正文共4233字，預計閱讀時間9分鐘

“示范財經”之前關于宇樹的深度文章，引發業界內外的熱烈探討，說明人形機器人這個話題關注度非常高。

對于宇樹科技的發展前景與經營狀況，可謂見仁見智，但從其為了IPO而公布的財報來看，它這種經營狀況與發展模式在中國人形機器人產業并不具備典型意義。

宇樹這兩年收入與盈利暴增只能說體現了“過去的能力”，也即中國制造業擅長的"具身"能力——整合硬件供應鏈、快速降低成本、實現產品化，從中國意義來說，就不能體現“未來的能力”，也就不具有方向性意義。

另一方面，宇樹科技的模式似乎也反應中國機器人產業的一個共性問題，也就是業內流傳的一句話，在人形機器人領域，美國的優勢在于“智能”，中國的優勢在于“具身”：我們已經證明了能把機器人"造出來"，甚至能以更低的成本造出來。

但如何讓機器人真正“智能起來”，如何讓它們在真實場景中創造價值、如何從樣機展示走向規模化量產，對于中國人形機器人行業來說，還有很長的路要走。

實際上，就“具身”（硬件）而言，美國一些公司也做得很好了。像波士頓動力的人形機器人很早就會翻筋斗、跳舞了，還有特斯拉，他們的工廠不僅可以為人形機器人提供完善的供應鏈，而且可以把特斯拉電動車累積而成的“世界模型”移植給機器人“擎天柱”。

同時，在過往一兩年的時間里，中國“人形機器人第一股”優必選的機器人廣泛進入各種工廠場景，扮演各種“牛馬”工種，也許在這方面是最像、也是最能追美國同行的公司。

優必選和宇樹科技其實存在一些可比性。因為這兩家是國內人形機器人領域僅有的公開過財報的兩家公司，一個已上市，一個正準備IPO。公開的財務經營狀況可以讓我們豹窺一斑，借此分析出我們關心的下一個問題：誰會贏得中國人形機器人的長跑？

什么樣的人形機器人才是真正有價值？

誰會贏得行業的長跑，換言之就是要看哪家企業的價值更高、更具備可持續性，所以我們要先厘清一個概念：什么樣的人形機器人才算真正有價值？

國內自媒體炒作各種“花拳繡腿”的機器人，實際上日本三十年前就玩過了。真正有價值的人形機器人，必須要能夠深入我們生活、工作中的方方面面，具備真正的生產力，能夠把人從現有的工作中解放出來，去探索更多的可能。

也有人在持續問一個問題：如果有各種自動化的機械臂、生產線、針對各種場景的機器人（如掃地機器人），只要功能達到，為什么一定要人形呢？

這是因為我們工作和生活的空間設計都是從人類出發的，很多場景不是機械臂能夠解決的。更重要的是，在這些空間，機器人的身高、臂展、負載能力必須接近成年人，可以適應為人類設計的工作空間和工具。

總而言之，具身智能，意味著機器人不是簡單的遙控或預編程執行，而是具備感知、推理、決策的自主能力，能夠應對真實場景中的不確定性，真實地完成各項現實任務。為此，優必選對他們的核心產品進行了定義："全尺寸具身智能人形機器人"，也就是非遙控、非玩具，身高在1.6米以上的人形機器人。

這個定義對于中國人形機器人產業特別關鍵，因為它劃出了一條清晰的界限：那些需要遙控操作的、那些只能執行預設程序的、那些尺寸過小無法承擔實際工作的機器人，都不在這個范疇內。

它們或許可以做展示、做教育、做娛樂，但很難真正進入生產一線創造價值。從這個意義來說，優必選為中國人形機器人產業定義了正確的方向。

為了驗證這個方向，優必選創始人周劍在去年做了一件在科技公司CEO中并不常見的事：他跑了70多家工廠，深入到生產車間，觀察工人如何工作，記錄他們的痛點。

在一家汽車零配件工廠，周劍看到工人每天要搬運大量物料，每個箱子的重量都在15到20公斤之間。"超過20公斤就是極限了，"他分享這個細節時說，"這個重量對工人的腰部、對身體有非常多的負擔。"在另一家汽車廠的高溫架車間，工人們在高溫環境下重復著彎腰、搬運的動作，一天下來筋疲力盡。

這些觀察讓周劍得出一個結論：中國制造業并不缺少自動化設備，但在大量柔性制造場景中，尤其是汽車裝配總裝線上，這些傳統自動化設備幾乎無法使用，依然需要大量人工。一些頭部企業的工廠，工人數量已經達到百萬量級，其中相當一部分從事的是簡單、枯燥、重復的勞動。

這個發現很重要。它意味著人形機器人的價值不在于替代已經自動化的環節，而在于填補傳統自動化設備無法覆蓋的空白地帶。

優必選由此確立了一個務實的策略：優先切入相對結構化、單點任務的場景，比如物料搬運、工序分揀、質量檢驗。

優必選的“長跑心得”

找到了方向，還需要具備一個正確的執行邏輯。"先做對，再做大"，這就是優必選的邏輯起點。

這是一條更重、更難、但天花板更高的路徑：全棧自研，從硬件到操作系統、從運控算法到大模型、從定位導航到云平臺，構建完整的技術體系；采用工業級和車規級硬件方案，確保產品在真實工業環境中的可靠性；投入大量資源做研發，近四年累計研發投入19億元，2025年研發費用5億元，占收入比25.1%。

同時，優必選的研發團隊有948人，其中博士26人、碩士430人，這個配置足以支撐從硬件到軟件、從本體到大腦的全棧創新。

選擇更難的路也會讓優必選在早年面臨來自各方面的質疑。但從優必選2025年財務數據來看，他們迎來了轉折：全年總營收達到20.01億元，同比增長53.3%，位居全球人形機器人公司之首；全尺寸具身智能人形機器人收入達8.2億元，同比增長2203.7%，銷量達1079臺，同比增長35866.7%，兩項指標也是全球第一。

更重要的是背后的線索：以高投入研發確保場景泛化能力，場景泛化帶來豐富多樣的真實數據，數據驅動算法迭代，算法提升產品能力，產品能力又打開更多場景……

這是一個典型的數據飛輪。

對于人形機器人來說，數據飛輪有多重要？以優必選過往兩年的發展為例，可以看到數據飛輪對于產業落地的推動作用：在優必選最初開拓工業場景的時候，他們的人形機器人更多還是在汽車制造場景落地，但現在我們看到，

相比宇樹科技機器人主要場景在教育和表演領域，優必選機器人場景橫向拓展到了汽車制造、智慧物流、3C電子制造、半導體制造、航空制造、工業數據采集等工業領域。

在銷量飆升的背后，優必選還在積累一項針對未來發展更重要的核心資產：真實場景的數據。

在客戶工廠里，優必選的人形機器人可以自主干活，適應為人類設計的工作空間。這些經驗被記錄下來，反饋到算法迭代中，讓機器人在下一個工廠的表現更好。

數據飛輪也在推動優必選相關算法的成熟。在具身大腦領域，優必選在此前陸續推出了開源自研具身智能大模型Thinker、視覺語言動作模型Thinker-VLA、世界模型Thinker-WM，構建了完整的具身智能技術棧，同時推動了人形機器人從單體自主到群體智能的進化。

這種投入強度和優必選去年的財報數據印證了，在人形機器人這個風口賽道下，雖然輕量化的路線可以取得一定的成績，但如果真要做出點具備行業積累的產品，夯實自身的護城河，那么研發投入必不可少。

以持續的研發投入為基座，進入真實落地的應用場景，積累泛化場景的真實數據，持續升級迭代算法，這些是頭部人形機器人廠商正在努力打造的護城河，特斯拉如是，優必選亦如是。

以持續的研發投入為基座，進入真實落地的應用場景，積累泛化場景的真實數據，持續升級迭代算法，這些是頭部人形機器人廠商正在努力打造的護城河，特斯拉如是，優必選亦如是。

當機器人在工廠里日復一日地搬運物料、分揀零件時，每一次動作、每一次決策、每一次與環境的交互，都在為算法的進化提供養分。這也就是我們在開頭指出的，優必選人形機器人的發展路徑，是與特斯拉機器人最接近的。那么當全球人形機器人公司都在關注特斯拉進程的背景下，發展路徑更接近特斯拉的優必選，也就具備了贏得這場產業長跑的基礎條件。

翻越行業分水嶺：千臺級量產

2025年12月26日，優必選第1000臺Walker S2在柳州機器人超級智慧工廠下線。這個數字看起來不大，但在人形機器人行業，它代表著翻越重要的分水嶺。

盡管電動汽車產業為人形機器人提供了堅實的供應鏈基礎，但從“能跑的四輪車”跨越到“高靈活的雙足個體”，其量產難度并非簡單的線性疊加。尤其是具備實際生產力的全尺寸人形機器人，不僅對核心組件的精度提出了嚴苛要求，更迫使整條供應鏈進行從“車規級”向“超精密工業級”的范式演進。

從工程化實操角度來看，制造數十臺原型機僅需驗證“功能實現”，而步入千臺規模則意味著必須完成“工程化閉環”。這其中最艱巨的挑戰在于工業化一致性控制——必須確保從首臺到第一千臺，任意抽檢的個體在關節力矩偏差、傳感器響應延遲以及結構剛性上均保持極高的同質化。在人形機器人復雜的動態平衡系統中，哪怕是微小的裝配公差累積，都會在千臺量級下演變成不可控的系統性失效。

從供應鏈管理角度來看，全尺寸人形機器人的量產并非規模效應的簡單復刻，而是一場關于精密供應鏈顆粒度的極限挑戰。千臺級的交付要求供應鏈具備極高的良品率支撐。

這涉及到嚴格的標定、檢測、質量控制環節。優必選的人形機器人在跑步機上跑了幾百個小時，無論是哪一臺，性能的一致性都保持在很高水平，每個關節模組的精度要求都基本實現了統一。這種工業化能力，正是中國機器人企業過去最缺乏的。很多公司能做出令人驚艷的樣機，但從"能做"到"能批量做"，中間隔著一道巨大的工程化鴻溝。

優必選已經跨過了這道鴻溝。2025年，Walker S2的產能已經達到每月300臺，并實現過千臺的銷量。更重要的是，優必選已經為下一個目標做好準備：2026年，工業人形機器人的年產能將達到萬臺規模。但這只是長跑的開始。

從產業發展的規律來看，新興技術領域的競爭往往不是短跑而是馬拉松。在馬拉松的前半程，輕裝上陣的選手可能跑得更快、看起來更輕松；但在后半程，那些在前期積累了足夠體能、掌握了正確節奏的選手，往往能夠后來居上。優必選與宇樹的競爭，本質上就是這樣一場馬拉松的競逐。

圖片來源于網絡

本文為“示范財經”原創文章，未經授權不得轉載或抄襲。如需轉載，請在文末留言區申請并獲得授權。

加入群聊，一起討論吧~同行都在這兒