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宇树股价遭腰斩,人形机器人究竟是未来风口还是资本陷阱?

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有没有在1100元上方接盘了宇树科技的亲们?

这条视频先别划走。

宇树从最高 1100 跌到如今600,几乎腰斩——都说它是未来科技的龙头,前途无量,可这个"未来",为什么先把散户套牢了?

为什么跌得如此之狠?它究竟值多少钱?

今天我们把宇树,和它背后的人形机器人行业,一次说透。

宇树科技上市定价150元的估值本就偏高,而上市后炒家一口气推上1100,高上加高,不跌才是怪事,而此时的流通股占股本的比重7.4%,未来限售股解禁,宇树科技股票的打折活动可能还会继续。

作为新股,宇树科技估值是按照股票供需来定的,新股阶段,一两波爆炒并不稀奇,希望套住的投资人抓住反弹机会。

炒家和价值投资者思路不同,炒家一般不看“估值”,而看稀缺性,炒家之所以敢炒,是因为炒家相信有人接盘。

谁接盘?

除了不小心踏入的散户,还有就是各类基金,基金需要的是一类资产组合,作为人形机器人的龙头,宇树科技当然会被机构配置。

所以,宇树科技在限售股释放之前,会有一两波反弹,但反弹不是反转,借机变现落袋为安才是主题。

为什么不给宇树科技估值?

是因为宇树科技如今无法给出估值,换句话说,无法判断未来宇树科技还要跌多少。

道理很简单,因为整个人形机器人未来发展方向并不明朗。

首先,从发展阶段看,宇树科技属于创新者阶段。

我们将市场渗透率分为五个层次,第一层次是创新者阶段,此时市场渗透率不足2.5%,第二阶段是早期采用者阶段,市场渗透率16%,第三阶段是早期大众阶段,市场渗透率50%,其中市场渗透率16%是个关键节点,突破了,行业就进入爆发期,而如今,人形机器人的市场渗透率不到2.5%,大多数工厂里面的机器人是工业机器人,而非人形,而该阶段的死亡率是很高的,不是企业死亡率,而是行业死亡率,有可能研发十多年,最后发现是一条死路。

所以,该阶段的企业投资,往往伴随巨大风险。典型案例是VR头盔,VR头盔市场渗透率超过2.5%,进入早期采用者阶段,但最终,Meta和苹果的产品成为过眼云烟。

其次,从基本面看,如今人形机器人企业的主要收入来自于有限场景。

主要是表演和数据循环交易,表演大家都理解,数据循环交易的主要客户是科研院所,高校实验室和地方国企,主要操作方式,是机器人企业将人形机器人销售给企业机构,企业机构通过操作使用来积累数据,将数据反过来销售给人形机器人企业,来训练人形机器人的大脑。

当前共识,人形机器人要更好用,数据积累是绕不过去的环节。而普遍认为人形机器人需要千万小时的运行数据,而如今只有十几万小时。

再者,从历史看,宇树们正在走的路,可能正是老前辈波士顿动力曾经走过没走通的路。

波士顿动力是人形机器人的老前辈,1992年成立,至今34岁,早年是美国军方外包公司,主要研发陆地遥控机器人,美军的想法是遥控机器人在危险区域排爆,或者作为进攻武器,所以,人形机器人作为武器是其第一个需求。

由于波士顿动力的产品叫好不叫座,一线使用频率低,2013年被迫卖身谷歌,谷歌30亿美元买入,当时谷歌的deepmind正在招兵买马,手头有人工神经网络,而天下知道的人不多,所以,谷歌急于将人工智能植入到各种场景当中,于是,在谷歌手中,波士顿动力有了人工神经网络先进算法。

后空翻,波士顿动力17年就实现了

跑酷,波士顿动力18年就实现了

而就在17年,谷歌发现人形机器人通过人工神经网络实现自主是个漫长过程,于是,只能将波士顿动力打包卖给软硬孙正义,而孙正义也知道变现是波士顿动力第一大难点,于是在2019年搞了个人形机器人租赁业务。

结果,2020年,因为特殊原因,地主家也没有余粮,孙正义只能将波士顿动力卖给了韩国现代,当年谷歌30亿美元买的,而2020年现代是15亿美元买的。

十年打对折。现代买了波士顿动力,目的就是造车的时候用,结果呢?

2026年的CES展,波士顿动力展示了量产版本的人形机器人,但这个人形机器人的应用落地,要到2028年,也就是后年,而第一个落地的功能,仅仅是给零件排序,而该功能,自动化设备可以轻松完成。

至今,波士顿动力的机器人依然很先进,是全球对标的对象,但其人形机器人只能做三件事:

1危险区域排爆

2表演,包括跑酷和后空翻

3工厂搬运分拣排序

这三件事,其实都不是重磅应用场景,尤其是工厂搬运分拣,自动化设备比人形机器人具有更好的耐用性和性价比。

事实告诉我们,人形机器人要产生价值,将是漫长的过程。

波士顿动力30年没有实现,宇树们当然不可能3年实现。

而人形机器人之所以道路漫长,究其原因是:培养人形机器人的自主能力是个漫长的过程。

如果没有自主能力,那么人形机器人和工业机器人有何差异?

为什么不用更廉价的工业机器人?

如果要有自主能力,那么如今人形机器人仅仅是完成了小脑的训练,用遥控器,能稳定输出动作就很不错了,你让他自己去完成工作,那还得满足算力算法和数据三个条件。

其中算力和数据积累是人形机器人发展最大的瓶颈。

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