｜GUIDE｜

■除了表演，机器人能干什么？

■宇树需要补“大脑”

■宇树的优势守得住吗？

作者｜齐笑

编辑｜嘉辛

2025年春晚，一群穿着花棉袄的机器人表演的扭秧歌，无疑是观众印象最深刻的节目之一。这个带点诡异又带点好笑的节目，把宇树送到了大众认知里的“顶流”位置。

只要聊到机器人，大多数人第一时间想到的就是宇树。

一年四个月之后，这家公司从舞台跑到了科创板。6月1日，宇树科技正式过会，即将成为“A股人形机器人第一股”。从递交招股书到过会，宇树科技只用了73天。

可热闹归热闹，大多数普通人并不清楚，那群跳舞、翻跟头的机器人除了表演，还能干什么、能为谁创造什么样的商业价值。聚光灯背后，知名度走在第一梯队的宇树会不会一直是赢家？

01

谁在买宇树的机器人？

宇树科技在2025年的营业收入达到16.99亿元，相比2024年的3.93亿元增长了332.64%。这个增速相当突出。

到2026年第一季度，收入增速回落到了68.49%，并预计上半年收入增速在35.62%— 45.41%。公司承认，由于营收基数大幅提升、行业热度逐步缓和、市场竞争日趋激烈，可能无法保持较高水平的发展增速。

拆开来看，四足机器人曾经是绝对的主力。

2023年，四足贡献了主营收入的75.78%。到了2025年，人形机器人的收入占比已经上升到51.78%，第一次超过了四足机器人。

2025年，宇树卖了5,215台人形机器人，均价16.64万元；四足机器人卖了23,037台，均价3.03万元。人形机器人的单价远高于四足机器人，但价格下降得也快，2024年均价还是26.04万元，一年就降了36%。

往前看，比卖了多少更重要的是“谁在买？”“买来干什么？”

四足机器人的买家结构相对均衡。2025年前三季度，科研教育占31.58%，商业消费占42.30%，行业应用占26.12%。商业消费第一次超过科研教育，成为最大收入来源，主要驱动力是线上销售放量。

宇树判断，短期看电力巡检、消防救援等行业场景会先落地，中长期则看好消费级市场。

人形机器人则“偏科”明显。同期，人形机器人的收入里科研教育占了73.60%，商业消费占17.39%，行业应用只有9.01%。而在行业应用当中，企业导览又占了大约50%到70%。

换句话说，人形机器人的主要买家还是高校、科研机构和科技公司，买回去主要用于算法验证、二次开发和课题研究。真正进入工厂从事搬运、质检、装配、巡检的占比还很小。

科研教育类的客户往往对价格不太敏感，并且，在当前人形机器人产品选择有限的情况下，宇树每推出一款新品，老客户往往会持续加购。

正如回复函里所提到的，科研教育领域线下复购率从2023年的49.71%上升到2024年的59.38%，2025年前三季度也维持在56.58%；复购客户的平均购买金额从2022年的34.95万元涨到了2025年前三季度的139.07万元。

复购率高当然是好事，但另一面可能也说明新增客户的增速没那么快。比如商业消费领域的复购率有所下降，公司解释说主要是因为知名度提升后新增客户多了、收入快速增长。

一方面，科研教育类市场客户群体较窄，另一方面，科研类的需求验证的仍然是“技术能不能跑通”，而不是“商业能不能跑通”或者“市场够不够广”。

宇树招股书判断，中短期内，人形机器人仍将主要集中应用于科学研究、 应用开发、教育教学、文化表演、智能服务等领域；中长期的目标才是走进工厂车间、千家万户，为工业、家庭及社会场景提供相关服务。

不管是四足机器人还是人形机器人，二者面对的是同一个挑战：从“有人买单”到“能应用到更广泛的应用场景中”，中间横着的不仅是时间，更有一系列尚未突破的瓶颈。

02

大规模商业化，宇树还缺什么？

先来厘清“本体”“小脑”“大脑”这三个具身智能的关键概念。

本体是机械结构、关节、灵巧手这些物理硬件；小脑负责运动控制，走路、保持平衡、翻跟头，让机器人“站得稳、走得顺”；大脑对应的是具身大模型，负责理解任务、规划动作、适应新环境。

这三层任何一个短板都会拖累整体表现。

现在的机器人玩家有的长于“大脑”，有的则更偏“本体派”。

对于本体派来说，一个尴尬的局面正在浮现：机器人在跑跳、空翻这类单项能力上表现惊艳，但一旦被丢进真实的生产线或家庭环境，面对多变的场景和任务，就会显得力不从心。

而对于大脑派来说，问题出在另一边。模型在仿真环境里表现惊艳，但搭载到真机上，可能会出现响应迟缓、结构误差、通信延迟等工程问题。模型能力，终究还是受限于物理载体本身。

宇树早期研发投入更侧重本体和小脑方面，从2024年才开始加强对具身大模型，即大脑方面的研发投入。

宇树的竞争优势也集中在本体和小脑。四足机器人全球出货量第一，人形机器人能完成原地后空翻和侧空翻，靠的是扎实的运动控制算法和硬件自研能力。这一点行业里没有争议。

在王兴兴看来，做大脑风险也比较高，因为没人能保证谁做的最好或谁做的最快， AI领域变化非常非常快；而做硬件的公司，可能变化不会太大。

这种规划，既成就了宇树在出货量、市场份额上面的优势，也造就了现在的瓶颈。

在回复函中，宇树坦言，当前制约其通用机器人进入工厂和家庭的核心瓶颈有两个：具身大模型的泛化能力不足，灵巧手的精细耐用程度不够。

其中，具身大模型的泛化能力更重要。也就是说，提升机器人通用性、降低其对特定场景编程依赖的核心，让机器人具备广泛的通用操作能力，才能真正成为生产力工具。

例如，工业场景中存在多行业非标变量（如油污地面、动态物料堆放），现有训练数据多源于实验室或单一定制场景，难以覆盖跨场景差异；家庭场景中，高度非结构化的家居环境、个性化的用户需求，也远超现有训练数据得边界。

当前，具身大模型的路线并没有收敛，VLA 模型、WMA 模型和双系统等多种技术路线并行发展。这也是AI领域变化快，做大脑风险高的表现之一。

业内玩家普遍采用包括VLA架构，也就是视觉-语言-动作大模型，让机器人看到场景、理解指令、直接生成动作。银河通用的GraspVLA和TrackVLA、千寻智能的Spirit-V1.5、Physical Intelligence的π-0等模型，都走的是这条路。有的已经被整合进了产品管线，开始在实际任务中跑数据、做迭代。

宇树以WMA（世界模型）为重点方向，同时押注VLA和WMA两条路线，已开源UnifoLM-WMA-0和UnifoLM-VLA-0两个版本，招股书显示，其自研的通用具身大模型已在自有工厂等试点场景进行研发测试、部署验证。

最新的动态是，2026年5月，宇树发布了新一代大脑WVLA2.0，并在G1上落地了会议室自主整理功能；同期，G1进入东京羽田机场，参与行李搬运实测，项目将持续到2028年。

相较于已经进入宁德时代的工厂规模化打工的千寻智能来说，宇树科技G1在东京羽田机场的地勤项目更偏“试点验证阶段”。

宇树IPO募资中近一半，约20亿元，将投向大脑相关研发，覆盖大模型和小脑模型的技术攻关、训练基础设施搭建、真实世界数据采集三个层面，计划三年内发布“通用人形机器人具身基础模型”，要具备场景泛化、指令泛化、动作泛化和任务泛化四大能力。

03

宇树手里有哪些牌？

补大脑这门课，恰恰是为了把宇树手里已有的牌打出更大的价值。但在这之前，有必要先看看这几张牌的成色与局限。

第一张牌是制造效率和成本控制。

2023年到2025年，宇树的毛利率从44.22%增长到了60.13%，这还是在产品售价不断下调的情况下。背后是自研关键零部件和规模化出货带来的成本优势。电机、减速器、关节模组自己做，采购量大了还能压价，四足和人形共用供应链也摊薄了成本。

当然，科研型、展示型需求一般价格不太敏感，也是原因之一。

而当下游变成家庭或者工厂，工厂老板会算这台机器多久回本，比招工人划算多少，到那时候，制造效率的优势可能会继续存在，但毛利率大概率不会这么漂亮。

在半马中表现出色的荣耀能从侧面说明一些事情。在参加半马之前，荣耀的人形机器人团队成立才一年多，开始半马项目的时间更晚。

这不是说宇树的工程壁垒不存在，但它指向一个趋势：当核心零部件的供应链和运动控制算法基础设施越来越成熟时，后来者在运动能力上追赶的周期正在缩短。

第二张牌是跨平台复用。

人形机器人的部分零组件与四足机器人具有通用性，两者在关节、结构、电池、算法等核心模块可以实现技术共享与复用。这摊薄了研发和模具成本，也加快了产品从原型到量产的进程。复用让宇树在双足运动控制这个方向上跑得更快、造得更便宜。

但复用解决的是怎么造得更便宜，不是造什么才卖得出去。

当前的机器人行业有点像起步期的汽车行业，形态千奇百怪。后来大规模生产场景倒逼出了福特T型车加流水线这个最优解，行业才收敛下来。

今天人形、轮式、四足并存的局面，未来可能会收敛到一个通吃的最优形态，也可能每个成熟场景都会倒推出自己的最优形态。

从这个角度看，宇树同时布局四足、人形和轮式版本，不只是在做风险对冲，也是在为不同的终局做准备。在硬件终局落定之前，复用能帮宇树赢得局部战役，却决定不了它是否选对了终极战场。

第三张牌是出货量带来的数据。

设备产生的物理交互数据是稀缺资源。就像特斯拉会用几百万辆车的驾驶数据训练FSD，宇树的逻辑也类似，出货的机器人越多，数据越多，模型就越聪明。

但具身智能数据和自动驾驶数据有一个关键区别。特斯拉的车主开车时，每一次刹车、每一次变道都在自然地产生标注信号。而机器人的物理交互数据，需要明确的任务目标和成败反馈才有价值。

目前宇树的设备主要流向科研和展示场景，任务类型还不够多元。翻跟头、跳舞、跑酷这些动作虽然惊艳，但对训练一个能进工厂干活的“大脑”来说价值有限。

制造效率会被供应链成熟追赶，复用的优势取决于终局形态是否利好宇树选择的路径，数据的闭环还缺有效的训练反馈。这些不是宇树独有的问题，而是整个行业都还在摸索的阶段。走得越快，就要越早面对这些问题，至于能不能跨过去，那是它接下来几年要交的答卷。

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