文：王智遠 | ID:Z201440

翻了翻宇樹科技剛公開的招股書上會稿。

6月1日上會審核，42億募資，420億估值，沖的是「A股人形機器人第一股」這個名號。

2025年全年營收17億，扣掉亂七八糟費用后的凈利潤接近6億，同比漲了674%；主營業務毛利率60%。人形機器人賣了5500臺，全球第一。

這組數字擺面前，第一反應是：這公司真賺錢啊。然后我在想，賺的是誰的錢？誰買單？

01

帶著問題，我又看了招股書里的客戶結構，對宇樹的理解一下子不一樣了。

宇樹在上交所問詢函里披露的數據是，2025年前三季度，人形機器人業務按應用場景拆分，科研教育收入4.38億，占73.6%。

商業消費占17.4%，主要就是門店展示、文旅展演這類。真正的行業應用，也就是智能制造、智能巡檢這些工業場景，收入1570萬，占比2.64%。

說白了，每賣出100塊錢的人形機器人，有將近74塊來自高校和科研機構。

這個比例沒法忽略。它說明一件事：宇樹現在的人形機器人生意，本質上更接近一門「教具生意」，不是什么「生產力生意」。

兩種生意的買單邏輯完全不一樣。

高校買機器人，用的科研經費，采購決策看課題需要、學術前沿、國產替代政策，沒人會去算「這臺機器一年能替我省多少人工成本」。

西湖大學最近一份單一來源采購公告寫得很直白：

國外主流產品太貴，還面臨對華技術管制；國內其他產品在感知和運動能力上又跟不上需求。宇樹是現階段唯一的選擇。

「唯一選擇」四個字，就是60%毛利率的答案。

在一個競品還沒成熟、客戶對價格不敏感、需求靠學術熱度和政策推起來的市場里，定價權天然在賣家手里。這跟工業場景完全是兩碼事。

工業客戶買機器人，算的是投入產出比：這臺機器一年能干多少活、能頂幾個人、多久能回本。在這個邏輯里，60%的毛利率想都別想。

宇樹自己也清楚這一點。

招股書里原話挺長，翻譯成人話就是：我們知道自己現在主要靠賣學校賺錢，也知道這不是終點。未來要靠工業和消費市場接棒。

誠實，也坦然。

有個有意思的對比：優必選。同樣做人形機器人，選了另一條路，直接啃汽車工廠這塊硬骨頭，給比亞迪、吉利、奔馳做產線協同實訓。

2024年研發砸了4.78億，是宇樹同期的7倍。對應的結果是2025年整體仍然虧損大概7.9億，毛利率不到四成。

兩條路沒有對錯，宇樹選擇先在確定性最高的市場站穩、跑出利潤，優必選選擇先沖門檻最高的場景、建立壁壘。

這是兩種完全不同的商業判斷，賭「行業什么時候真正起來」；理解宇樹，第一步就是看清它的收入結構，這是一家在「教具紅利期」活得特別好的公司。

60%的毛利率、近6億的凈利潤，都是這個階段的產物；但問題在于，教具紅利期有一個特征：它有窗口的。

02

我算了一筆賬，按2025年扣非凈利潤5.91億算，宇樹420億估值對應的市盈率大概70倍，科創板同類公司平均市盈率在45倍左右，宇樹比行業均值貴了一大截。

貴出來那部分買什么？肯定不是今天的教具生意。

宇樹會從一家賣機器人給高校的公司，變成具身智能時代的平臺級玩家，這是一個預期。

420億這個價錢，講一個「人形機器人第一股」的稀缺故事，一個萬億賽道的提前占座，是這家公司未來能把機器人賣進工廠、賣進家庭、賣進一切需要勞動力的地方。

今天宇樹，七成多的收入來自高校，工業場景幾乎可以忽略不計；創始人自己都說過「最近幾年讓機器人去家里干活還不現實」。

420億估值描繪的那個未來，和宇樹現在站的位置中間，是一片還沒填上的空地。

市場愿意為這片空地買單，核心原因是去年那條增長曲線實在太漂亮了，營收漲了335%，利潤漲了674%；在這種速度面前，所有「還沒到」都可以被看成「馬上到」。

可最新的數據，畫風變了。

上會稿里披露了2026年一季度的數，營收4.23億，增速從去年的332%直接砸到68%；扣非凈利潤從上年同期的8484萬掉到4025萬，砍了一半都不止。

一個季度時間，增速從三位數跌到兩位數，利潤直接腰斬。

公司這邊解釋說，主要是研發和銷售費用漲得兇，研發費用同比多砸了3800多萬，銷售費用里還攤了一筆2026年春晚的品牌推廣費。這些錢該花都得花，沒什么貓膩。

我認為，真正值得看的是公司自己的前瞻表述。

招股書原話翻譯一下：

營收基數越來越大，行業熱度也在逐漸降溫，后面的增速很難維持之前那么高的水平，業績還可能出現明顯下滑甚至更糟。

一家正在沖刺IPO的公司，在自家招股書里寫下「業績可能明顯下滑」這幾個字，這個信號的分量，比任何外部分析都重。

公司給了上半年指引：營收10.5億到11.3億，同比增速大概35%到45%。扣非凈利潤2.36億到2.83億，比去年同期下降6%到22%。

也就是說，利潤下滑不是一季度的短期現象，至少會延續到半年報。

好消息是Q2會比Q1有所回升，降幅在收窄，壞消息是，那條讓市場愿意給70倍PE的增長曲線，正在彎下來。

這就是「窗口」的意思，教具紅利期之所以叫窗口，就是因為它不會自動升級成「生產力紅利期」。

高校科研經費，不是想花就能花，它有預算周期；國產替代這波采購需求，遲早會被消化干凈，學術熱潮這東西，你也知道，有熱就有涼的時候。

等到這些驅動力都開始走平了，新的增長引擎就得趕緊接上，如果接上了，420億就是起點價；沒有，70倍PE就得面對重力。

我沒有唱衰宇樹啊，這是在說一個「中間態」的結構性問題，過去增長邏輯在減速，未來增長邏輯還沒兌現，宇樹現在就站在兩條曲線的交叉點上。

既然這樣，從「教具」到「工具」如何跨越，歷史上有沒有人走通過？我查了下，走通過。而且，這個案例，今天幾乎每個人都在用它的后代產品。

03

1977年，一家叫Apple Computer的小公司搞出了Apple II。

這臺機器后來被寫進了所有科技史教材，是個人電腦時代的開局產品之一；但很少有人注意到一個事兒，Apple II早期最核心的客戶，不是企業、家庭，是學校。

我去翻了翻這段歷史。

1978年，蘋果拿下了明尼蘇達教育計算聯盟的合同，向全州學校供應了500臺電腦。

這個聯盟手里有一套教育軟件庫，包括后來特別出名的《俄勒岡小道》，這些軟件只能在Apple II上跑；軟件拖著硬件走，沒多久，明尼蘇達以外的學校也找上門來了。

蘋果嘗到了甜頭，1982年，加州出了個稅收減免的政策，喬布斯抓住這個機會，一口氣給全州大概9000所學校白送了Apple IIe。到了1984年，美國中小學的電腦市場，蘋果差不多包了一半。

喬布斯后來在一次采訪里說了句話：「學校買Apple II，是蘋果成功的關鍵因素之一。」

聽著耳熟吧？

把「Apple II」換成「G1人形機器人」，把「學校」換成「高校和科研機構」，把「明尼蘇達教育聯盟」換成「西湖大學單一來源采購」，這兩個故事前半段的結構，幾乎一模一樣。

都是硬件能力領先、教育市場先買單、靠稀缺性拿到了定價權。

有意思的在后面，Apple II在學校里鋪了好幾年，用戶量在漲，利潤也還行，但它就是沒真正打進商業世界。

1979年以前，企業老板們怎么看個人電腦的？那就是個愛好者的玩具，跟我的生意八竿子打不著。

到了1979年，一個叫Dan Bricklin的哈佛商學院學生，看著教授在黑板上手動改電子表格，改一個數就得連帶改一大片；他覺得這事太傻了，憑什么不讓電腦干？

于是他和一個叫Bob Frankston的程序員搞了個叫VisiCalc的軟件。電子表格，100美元一份，只能跑在Apple II上。

就這玩意兒，把整個局給破了。

VisiCalc讓商業用戶第一次找到了「我必須買一臺個人電腦」的理由，在VisiCalc之前，企業買電腦是「有也行」；VisiCalc之后，企業買電腦是「沒它不行」。

我去查了一下，VisiCalc六年賣了大概70萬份。

關鍵是，大量商業用戶花2000美元買一臺Apple II，就是為了跑這個100美元的軟件；喬布斯后來也承認，VisiCalc對Apple II的推動，超過了任何其他單一事件。

這段歷史能給咱們一個很清楚的結論：

Apple II從「教具」變成「工具」，不是因為硬件自己變牛逼了，VisiCalc出來前后，Apple II的硬件壓根沒什么變化。

真正把游戲規則掀翻的是一個殺手級應用的出現，它重新定義了「誰買單、為什么買單」。

在那之前，買Apple II的人是為「學習」和「探索」掏錢。在那之后，大家開始為「效率」和「產出」掏錢。

同一臺機器，買單邏輯一換，啥都不一樣了；市場空間不一樣，增長曲線不一樣，估值邏輯也不一樣。

這個規律后來被科技圈反復驗證，有人專門起了個名字，叫「殺手級應用驅動硬件普及」。

桌面排版軟件把Macintosh帶起來了，手機游戲把智能手機推開了；每一次硬件平臺的真正爆發，背后都站著一個讓用戶覺得「不買不行」的應用。

回到宇樹。

宇樹今天的位置，幾乎是VisiCalc出現之前的Apple II；硬件能力全球領先，教育市場已經鋪開了，品牌知名度也有了，缺那個讓工業用戶、讓消費者說出「我必須買一臺」的東西。

在我看來，這是理解宇樹估值最關鍵的一把鑰匙，420億買的是一個「VisiCalc終將出現」的期權。

04

宇樹的VisiCalc，到底在哪？其實宇樹已經在找了，而且摸到了一點邊。

招股書里有個小細節，沒什么人注意到。2026年初，宇樹自己搞的工業級具身大模型UnifoLM-X1-0，在自家工廠里做了試點部署，機器人能自己完成關節電機的裝配任務。

用自己造的機器人，裝自己造的電機。這個畫面有點「自己養自己」的意思。

這是UnifoLM系列的第三個模型。前兩個已經開源了：2025年9月發的WMA-0，能理解物理世界怎么運行。2026年1月發的VLA-0，能看、能聽、能動手。

VLA-0是拿阿里Qwen2.5的模型改的，大概用了340小時的真機數據訓練，一個模型能搞定12類不同的操作任務。在學術測評里，空間感知能力已經能跟Google的Gemini機器人模型打平手了。

從論文到開源到工廠落地，路徑清清楚楚。42億募資里20億砸向具身大模型，就是順著這條線往前推。

但招股書緊接著寫了一句話：

現在全球具身大模型都還在研發測試階段，公司目前還沒把自己的大模型裝到機器上大規模用。

「試點部署」和「大規模用上」之間，隔著一條很寬的河。

能在自己工廠里裝電機，跟能去陌生工廠干各種活兒，完全是兩碼事。這就像當年VisiCalc的創造者遇到的問題，他們做出了電子表格的原型，一開始擔心這玩意兒太通用了，用戶不知道拿來干嘛。

后來專門做了一大堆示范模板，做預算、房地產分析、庫存管理，一個場景一個場景教用戶「你可以這樣用」。

殺手級應用得跟場景死磕，得等用戶自己發現「原來沒這東西真不行」。

王興興對這個節點有自己的定義。

今年3月在亞布力論壇上，他說具身智能的「ChatGPT時刻」就是：帶一臺機器人到一個陌生地方，80%的場景下靠語音指令能完成80%的任務。他覺得這個時刻至少還要兩三年。

「雙80%」，就是宇樹版的VisiCalc。

目標聽著樸實，技術難度極高。王興興自己說了，在固定場景里反復練，成功率基本能到100%。一旦換到沒見過的環境，能力馬上打折。這個「泛化」的問題，是整個行業的天花板。

那宇樹手里真正的牌是什么？

我覺得，它有一個別人很難復制的飛輪：全球出貨量第一的硬件平臺，每一臺跑在高校實驗室里、展廳里、工廠試點里的機器人，都在產生訓練數據。

招股書里專門提了，公司計劃每年收集幾十萬到幾百萬小時的具身智能訓練數據，回流到模型訓練里。

硬件出貨量在教具時代是個銷售數字，到了AI時代，它可能變成一種戰略資產。

量產鋪硬件，硬件收數據，數據喂模型，模型再裝回硬件，這個循環一旦轉起來，就是宇樹跟純AI公司競爭時最大的底牌。

但這個飛輪現在還沒真正轉起來，模型在測試，數據在積累，場景在磨合；全行業都在等同一個拐點，黃仁勛今年CES上說物理AI的ChatGPT時刻即將到來，德勤的報告也說物理AI已經準備好進入實際應用了。

大家賭同一件事，區別在于拐點到來時誰的位置最好。

還有一層壓力，Apple II當年等VisiCalc的時候，真正的對手IBM PC還沒出來，競爭環境相對寬松。

宇樹沒有這個奢侈，特斯拉Optimus已經啟動小批量試產了，國內整車和消費電子企業也在陸續入局，宇樹招股書自己都寫了「市場競爭正在進一步加劇」。

它不光要等VisiCalc跑出來，還得在等的過程中，不被對手先把價格打穿、把場景占住。

不過，Apple II的故事還有后半段，蘋果在學校里稱霸了好幾年，VisiCalc也確實把Apple II送進了商業世界。

可后來真正把個人電腦推向大眾市場的，是IBM PC和微軟，蘋果在學校里占了先機，但沒能在商業市場上一直坐穩老大。

歷史的鏡像照出來的，從來不只路徑，還有岔路。

宇樹拿到了最好的起跑位置，下周上會審核大概率順利通過；通過之后，接下來要面臨的是：教具紅利的窗口關上之前，它的VisiCalc到底怎么跑出來？