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微亿智造冲刺IPO:“工业具身智能第一股”的物理AI落地样本

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无论是“物理AI工业践行者”,还是“工业具身智能第一股”,上市,将成为微亿智造的新起点。

作者|刘珊珊

编辑|杨 铭

来自江苏常州、计划10月28日在港交所挂牌的“工业具身智能第一股”微亿智造,迎来敲钟前关键节点。

10月20日,公司启动港股全球发售,拟发行3727.58万股H股,香港公开发售占10%,其余为国际配售。按发售价区间上限21.46港元测算,本次募资最高约8.00亿港元。

微亿智造业务分为三大板块:以工业具身智能机器人(EIIR)为主业,辅以AI赋能设备与标准化模组产品。以2025年收入口径统计,其在中国工业具身智能机器人市场份额达20.0%,位居行业首位。

“客户不为概念买单,只为真实落地价值买单。”微亿智造董事长兼CEO张志琦的这句话,道破工业具身智能赛道的底层逻辑。

物理AI热潮之下,人形机器人、各类具身方案不断占据舆论焦点。但工业车间不认Demo,评判标准始终务实——机器人能否长期稳定运行,能否为工厂算清投资回报,才是价值重估的唯一试金石。

对微亿智造来说,这正是它最大价值所在。从技术叙事走向商业兑现,它正在成为工业物理AI赛道,难得的规模化验证样本。

1

工业领域规模商业化样本

商业化落地,在2026年已成具身智能赛道无法绕开的考题。其中,工业被公认为物理AI产业化、商业化规模落地第一场景。


一方面,中国拥有全球规模最大、门类最全的制造业体系,叠加人口老龄化、工厂招工难、用工成本高等长期压力,工业智能化需求持续释放,工厂愿意为可量化的效率提升付费。

另一方面,纵观技术产业化规律,往往是在生产、制造等B端先跑通商业闭环,再向消费端渗透,电力、计算机产业皆是如此。工业物理AI也会复刻这条路径。

据“极点商业”了解,所谓工业具身智能,目标是赋予机器感知物理环境、预判工况、自主作业的能力,依靠“感知—学习—决策—执行”闭环,弥补传统机械臂调试周期长、柔性不足的短板,承接非标来料、多任务切换等传统自动化难以覆盖的场景。

而工业场景高度碎片化,工艺Know-how藏于产线,通用大模型很难直接落地,也为工业具身智能留出差异化空间。


灼识咨询数据显示,全球工业AI赋能设备市场2025年规模4657亿元,2030年将增长至13106亿元,年复合增速23%;具身智能工业机器人在中国工业AI赋能设备中的占比,将由1.2%提升至14.2%。

微亿智造成立于2018年,起家于苹果供应链工业质检场景。从几大指标看,核心产品收入两年增长近三倍、EIIR毛利贡献提高,新增订单增长,正是当下工业具身智能值得研究的规模商业化落地样本。

微亿聚焦工厂工位,主攻质检、打磨、焊接、装配、上下料等依赖人工经验的工序,打造EIIR设备,并落地到真实产线。‌‌

“人形形态并非工业场景最优解,高昂的本体成本很难满足工厂两年回本的硬性要求。”根据张志琦介绍,因此公司选择“一脑多形”路线:一套统一的物理AI大脑,前端可搭配双臂、四臂、六臂等不同执行机构,设备形态完全由工序需求决定,不刻意模仿人体外形。

招股书数据显示,2023至2025年,微亿智造营收从4.34亿元增长至7.96亿元,年复合增速35.4%。2026年前五个月,收入4.24亿元,同比增长22.6%;经调整净利润3384万元,同比增长41.5%,经调整净利率提升至8.0%。

从现金流看,2025年前五个月经营现金流净流出1.08亿元,2026年同期转为净流入1269万元,是赛道内少数实现盈利、现金流转正的企业。


对一家研发投入常年维持在收入三成左右的硬科技企业来说,收入、利润、现金流同步向上,足以证明它的自我造血能力。

比利润更值得注意的,是订单漏斗和回款质量的同步优化。有业内人士表示,项目制工业设备行业里,订单与预收账款,是比单期净利润更前置的长期健康指标,才算商业闭环真正跑通。

招股书显示,2026年前五个月,微亿智造新签项目5.30亿元,同比增长49%;在手执行项目6.66亿元,同比增长118%;合同负债9490万元,较2025年末增长93.6%。

而在回款方面,应收周转天数由2024年319天压缩至2026年前五个月的188天,一年以内应收账款占比89.2%。

对很多项目卡在POC概念验证阶段,难以规模化复制,深陷定制化泥潭的工业AI赛道来说,签得多、预付多、收得回的微亿智造,正是跳出这一困局的典型案例。

2

向“物理AI”的结构性迁移

微亿智造经营质量的跃迁,核心来自EIIR业务的高速增长与高毛利贡献。

2023至2025年,其EIIR收入年复合增速99.3%,大幅高于集团整体;2026年前五个月EIIR收入2.60亿元,同比增长39.7%,占总收入超六成。2025年EIIR毛利率达53.5%,2026年前五个月进一步升至54.8%,显著高于公司整体48.4%。伴随产品结构升级,EIIR产品均价从65.1万元上涨至108.9万元,涨幅67.3%。

背后,是微亿智造为了“帮客户算账”,将产品形态从单工序设备升级为多工序复合工作站,向“物理AI”的结构性迁移。

帮客户算账,是张志琦反复提到一句话。“任何一个行业的客户对价格都是敏感的。因为大家一定会算账,而且这两年越算越清。”他直言,当下行业普遍将两年回本作为采购红线。

工厂里只要还有复杂、柔性、难以标准化的工序,就有EIIR的用武之地;而要做到这一点,核心不在于技术有多炫酷,而在于算得清账、落得了地、经得起产线的考验。

比如,单工序机器人能自主完成柔性切线作业;复合工作站集成上下料、质检、打磨、补焊多道工序,衍生检测加打磨、检测加装配等组合方案。不同形态作业单元都能具备自主感知、学习、决策和执行能力,从产线上解放更多重复劳动的工人。客户核算的,是综合投入产出。

IDC《中国工业具身智能机器人技术评估,2026》印证了该趋势。工业客户的重心已经从单纯追逐技术炫酷,转向工程落地能力与商业价值。61.5%的企业优先关注设备稳定性、可靠性,53.1%重点评估性价比与ROI。


客户采购逻辑转变,倒逼厂商产品与定价策略同步调整。如今,微亿制造售卖的不是一台机械装置,而是一套具备自主感知、学习、决策和执行能力的智能体。

一个案例,可以说明在生产端为效率付费后,收获的ROI精准测算。

一个两米多长的压铸件,拥有近3000个拍摄点位,客户要求整套流程10分钟内完成。传统机械臂按固定轨迹打磨一遍要一小时,熟练工人仅需七八分钟。

微亿依靠飞拍技术5分钟完成3000个点位采集,算法识别缺陷后自主生成打磨路径,仅对缺陷区域打磨修复,最终节拍控制在7分钟左右,超越人工水平。

在微亿智造看来,“看见—判断—处理”自主闭环,就是传统自动化与工业具身智能的分水岭。

产品复制逻辑同样迭代。单工序项目高度定制、调试周期长达数月;复合工作站依托“一脑多形”平台,底层物理AI大脑统一,新增工序仅需训练新工艺模型,无需重新构建底层软件。如果重新部署至新产线,新功能通常也可通过云端软件及算法升级获取,无需更换硬件系统!

招股书显示,微亿智造已向20名重叠客户交叉销售多条产品线,EIIR落地后,能够拓展至客户相邻产线与工序,新项目部署周期从数月压缩至数天,跨场景复制阻力大幅下降。


随着切入工业领域的扩大,微亿智造走向了产业深处。目前,微亿智造服务超25家世界500强及行业龙头企业,设备跟随客户产能落地德国、葡萄牙、美国等海外市场,覆盖3C、汽车制造、新能源、快消品及半导体等行业。2026年前五个月,汽车制造和新能源高景气行业,合计贡献约89.1%的集团收入。

相关数据显示,截至2026年5月末,海外在手订单19份,金额3570万元,部分上下料设备4小时即可完成部署投产,开箱即用的形态降低海外落地门槛。在许多国家将原本的全球制造变为本土制造的当下,这也是微亿智造更大的机会。

3

“物理AI大脑”,构建长期差异化

微亿智造创办之初,还没有工业具身智能、物理AI这些热门词汇,但公司早已沿着具身智能技术路线持续沉淀、打磨全栈能力。几年下来,以 “物理AI大脑” 为技术底座,推动具身智能从检测向打磨、焊接、装配、上下料等多元场景拓展,成为“物理AI在工业领域的践行者”。

“我们在做的就是把物理AI更快、更有效地落到工业场景里。”张志琦说。

不过,公司衡量物理AI 落地的核心标尺从未变化:客户真实落地价值。包括产品形态是否最优,看能否为客户创造价值;技术路线是否成立,看能否为客户和自身降本增效。

基于这一准则,公司融合AI模型、工业Know-how与现场数据打造 “物理AI大脑”,并与场景本体深度耦合,使EIIR具备感知、学习、决策与执行一体闭环能力。

这个“越用越强”的物理AI大脑,正是微亿智造真正的壁垒。

简单而言,这个最强大脑由三层能力有机融合:一是工业 VLA 模型,即多模态统一理解引擎,打通文本、图像、视频、动作轨迹、时序传感、工艺参数等全维度数据,拓展物理 AI 大脑的通用性;二是沉淀各行业工艺 Know-how的垂类专家模型,把工厂老师傅的工艺经验转化为算法模型,降低落地成本;三是具身智能飞轮,构建 “数据 — 模型 — 本体 — 场景” 闭环,依托产线真实数据持续自我迭代。


而支撑大脑迭代的核心资产,是产线沉淀的一手工业数据。微亿积累23TB真实工业精标数据、超16亿条精标记录,覆盖质检、打磨、装配与异常工况等。灼识咨询数据显示,2025年行业多数同类厂商精标数据不足5TB。

这类对齐真实工艺标准的数据,无法依靠仿真生成。每一次现场人工修正都会沉淀为模型训练素材;落地场景越多,AI见过的异常工况越丰富,设备性能持续提升,进一步缩短交付周期、拓展场景,形成正向数据飞轮。

高研发投入,无疑是底层保障。截至2026年5月31日,微亿智造拥有研发人员275人,占员工总数57.9%;累计800余项自主知识产权,含210件发明专利、310件软件著作权。2023至2025年研发开支分别为1.78亿元、1.65亿元、2.35亿元,占营收比重41.1%、27.5%、29.6%;算力投入三年间由0.52亿元增至1.51亿元。

这套“物理AI大脑”,与本体厂商形成本质差异。同行比拼电机、减速器等硬件零部件,硬件可外购仿制;微亿的核心壁垒是工艺Know-how、海量真实工业数据与物理AI模型,多年产线沉淀的模型资产具备极强不可复刻性。


如今,在质检场景,微亿智造将重大缺陷零漏检的总漏检率控制在0.1%以内;打磨环节,机器人自主识别毛刺、规划路径、控制力度;无序分拣场景抓取准确率99.5%,分拣速度1800件/小时,全部为真实产线稳定运行结果,而非实验室理想工况。

在某头部新能源车企,EIIR将生产效益提升50%以上,工艺调试时间缩短70%,人工成本下降超80%。跨场景复用的价值,正是逐步减少这些环节中的重复工作,提高交付效率和可预测性。

4

观察:两个标签,一条路径

即将正式敲钟IPO,可以说是对微亿智造深耕工业具身智能,逐步跑通商业化的最好认可。

从AI设备到EIIR,从单工序工作站到多工序复合方案,从单点智能走向完整具身智能闭环。无论是作为“物理AI工业践行者”,还是作为“工业具身智能第一股”,上市,将成为微亿智造的新起点。

根据计划,募资金额约60.3%投入核心技术研发,其余投向海外销售网络、战略并购与产能扩建和公司日常运营。资本投入的核心检验标准,仍是这套“物理AI大脑”,能否支撑不同形态的工业具身智能,在更多工序、行业与国家持续加速落地,能否帮助客户算得清账、落得了地、扛得住产线长期考验。

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