作者| 張帆

編輯|丁卯

封面來源|視覺中國

80后們的童年，充斥著補腦回憶。小聰聰母液、生命壹號等，補腦，一直是個熱門話題。而這次，同樣是80后的王興興選擇給自己的核心產品，機器人進行補腦。

2026年3月20日，上交所正式受理宇樹科技科創板IPO申請，本次發行后社會公眾股占發行后總股本的比例不低于10.00%，預計募集資金超42億，IPO市值預計達420億元。

宇樹與可比公司市值對比，36氪財經制圖

值得關注的是，公司此次42億募資額中的20.2億將投入到機器人大模型的研發中，這預示著，在商業化取得初步成效后，宇樹正通過加強機器人“大腦”“小腦”方面的綜合能力，提升機器人性能，進一步向AGI邁進。

在招股書中，公司把機器人與人的結構進行對比，分成了“大腦”“小腦”與“本體”。

其中：

“大腦”指機器人實現理解交互、自主決策、任務規劃等能力的認知智能技術，也就是通常所指的具身大模型。

“小腦”是機器人的本體智能，主要職責是機器人運動控制、全身靈巧運動能力平衡。也就是通常所說的具身本體智能模型。這也是宇樹機器人當前的優勢所在。公司G1等機器人集成了自研的具身本體智能模型，具備了良好的“舞蹈”等能力。

“本體”指機器人的物理載體和執行終端，包括機械結構、驅動器、傳感配置、通訊總線等，是對通用機器人整體物理結構的類比。

從資本市場角度，相比于四足機器人，市場空間更為廣闊的人形機器人顯然更值得關注。據行業研究機構預測，到2030年全球人形機器人市場規模預計將達到150億美元，銷量規模將增長至60.57萬臺。

正是基于這樣的想象空間，近幾年宇樹為代表的機器人企業大力發展人形機器人業務。根據招股書數據，2023—2025年，宇樹人形機器人銷量從5臺迅速擴張至5500臺，帶動人形機器人收入從296.71萬擴張至5.95億元（截至25年9月），累計增速接近200%，同期，收入占比也從1.9%上升至52%，目前人形機器人已經成為公司最主要的收入來源。

人形機器人收入占比快速提升，36氪財經制圖

與此同時，業務重心的漂移不只帶來了收入規模的擴張，更帶來了盈利能力的優化。根據招股書數據，2023-2025年前三季度，隨著單位價值量更高的人形機器人業務占比提升，公司綜合毛利率從44.18%提升至59.45%。

宇樹毛利率變化，36氪財經制圖

宇樹的跳舞質疑

隨著宇樹人形機器人的走紅，部分網友提出“機器人跳舞、拳擊無用論”。臺積電CEO也表示國產機器人光會跳沒用，能干活才算本事。

不可否認，絲滑的舞步與有力的拳擊非常具備視覺沖擊力，能在短時間內建立起大眾對公司人形機器人“高性能”的認知，也讓背后的機器人公司可以迅速出圈。

但從本質上看，跳舞這種所謂的“發達”，是高度預設下的結果，背后依靠的是高頻的傳感器反饋和復雜的動力學算法支撐下的精確運動控制能力，機器人并不需要理解跳舞這個動作背后的任務指令。

因此，這樣的機器人實際上并未解決人形機器人所面臨的兩個根本性難題：

第一，是人形機器人的自我決策能力。無論是春晚的武術表演《武BOT》，還是各種酷炫Demo，底層邏輯普遍依舊停留在預設規則的階段。這與人的日常生活邏輯截然相反：人在日常生活中，并不能預測未來會發生什么，而是需要基于外部環境的實時感知，進行行為上的反饋。

因此，人形機器人想要深入到物理世界中，首先需要理解語言、環境和任務目標，從任務預設轉向語義、環境理解后執行。但從目前的信息來看，一旦涉及外界的反饋，人形機器人普遍表現不佳。甚至，在實際使用中面臨稍微不平的道路，其連直立行走都很難。

其次，是日常應用的普適性。從人類進化的視角，人類之所以稱為“人”，有兩個重要的條件1）一雙能用工具的靈巧雙手；2）直立行走釋放出雙手的能力。

在人跟外界的互動中，幾乎大部分的動作都依賴于手部完成。然而，審視現在的Demo，跳舞、拳擊等，基本只是停留在軀體的大規模協同上，而關鍵的手部靈巧度依舊處于初期階段。

如果雙手無法實現毫米級的精準作業與多場景的工具適配，那么，再絲滑的舞步也無法讓人形機器人深入物理世界工作。

從身體到大腦

此前幾年，市場對人形機器人的關注主要集中在硬件和小腦，這也是順其自然的邏輯：機器人首先要“能動”才能被投資者所認知。從感知層、決策層、執行層三個模塊上，主要圍繞人形機器人的硬件展開交易。詳見。

而步入到2026年，隨著多模態模型的快速迭代疊加硬件領域被市場逐漸定價，人形機器人的競爭重心從“肢體發育”轉向“大腦進化”。

機器人的大模型雖然有不同的技術方向，但基本上是按照汽車自動駕駛的思路：包括端到端、VLA與世界模型三大核心路徑。

事實上，當前涉及人形機器人的企業主要也分為兩類：

一類是車企，憑借業務協同，切入到機器人領域。最典型的就是特斯拉的Optimus，小鵬AI機器人IRON，以及背靠現代汽車的波士頓機器人。

另一類就是宇樹等人形機器人獨立企業。這類企業也采取了類似車企的模型思路，根據招股說明書，宇樹通過真機采集訓練數據，提升機器人的語言認知、環境理解等，并生成相應的動作決定。

公司目前在世界模型與VLA模型兩大技術路線上均有所布局與投入，并先后于2025年9月、2026年1月開源發布了通用WMA模型“UnifoLM-WMA-0”與通用VLA模型“UnifoLM-VLA-0”。

但是對于大模型而言，一個核心的要素就是大量訓練數據的累積。比如車企，依賴于大量在存車輛行駛數據，獲得模型訓練數據，提升模型能力。

類似的人形機器人，也是延續車企自動駕駛的思路。但當前面臨的問題是數據的匱乏。

首先從擬人的角度，人的數據要比自動駕駛復雜得多。好比采用純視覺方案的特斯拉，自動駕駛訓練主要依賴于攝像頭。但是駕駛場景只是生活場景很小的一部分，人的數據包括聽覺、觸覺、視覺等。訓練人的數據量遠遠高于訓練自動駕駛的單一場景。

其次，就訓練數據累積的厚度，2022年至2025年9月報告期內，宇樹人形機器人累計銷量近4,000臺；2025年度，人形機器人出貨量超5,500臺（純人形，不含輪式雙臂機器人）。增長很快，但是絕對值看，與動不動一個月賣萬臺的車企顯然不在一個體量。

且按照產品和業務結構劃分，當前宇樹主要的人形機器人產品是以G1為代表的中型人形機器人，客戶群則是面向科研教育和商業消費，絕大多數用于企業導覽等輕量場景，在日常生活、工業制造等復雜場景應用并不多，且全尺寸人形機器人占比也不高，這也進一步加劇了數據收集的難度和準確性。

類比汽車的自動駕駛，本身是先有汽車的普及，才為自動駕駛提供了發展基礎，通過模型訓練量不斷增加，進行模型持續迭代。

但當前人形機器人面臨的矛盾點在于，人形機器人的商業化普及首先需要其能具備“具身大腦”真正能“聽懂人話、能干人事”，但反過來“具身大腦”的完善，又需要機器人在復雜場景下普及后，可以搜集到真實物理世界的數據進行訓練。于是這就變成了先有雞還是先有蛋的問題。

事實上，當前人形機器人大部分應用在特定垂類領域，比如教育、醫療等特點單一場景，并不具備泛化的能力。

獵豹CEO傅盛就說過：花200萬就能造個機器人，大模型打不了榜，一分錢也融不到。

這也反映了當前人形機器人的普遍問題，在硬件層面，中國產業鏈具有先天優勢，制造門檻的降低為很多企業進軍機器人提供了基礎。但是相比之下，具身大模型的門檻顯然高出不少。在宇樹的招股書中，其IPO融資的40億中，有20億計劃用于具身大模型的研發，或許20億對于其他行業不是一筆小錢，但對于大模型而言，卻可能只是杯水車薪。

值得關注的是，宇樹與優必選同在500億市值的量級，但是從過往研發開支上看，宇樹的研發投入卻異常低迷。2022—2025年9月，公司研發投入分別為0.3億、0.5億、0.7億和0.9億，累計投入2.4億元，作為對比，2025單年優必選的研發投入就高達5.1億元，其中超2.7億元都用于具身大模型的研發。

這也預示著，過往宇樹的產品研發主要集中在硬件和運動控制的“小腦”投入上，隨著具身智能競爭的加劇，公司正試圖利用募集資金，通過大規模的飽和式研發來補齊“具身大腦”的短板，以期實現具身智能爆發后，在核心技術上的后發制人。

宇樹與優必選研發開支（宇樹2025年為1—9月數據），36氪財經制圖

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