定焦One（dingjiaoone）原創(chuàng)

作者 | 王璐

編輯 | 魏佳

人類(lèi)和機(jī)器人共生的時(shí)代，或許比想象中來(lái)得更快。

英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛曾提出，“AI的下一波浪潮將是機(jī)器人系統(tǒng)”，并預(yù)言未來(lái)十年工廠將由軟件和AI驅(qū)動(dòng)。

這波浪潮如今已反映在IPO排隊(duì)與融資數(shù)據(jù)中。

僅過(guò)去幾個(gè)月，就有仙工智能等十余家機(jī)器人公司向港交所遞交招股書(shū)，宇樹(shù)科技等頭部玩家也在加速推進(jìn)IPO。截至12月8日，有34家機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)排隊(duì)等待聆訊中。

一級(jí)市場(chǎng)同樣火爆，脫胎于曠視的原力靈機(jī)天使輪融資2億；它石智航以1.2億美金刷新天使輪融資紀(jì)錄；銀河通用機(jī)器人完成11億元新一輪融資，為具身大模型機(jī)器人領(lǐng)域的單筆最大融資；星塵智能完成數(shù)億元A++輪融資，由國(guó)科投資和螞蟻集團(tuán)聯(lián)合領(lǐng)投，而在一年內(nèi)，螞蟻集團(tuán)已連續(xù)領(lǐng)投星塵智能多輪融資。2025年前三季度，國(guó)內(nèi)機(jī)器人創(chuàng)業(yè)公司融資總額約達(dá)到500億元。

但高熱度也伴隨著高爭(zhēng)議，在技術(shù)尚未成熟、量產(chǎn)成本壓力仍在、公司普遍虧損的現(xiàn)狀中，市場(chǎng)開(kāi)始審視當(dāng)前機(jī)器人公司的估值是否存在泡沫，以及整個(gè)行業(yè)能否真正走向規(guī)?；涞?。

這些沖刺IPO或獲大額融資的公司，覆蓋了工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、核心零部件等全產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)。我們將重點(diǎn)聚焦機(jī)器人本體公司，從它們的招股書(shū)與融資細(xì)節(jié)中，呈現(xiàn)這個(gè)新興行業(yè)的真實(shí)價(jià)值與未來(lái)走向。

老玩家上市，新勢(shì)力吸金

機(jī)器人賽道大致可分為兩類(lèi)：一類(lèi)是扎根于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等某一細(xì)分場(chǎng)景的專(zhuān)用機(jī)器人；另一類(lèi)是基于多模態(tài)感知，致力于適配多行業(yè)的通用型機(jī)器人。

專(zhuān)用機(jī)器人已發(fā)展多年，相關(guān)公司大多成立已有五至十年以上，涵蓋機(jī)械臂、AMR、四足機(jī)器人等形態(tài)。通用型機(jī)器人則是近兩年密集涌現(xiàn)的方向，大多數(shù)公司僅成立一到兩年，主要以人形形態(tài)為主。

不過(guò)，這兩類(lèi)機(jī)器人并非有嚴(yán)格的界限。比如，為提升實(shí)用性，部分人形機(jī)器人采用輪式底盤(pán)以增加穩(wěn)定性，這也在一定程度上削弱了其通用性。

雖然這“一老一新”在商業(yè)模式、底層技術(shù)上存在差異，但它們共同構(gòu)成了機(jī)器人賽道的基本格局，并反映出一些共通的行業(yè)趨勢(shì)。

近期扎堆IPO的機(jī)器人公司，大多是深耕多年的“老玩家”，產(chǎn)品集中在工業(yè)場(chǎng)景的專(zhuān)用機(jī)器人上，同時(shí)也在這一輪AI浪潮中主動(dòng)貼上“AI+機(jī)器人”的標(biāo)簽，以提升市場(chǎng)關(guān)注度和估值預(yù)期。

比如優(yōu)艾智合聚焦于工業(yè)復(fù)合移動(dòng)機(jī)器人（AMR+機(jī)械臂），其產(chǎn)品搭載3D視覺(jué)系統(tǒng)與AI算法，能實(shí)時(shí)識(shí)別、定位和抓取雜亂堆疊的工件，突破了傳統(tǒng)機(jī)器人只能處理固定位置物料的局限。

另一個(gè)典型案例是樂(lè)動(dòng)機(jī)器人，它的智能割草機(jī)器人業(yè)務(wù)被視為公司的第二增長(zhǎng)曲線，在搭載AI算法后，能自動(dòng)識(shí)別草坪邊界、障礙物和地形變化，優(yōu)化割草路徑，適應(yīng)不同環(huán)境條件，如樹(shù)木、花壇、坡地等。

“老玩家”借上市潮迎來(lái)發(fā)展拐點(diǎn)，“新勢(shì)力”則在一級(jí)市場(chǎng)快速起飛。尤其是人形機(jī)器人，成為資本下注的重點(diǎn)方向。

融資數(shù)據(jù)證明著行業(yè)熱度。據(jù)IT桔子統(tǒng)計(jì)，2025年前三季度，國(guó)內(nèi)機(jī)器人行業(yè)融資事件翻倍增長(zhǎng)。尤其是Q3，共有243筆投資事件，同比增102%。

頻次增加的同時(shí)，金額也在走高。2025年前三季度，國(guó)內(nèi)機(jī)器人創(chuàng)業(yè)公司融資總額約達(dá)500億元，是去年同期的2.5倍。其中，Q3總?cè)谫Y額為198.13億，同比增長(zhǎng)172%。從今年下半年開(kāi)始，這一行更是頻繁出現(xiàn)單輪金額在10億左右的高融資事件。

除上述融資公司外，宇樹(shù)、樂(lè)聚等一批動(dòng)作更快的人形機(jī)器人企業(yè)，很多已經(jīng)走到了Pre-IPO階段，距離上市只有一步之遙。

宇樹(shù)已經(jīng)官宣預(yù)計(jì)在今年Q4遞表，且披露收入構(gòu)成，其中四足機(jī)器人、人形機(jī)器人和組件產(chǎn)品的銷(xiāo)售額分別占約65%、30%和5%。其中，約80%的四足機(jī)器人被應(yīng)用于研究、教育和消費(fèi)領(lǐng)域；樂(lè)聚機(jī)器人獲上市輔導(dǎo)備案登記，擬在A股IPO；智元機(jī)器人已經(jīng)完成反向收購(gòu)上市公司上緯新材。

綜合從業(yè)者的說(shuō)法，機(jī)器人賽道的火爆，主要來(lái)自?xún)纱箨P(guān)鍵因素。

一是政策上給予了足夠大的支持。

一位投資人向「定焦One」介紹，這一批機(jī)器人企業(yè)的上市地點(diǎn)多選在港股，這是因?yàn)?023年港交所實(shí)施的《上市規(guī)則》第18C章，專(zhuān)門(mén)給特專(zhuān)科技企業(yè)開(kāi)了“綠燈”，即便公司尚未盈利，只要符合一定條件，也能借助這一新規(guī)申請(qǐng)上市。

另外，今年“具身智能”被首次寫(xiě)入政府工作報(bào)告，地方政府陸續(xù)出臺(tái)扶持政策，從資金、場(chǎng)地到人才支持，都給了不少優(yōu)待。

另一方面，機(jī)器人本身是一門(mén)高投入、長(zhǎng)周期、資金消耗巨大的生意。而上市是一個(gè)“找錢(qián)”的好途徑，多家企業(yè)披露的募資用途中也提到，用于擴(kuò)充融資渠道、提升品牌國(guó)際影響力等。

接下來(lái)，我們將透過(guò)招股書(shū)，進(jìn)一步拆解機(jī)器人究竟是一門(mén)怎樣的生意。

機(jī)器人，錢(qián)都花在哪兒了？

先來(lái)看這些沖刺IPO公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

營(yíng)收方面，多數(shù)公司的收入規(guī)模都達(dá)到了億元量級(jí)，并保持逐年上漲，表明市場(chǎng)對(duì)機(jī)器人解決方案的需求正在擴(kuò)大。

但各家的收入構(gòu)成存在一定的差異。

機(jī)器人公司的營(yíng)收主要可劃分為三大類(lèi)：機(jī)器人本體、機(jī)器人解決方案以及機(jī)器人配件。對(duì)于大多數(shù)公司而言，機(jī)器人本體和解決方案是兩大絕對(duì)的收入支柱，合計(jì)占比通常可達(dá)80%以上，部分公司甚至高達(dá)98%。樂(lè)動(dòng)機(jī)器人相對(duì)比較特殊，收入主要來(lái)自視覺(jué)感知產(chǎn)品（包括傳感器與算法模組），占比高達(dá)94%。

而這個(gè)行業(yè)的高毛利部分，也從標(biāo)準(zhǔn)化硬件向軟件、算法及深度集成的行業(yè)解決方案轉(zhuǎn)移。單純銷(xiāo)售硬件在機(jī)器人領(lǐng)域已陷入“紅海”競(jìng)爭(zhēng)。

盡管業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)相似（以本體和解決方案為主），但各公司的營(yíng)收規(guī)模存在明顯差異。比如凱樂(lè)士和臥安機(jī)器人的年度營(yíng)收已達(dá)到約7億，而斯坦德、優(yōu)艾智合、卡普諾的營(yíng)收則大致在2.5億左右。

這主要因?yàn)?，凱樂(lè)士機(jī)器人主要集中在物流領(lǐng)域，臥安機(jī)器人則面向商用及家用清潔等市場(chǎng)，兩者的產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化程度都比較高，市場(chǎng)需求也比較大。而營(yíng)收規(guī)模較小的機(jī)器人公司，往往聚焦于工業(yè)制造、半導(dǎo)體等更為復(fù)雜且小眾的場(chǎng)景。

但無(wú)論是高標(biāo)準(zhǔn)化還是面向小眾高精場(chǎng)景，絕大多數(shù)公司都處于長(zhǎng)期虧損狀態(tài)。

上述交表公司均未實(shí)現(xiàn)盈利，其中優(yōu)艾智合虧損額最高，過(guò)去一年虧了2億。

虧損背后是機(jī)器人行業(yè)普遍存在的兩大壓力，研發(fā)和營(yíng)銷(xiāo)。

研發(fā)是機(jī)器人公司最沉重的支出之一。一位從業(yè)者表示，一般來(lái)說(shuō)，機(jī)器人公司的研發(fā)費(fèi)用僅次于核心零部件采購(gòu)。

以?xún)?yōu)艾智合為例，三年半累計(jì)研發(fā)費(fèi)用超2.5億，2022年的研發(fā)投入甚至超過(guò)了當(dāng)年總營(yíng)收。截至2025年6月30日，該公司擁有144名研發(fā)人員，占員工總數(shù)的34.6%。

研發(fā)之外，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)性下，各家公司還必須花錢(qián)搶品牌認(rèn)知度。于是，形成了營(yíng)銷(xiāo)與市場(chǎng)費(fèi)用遠(yuǎn)超研發(fā)開(kāi)支的現(xiàn)象。斯坦德機(jī)器人、翼菲智能、臥安機(jī)器人均屬于這類(lèi)典型案例。多家公司在招股書(shū)中提到，因進(jìn)行市場(chǎng)擴(kuò)張，其員工薪酬、售后服務(wù)等支出顯著增加。臥安機(jī)器人更是表示，將繼續(xù)擴(kuò)大銷(xiāo)售與營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)規(guī)模，預(yù)計(jì)相關(guān)費(fèi)用還將進(jìn)一步上升。

處于技術(shù)突破與產(chǎn)品定義早期的通用機(jī)器人賽道，盡管沒(méi)有詳細(xì)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)披露，但從業(yè)者的講述可以看出，同樣十分“燒錢(qián)”。

北京大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院訪問(wèn)工程師，長(zhǎng)期深耕互聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等行業(yè)的gashero對(duì)「定焦One」解釋?zhuān)瑢?zhuān)用機(jī)器人在更換使用場(chǎng)景、用途時(shí)通常無(wú)法直接投入使用，往往需要大幅調(diào)整或改裝。而通用機(jī)器人能在幾乎不改動(dòng)的情況下，快速適應(yīng)新環(huán)境和新任務(wù)。這依靠的是“硬件平臺(tái)+強(qiáng)大AI”的融合，需要更高階的“具身智能”技術(shù)作為支撐，因此研發(fā)難度和資金投入遠(yuǎn)高于專(zhuān)用機(jī)器人。

他以薪資舉例，一位人形機(jī)器人研發(fā)工程師的年薪能達(dá)到百萬(wàn)級(jí)，一家公司的研發(fā)團(tuán)隊(duì)一般包含幾十人，僅工資支出就可能過(guò)億。

更大的投入來(lái)自實(shí)驗(yàn)和制造環(huán)節(jié)。比如要部署1萬(wàn)臺(tái)機(jī)器人做測(cè)試（就像Waymo測(cè)試自動(dòng)駕駛那樣靠堆車(chē)跑里程來(lái)證明安全，人形機(jī)器人需要堆數(shù)量才能把可能故障事件完全暴露），按一臺(tái)10萬(wàn)計(jì)算，至少需要10億資金，加上配套設(shè)備、維修工程師和辦公場(chǎng)地等費(fèi)用，僅實(shí)驗(yàn)階段就需要投入30億以上。但需要指出的是，測(cè)試階段“1萬(wàn)臺(tái)”不是硬性需求，而是極端假設(shè)下的成本上限估算。

近期還有消息稱(chēng)，一批具身智能公司正在競(jìng)逐2026年總臺(tái)馬年春晚的贊助商資格。智元機(jī)器人開(kāi)價(jià)6000萬(wàn)元，宇樹(shù)科技則將報(bào)價(jià)拉升至1億元。盡管智元機(jī)器人方面回應(yīng)稱(chēng)“不是真的”，但也從側(cè)面印證品牌投入已成為機(jī)器人企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的必要因素。

盡管專(zhuān)用機(jī)器人和通用機(jī)器人發(fā)展的階段不同，但兩者共同面臨著資金壓力。

上市融資潮后，機(jī)器人賽道還有三道關(guān)卡

IPO排隊(duì)與融資加速背后，是市場(chǎng)對(duì)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)前景的長(zhǎng)期看好。

IDC預(yù)測(cè)，到2029年全球機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模將突破4000億美元，中國(guó)將占據(jù)近半份額，年復(fù)合增長(zhǎng)率約15%。需求的擴(kuò)張吸引著更多玩家入局，企查查數(shù)據(jù)顯示，截至12月1日，國(guó)內(nèi)人形機(jī)器人相關(guān)企業(yè)現(xiàn)存量達(dá)1218家，今年前11月注冊(cè)量已超去年全年注冊(cè)水平，同比增長(zhǎng)119.2%。

但從資本熱度走向穩(wěn)定發(fā)展，這些企業(yè)還需要邁過(guò)成本、可靠性、數(shù)據(jù)三道關(guān)卡。

第一道關(guān)卡是成本，這關(guān)系到產(chǎn)品的市場(chǎng)定價(jià)與普及速度。

機(jī)器人的成本主要來(lái)自硬件物料與軟件研發(fā)，且兩者都居高不下，這對(duì)人形機(jī)器人而言尤為突出。

摩根士丹利在最新發(fā)布的《人形機(jī)器人技術(shù)：把握未來(lái)》報(bào)告中指出，當(dāng)前非中國(guó)供應(yīng)鏈BOM（物料成本）成本約13.1萬(wàn)美元。雖然中國(guó)供應(yīng)鏈能降低不少，但從業(yè)者一致認(rèn)為，當(dāng)前人形機(jī)器人的成本仍然很高，高成本直接推高了產(chǎn)品定價(jià)。

目前，全球定價(jià)最低的消費(fèi)級(jí)人形機(jī)器人是松延動(dòng)力的“bumi小布米”，售價(jià)9998元，盡管拉低了用戶(hù)門(mén)檻，但也有從業(yè)者認(rèn)為其功能相對(duì)有限。

業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，2026年將成為機(jī)器人企業(yè)的商業(yè)化“大考年”，如何在性能不打折的前提下降低售價(jià)，是機(jī)器人企業(yè)要思考的問(wèn)題。

第二關(guān)是機(jī)器人的“可靠性”。即一臺(tái)機(jī)器人能否在復(fù)雜、多變、非結(jié)構(gòu)化的真實(shí)環(huán)境中，做到安全穩(wěn)定的執(zhí)行任務(wù)。

機(jī)器人大多能做到在演示環(huán)境中水平在線，一旦進(jìn)入真實(shí)的家庭或工業(yè)場(chǎng)景，成功率和容錯(cuò)率便大幅下降。星塵智能副總裁王佳楠對(duì)「定焦One」表示，這與AI模型、本體性能以及兩者的結(jié)合都密切相關(guān)。

圖源 / 仙工智能微博

首先是AI模型的認(rèn)知與抽象能力不足。

主要體現(xiàn)在對(duì)未知物體的識(shí)別和物理屬性估計(jì)、對(duì)操作本質(zhì)的抽象與理解，對(duì)復(fù)雜環(huán)境的理解與動(dòng)態(tài)規(guī)劃，以及對(duì)環(huán)境交互反饋信息的利用，都有欠缺。機(jī)器人依賴(lài)傳感器“看”世界，在實(shí)驗(yàn)室里，物體是已知的、背景是干凈的。但在真實(shí)場(chǎng)景中，它需要識(shí)別新物體的形狀、估計(jì)其重量，這對(duì)其“未知估計(jì)”能力提出了極高要求。

比如完成“倒水”這一任務(wù)時(shí)，人類(lèi)能輕松理解其本質(zhì)是控制水在重力的作用下轉(zhuǎn)移，但對(duì)AI模型而言，從海量數(shù)據(jù)中抽象出這種高級(jí)任務(wù)語(yǔ)義并實(shí)現(xiàn)泛化，仍然非常困難。

其次是機(jī)器人本體性能不足，導(dǎo)致“手眼協(xié)調(diào)”精度不夠。

在結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景中（比機(jī)械臂永遠(yuǎn)在同一個(gè)位置），機(jī)器人能非常精確地重復(fù)同一個(gè)動(dòng)作，但變化的環(huán)境中，它需要的是“相對(duì)精度”和“適應(yīng)性”，“無(wú)論杯子在哪，都能準(zhǔn)確地抓住杯口”就屬于當(dāng)前技術(shù)的短板。

最后是AI模型與本體的結(jié)合還不夠，即“聰明的大腦”難以指揮“笨拙的身體”去完成精細(xì)任務(wù)。即便聰明的大腦（AI）想出了巧辦法，但身體只能理解數(shù)字命令，導(dǎo)致機(jī)器人看起來(lái)總是行動(dòng)慢半拍。比如看到桌上的水杯在晃悠，人會(huì)趕緊去扶住那個(gè)杯子，但機(jī)器人需要給出詳細(xì)指令。

第三道坎是數(shù)據(jù)短缺，限制了模型泛化的能力。

實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)有限、真實(shí)數(shù)據(jù)獲取昂貴，且不同場(chǎng)景的分布差異巨大，導(dǎo)致機(jī)器人難以做到“舉一反三”。對(duì)此，各家的解決辦法不同，有的傾向于利用合成數(shù)據(jù)，有的則以真機(jī)數(shù)據(jù)為主，同時(shí)利用從互聯(lián)網(wǎng)上采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練或輔助學(xué)習(xí)。比如星塵智能采用繩驅(qū)方案，其仿生設(shè)計(jì)有助于高效獲取真機(jī)數(shù)據(jù)，并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而彌補(bǔ)真實(shí)數(shù)據(jù)短缺，并提升跨場(chǎng)景泛化能力。

綜合來(lái)看，盡管這三道關(guān)卡共同限制著機(jī)器人大規(guī)模落地，但多位投資人表示樂(lè)觀。

AI行業(yè)資深投資人王晟表示，當(dāng)前市場(chǎng)非常看好以AI為基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的人形機(jī)器人賽道。他預(yù)判，明年人形機(jī)器人的融資熱度將持續(xù)，且資金更向頭部公司集中。

總之，這一輪機(jī)器人公司的IPO與融資熱，反映出“智能”本身在技術(shù)上首次成為可以被量化的指標(biāo)，為整個(gè)機(jī)器人賽道打開(kāi)了廣闊的想象空間。但從“可行的技術(shù)”邁向“可靠的商品”，仍然需要時(shí)間。

*題圖來(lái)源于宇樹(shù)科技微博。