包,再到物理世界Cosmos 3机器人模型,黄仁勋的野心十分明显,就是要继续把控Agentic AI的中枢“大脑”。

此次开放生态合作,就是英伟达在寻找人形机器人赛道合适的硬件载体,以验证和推广其算力和模型的适配度;宇树则需要最顶级的AI基座来补齐其“大脑“短板,将硬件优势和智能优势结合起来。

这一举措,不仅让英伟达找到了打开物理AI大门的钥匙,更重新定义了边缘算力的重要性。当人形机器人规模化落地,大面积推向工厂、家庭、科研场景,实时感知和自主决策均依赖端侧算力。英伟达的Cosmos 3和Jetson Thor将这家GPU帝国从云端延伸至机器人终端。

值得注意的是,英伟达H2+目前是一个开放平台,任何机器人企业都可以接入,宇树仅是其中之一的“合作伙伴”,而非排他性的战略级盟友。

类似于PC时代的微软+英特尔、移动时代的谷歌安卓系统+高通芯片,欧美科技巨头均牢牢掌控智能枢纽。在机器人和AI时代,这种情况隐隐有了继续延续下去的趋势。

倘若中国机器人企业不能在“大脑”层面,迅速构建起自己的技术壁垒,未来就有可能被“管道化”的风险。就像智能手机时代,广大的硬件厂商最终沦为操作系统和芯片厂商的附庸。



扬长避短


“谁能率先研发出机器人领域的通用大模型,谁就是世界上最顶尖的AI公司,足可以拿诺贝尔奖。”王兴兴曾在一次采访中毫不避讳地说道。



因此,宇树此次IPO融资,将会从42.02亿元的募集弹药中拿出20.2亿元,专门投入到智能机器人模型的研发中去。

另一方面,也从侧面反映出了宇树目前的薄弱环节。

去年公司实现营收17.08亿元,扣非净利润6亿元,毛利率高达60.27%。从财务数据方面观察,这无疑是一家相当“性感”的科技新秀。

从研发支出的情况来看,公司2025年研发费用仅1.45亿元,研发费用率不足9%,不及同三分之一,研发投入上显得颇为“克制”。其原因很有可能是因为创始人自身就具备足够出众的研发能力,而这无法在财务数据上真正体现出来。



专利布局方面,截至今年1月底公告拥有的境内外专利共262项,境内发明专利20项。

在招股书中,宇树也坦言了"重体轻脑"的实际情况。其中指出,公司前期研发侧重本体与“小脑”(运动控制与肢体协调),在“大脑”(具身大模型)方面投入较少,且未大规模开展真实数据采集与工厂部署训练。

宇树的长板曾经赋予其巨大的产业价值,并且这种价值已经被各界所认可——包括产业声望,也包括了资本的投入和政策层面支持。但随着产业的发展,其软件短板也开始有所放大。‌

海外方面,特斯拉Optimus Gen-3已于5月在弗里蒙特工厂下线量产‌,Figure AI通过自研的Helix模型声名鹊起。在国内,灵心巧手宣称要做“物理世界的Anthropic”,成都人形机器人创新中心,则是发布了国内首个基于世界模型的机器人任务执行系统(R-WMES)。

可以看出,中外各界机器人相关企业和机构都在完善自己的产品布局,没有一家可以在生产和出货量方面与宇树科技抗衡,但在补齐“大脑”层面短板方面,宇树已到了重要的节点。

此外,随着行业内竞争对手逐渐增加,宇树的财务数据也相应出现了变化。今年一季度,公司营收同比增速下滑至68.49%,扣非后净利润出现了同比下降52.55%的情况。并预计今年上半年,收入同比增幅继续下滑至35.62%-45.41%,扣非净利润同期下降21.97%至6.43%。

考虑到行业仍处于早期阶段,值得注意的是,这种低基数情况下的财务数据变化,并不足以成为企业长期价值的判断依据,也难以衡量企业在行业中竞争优势变化的情况。



目前,宇树科技主要的客户都集中在科研机构、高等院校等领域,这些客户的真实目的是用来进行实验。如银河通用就大规模采购宇树G1,用来采集巨量真实世界数据,优化自身的“银河星脑”具身大模型,可以帮助其跳过漫长硬件调试期,快速进入‌模型训练‌和‌场景验证‌阶段。

宇树科技乃至于整个具身机器人领域,整体上看,都仍然处于其发展的早期阶段。

对于公众舆论来说,相比关注短期财务数据的变化,更值得注意的是一家机器人公司的中长期经营战略,是否符合这个产业发展的大趋势。

以及,企业的管理层是否有能力放大自身优势,并在资本、市场和政策的助力之下,及时填补能力上的不足之处——这远比早期财务数据的变化重要得多。

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