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  • 数据自己造,能力自己长,小米要让机器人“自我进化”

    数据自己造,能力自己长,小米要让机器人“自我进化”

    声明:本文来自于微信公众号 硅星人Pro,作者:李楠

    全球具身智能竞争正从单点之争转向系统之争。

    特斯拉 Optimus、Figure 等海外公司较早探索本体、模型、数据与场景的垂直整合,一边研发机器人本体,一边建设数据采集和模型训练体系,并尝试将机器人部署到工厂、仓储等真实环境。中国具身智能产业早期更多依靠专业分工建立速度优势,如今也开始将硬件、模型、数据与场景连接起来,形成持续迭代的闭环。

    小米现在走到了前面。

    7月14日至16日,小米连续公布机器人进厂、Xiaomi-Robotics-U0和 Xiaomi-Robotics-1三项进展,第一次较为完整地展示了其具身智能技术布局。三项成果分别落在本体、数据和模型环节,却指向同一件事——让机器人进入真实世界,在操作中积累经验,再将有限经验转化为可迁移到更多场景和任务的能力。

    单台机器人、单个模型和单项能力依然重要,但企业间的长期差距,越来越取决于整套学习系统的迭代速度。小米的三天三连发,恰好串起了真实场景、数据生产、模型训练和机器人部署。

    而这也折射出中国具身智能优势的变化。制造、供应链和应用场景仍是基础。新的看点,则是如何将本体、数据和模型组织成一套高效运转的系统。

    小米连跨具身三道槛

    具身智能领域一直在追问,机器人策略模型能否复制大模型的 Scaling 路径。作为小米三连发的最后一项成果,Xiaomi-Robotics-1给出回应。

    传统机器人策略高度依赖特定本体、场景和任务。机器人学习抓取杯子、整理物品或安装零件,往往需要分别采集数据、训练策略;一旦更换机械臂、物体或环境,原有能力就可能明显下降。这种方式很难支撑机器人快速扩展能力。Robotics-1探索的方向,是通过扩大数据和模型规模,让机器人逐步形成能够迁移到更多场景和任务的通用能力。

    为此,小米采用“无本体 UMI(Universal Manipulation Interface)预训练+规模化自动标注流程”。预训练阶段使用10万小时不依赖特定机器人本体的 UMI 真实世界操作轨迹,并借助自动标注流程学习通用动作生成能力;后训练阶段再引入约1万小时跨本体数据,完成机器人本体对齐与自然语言指令对齐。

    实验显示,随着预训练数据和模型规模扩大,模型的动作预测能力持续改善,并且这种收益也延续到了真实机器人任务中。数据更多、模型更大,机器人在陌生环境中的任务成功率也随之提高,为具身智能领域的 Scaling Law 提供了证据。

    而规模化训练进一步带来两类能力。第一类是面对陌生环境和新物体时的“开箱即用”:机器人无须针对测试场景重新微调,就能根据自然语言指令完成操作,减少对固定场景、物体和流程的依赖。第二类是对复杂新任务的高效适配:基座模型已经学习了大量抓取、移动、放置等操作经验,只需补充少量真实机器人数据,便可完成新任务训练。

    机器人训练由此有机会从“一个任务训练一个策略”,转向“通用基座加少量数据适配”。在 RoboCasa365公开排行榜中,Xiaomi-Robotics-1以57.4%的平均成功率排名第一,也为这条可规模化训练路线提供了进一步佐证。

    不过模型能力能否继续增长,还取决于训练数据的规模和质量。这时候,Xiaomi-Robotics-U0登场。

    真实机器人数据是具身智能最昂贵的资源之一。机器人必须在现实环境中持续操作,才能记录视觉、动作、接触和结果。但有限的真实数据无法穷尽光照、背景、物体形变、摆放方式和异常情况,模型可能在熟悉环境中表现良好,进入陌生场景后成功率却明显下降。

    小米将 Xiaomi-Robotics-U0定义为全球首个统一具身生成模型。它类似一套面向具身智能的“世界模型式”数据引擎,用生成模型拓展机器人的经验边界,将有限的真实样本延展至更多场景、物体和机器人本体。

    U0将具身场景生成、具身迁移、机器人交互视频生成,以及通用图像生成与编辑统一到一个模型中,并通过五维结构化控制保持多视角间的几何一致性。它还支持不同机器人本体之间的数据迁移。由一种机械臂记录的操作经验,可以转换为其他机器人可用的训练数据,降低数据对单一本体的依赖。

    U0的五维度结构化场景描述

    几组测试数据体现了 U0的强悍。通过 FlashAR+ 方案,U0的生成效率提升82.9倍;在 WorldArena 评测中,U0在全球126个模型中排名第一,总分73.64;在300个样本的双难度测试中,其具身场景生成和迁移效果超过了 GPT-Image-2.0。

    更直接的验证来自真实机器人实验。在未知光照、陌生背景等分布外场景中,加入 U0增强数据后,机器人任务表现从36.9%提升至63.2%。生成数据由此转化为机器人应对陌生环境的实际执行能力。

    最后,数据与模型仍要回到物理世界接受检验。7月14日的展示中,小米机器人首次在汽车工厂完成柔性工件的长时作业,并拓展至中控台侧盖板排序、料箱折叠等复杂工站。据官方数据,自攻螺母上件工站的机器人作业成功率达到98%,中控台侧盖板排序和料箱折叠回收任务的成功率均达到90%。

    虽然这些任务远不如各种舞台表演吸睛,却实实在在展现了机器人的生产力。

    一个自我进化的圆环

    Robotics-1、U0和汽车工厂中的机器人,分开看分别对应模型、数据和本体,连接起来则构成一套可以持续迭代的学习系统。

    Robotics-1从大规模经验中学习通用操作能力,U0扩大训练经验的数量和边界,机器人和汽车工厂则不断提出真实问题,并检验这些能力能否转化为生产力。并且这套系统还能反复运转。

    展开来看,机器人进入工厂后,会遇到柔性工件变形、接触卡滞、设备误差和多机配合等问题,每一次失败和调整都会留下有价值的运行数据,而U0可以将有限的真实数据扩展到更多环境、光照、物体和机器人本体,Robotics-1则可以从规模更大、情况更复杂的数据中进行学习。

    之后模型变强,机器人便能进入更多工站、处理更复杂的任务,同时产生新一轮问题和数据,继续推动模型进化,形成自我进化的循环。

    这意味着,具身智能企业之间的长期差距,会越来越取决于这套循环的运转速度。一次演示只能体现某个时刻的能力上限,持续迭代才决定机器人最终能走多远。

    这也解释了小米为何要同时布局。模型在工厂暴露的问题,可以转化为数据需求;真实样本不足,可以借助 U0扩展环境和异常情况;本体设计与任务不匹配,也可以根据模型和运行反馈继续优化。

    这带来了不少好处。对研发而言,这让企业可以更快地发现问题、补充数据、训练模型并重新部署。对产业化而言,这套闭环还有望系统性地降低机器人的部署成本。

    本体价格只是机器人产业化成本的一部分。每进入一个新场景,企业通常还需要工程师重新采集数据、编写策略和调试系统,这些部署成本同样限制规模扩张。

    但对小米来说,其自有工厂能够提供成功率、生产节拍和异常情况等真实数据,在此基础上,U0可以减少重复采集和构造长尾场景的成本,Robotics-1则降低新任务从零训练的需求。随着系统持续运转,机器人进入新工位所需的数据量、调试时间和工程投入,都可能持续缩减。

    总之,小米三天内展示的并非三个彼此孤立的成果,而是一套从数据生产、模型训练到场景落地的完整链路。这让它成为行业内少数真正打通全栈技术链路的公司,在一个群雄逐鹿的战场上走到了行业前列。

    不过在进化的不只有小米,中国整个具身智能产业也在加速向前。

    具身智能进入系统之争

    过去两年,中国具身智能正在逐步摆脱全面跟随美国的局面。

    在机器人本体、关键零部件、供应链完整度、成本控制和工程迭代速度上,中国已经形成局部优势。然而具身智能的最终竞争,仍取决于机器人能否持续变得更聪明。在模型、算法等上游环节,美国依然保持领先。

    值得关注的不只有特斯拉 Optimus 和 Figure。Google DeepMind 的 Gemini Robotics 已从大型多模态模型向机器人控制延伸,头部模型公司也在重新加强机器人和硬件布局。

    OpenAI 的公开招聘覆盖硬件、仿真、数据采集、机器学习、执行器和感知基础设施,触及具身模型研发所需的多个环节。Anthropic 近期发布机器人研究项目“Claude Plays Robotics”,探索让语言模型控制不同形态的机器人和仿真系统。

    在这一背景下,中国要进一步缩小差距,就需要把本体、供应链和制造场景上的积累更快转化为数据与模型能力,将制造端的局部优势延伸为系统优势。

    实际上,小米的价值也正在这里。它的三项进展,恰好提供了一个中国具身智能加速演进的样本。

    作为一家业务广泛的科技企业,小米同时拥有机器人本体、自有汽车工厂、数据生成模型和机器人基座模型,也具备消费电子与汽车业务长期积累的硬件工程、供应链、质量控制和量产能力。这让它有机会把AI、硬件、制造与真实场景放入同一套体系。

    其中,小米的自有工厂还提供了更深一层的优势。机器人接入工厂数字系统,获取生产任务、物料信息、料格编号和其他机器人状态,并保留远程接管与运行反馈机制,由此真正成为生产系统中的一个节点,具身模型也能获得更完整的任务信息和反馈。

    而这些资源和能力组合起来,便形成了一条从中国制造现场生长出来的独特技术路径——先从柔性操作、长时作业和多机协同等真实需求出发,再利用数据生成扩大经验边界,通过基座模型形成跨任务能力,最后依靠硬件工程和制造体系,把模型重新送回生产环境,将模型能力转化为可长时运行、可泛化的生产力。

    说到底,机器人在舞台上完成一次高难度动作,只能证明它在某个瞬间的能力上限。能否在工厂里反复稳定运行,才决定它有没有成为生产工具的资格。

    具身智能下一阶段的评价标尺,也终究要回到真实生产中的经济账。

  • 150万人的“电子分身”,爆火赛道跑出黑马,拿下品类第一

    声明:本文来自于微信公众号 天下网商,作者:范婷婷

    在人类的想象中,总有一个忠诚的机械伙伴:

    《超能陆战队》的大白,温柔细致地守护着小宏;哆啦A梦从22世纪穿越而来,用四次元口袋里的道具陪伴大雄度过一个又一个难关。这些机器人形象指向同一种渴望——人类本身需要陪伴,也需要载体替自己去陪伴和守护在乎的人。

    当下,这种渴望正在加速落地。

    大模型爆发两年后,AI硬件成为全行业涌向的新风口。具身智能的概念搅动着从创投圈到供应链的每一根神经,AI陪伴、AI玩具、AI耳机、AI眼镜……几乎每个月都有新品类冒出来,创业者、大厂、资本都在押注同一个判断:AI的下一步,要从屏幕里走出来,走进物理世界。

    即便是想象与落地之间的距离客观存在,但进化的速度肉眼可见。春晚舞台上,机器人已经能完成让人惊叹的群体表演——从僵硬的动作到流畅的律动,不过两三年时间。整个行业都在加速把demo变成产品,把产品变成能卖出去的商品。

    enabot(赋之科技)是这个浪潮里一个拥有先发优势的公司。2018年,中国深圳,夏大伟、朱虹等几个从大疆出来的年轻人聚在一起,决心创业做家庭机器人。他们研究了大量demo,分析了当时市面上几乎所有智能硬件产品,而故事的起点,还要归功于团队里养猫年轻人的一句玩笑:“要是上班的时候,能随时看一看家里的猫就好了。”

    六年过去,这个从“想看看猫”出发的团队,先以球形移动摄像头切入宠物市场,又逐步延展到老人看护、家庭通讯等领域。这些陪伴机器人销往160多个国家和地区,拥有近150万用户。年营收近3亿元,“今年的目标是增长2~3倍”。

    一组数据印证了这个赛道的热度:据Global Market Insights,2025年,全球家用机器人市场规模已达147亿美元,预计到2035年将增长至850亿美元,复合年增长率达19.2%;2025年双11期间,天猫智能宠物设备成交额同比增长超150%。

    与风口上追高的公司不同,夏大伟说enabot目前不会做人形机器人,也不做纯情绪陪伴类机器人。在他看来,家庭机器人是一个“能为之长期奋斗几十年的长坡赛道”,他表示enabot在做的是找到用户场景,“实现场景刚需功能,兼具情绪价值,让EBO机器人成为你的分身”。

    enabot的成长路径,为AI硬件创业者提供了几条可参考的方法论:

    AI,人工智能,机器人

    1.在红海边缘开创新品类,用最小可行产品验证商业闭环

    2018年,家庭机器人赛道远没有今天热闹。当时摆在enabot面前的选择有很多——扫地机、割草机,从全球来看都是大市场。但他们算了一笔账:创业公司去跟成熟品类正面竞争,胜算不高。

    他们的解法是找一个全新的细分场景。团队里养猫的人不少,大家一聊发现,“人宠分离焦虑”是年轻养宠人群的共性痛点——上班时想看一眼家里的宠物,但固定的摄像头只能拍到一个角落,猫狗走开就什么也看不到了。而一个移动的、可以主动找到宠物的摄像头可以解决这个问题。

    这个需求切得细且真实,不过创始团队还是进行了一定求证——产品量产前,团队先到海外众筹平台Kickstarter跑了一遍,有2500多位支持者下单,这个结果让他们心里有了底,PMF(Product-Market Fit,指产品在目标市场中同时满足需求并提供可持续的盈利模式)初步验证通过。

    从众筹到正式量产,初代产品EBO S卖出1万多套,这条“先验证再放大”的路径,让enabot在资源有限的创业初期避开了最大的坑——闭门造车做出没人买单的产品。

    2.做“功能之上的情绪价值”,不与纯情感类产品正面竞争

    今天市面上的陪伴机器人,大致可以分成两类:一类是以LOVOT为代表的纯情绪类产品,它们模拟宠物的形态和互动方式,提供情感慰藉;另一类是enabot这样的功能型产品——它首先是一个可移动的摄像头,能远程操控、能安防监控、能定时找宠陪玩,情感连接建立在硬核功能之上。

    夏大伟把这种定位称为“功能之上的情绪价值”。他不排斥情绪类产品,但他坚定选择了另一条路。在他看来,机器人彻底取代真实的宠物为用户提供情绪价值,在短期内不太现实,enabot要做的是“宠物和人、小孩和老人之间沟通的情感连接的桥梁”。

    这种定位的差异化在用户自发的内容传播中得到了验证。过去两年,enabot的产品在海内外社交媒体上被用户贴上了一些标签:电子老公、电子爸爸、电子老板——爸爸出差在外,依然可以通过机器人给孩子讲睡前故事;老板不在公司,用移动机器人找到对应员工布置任务……这些内容引发了用户的共鸣,也让团队更确信:在通讯功能之上,分身感的情绪价值才是破圈的关键。

    3.用“品牌二分法”切割人群,在品类拓展中不模糊定位

    enabot内部有两个子品牌:ROLA(一诺)专做宠物线,产品定价控制在千元左右;EBO(一宝)则面向“人”的场景——老人看护、家庭通讯、分身陪伴,定价拉到千元以上,enabot刚发布的EBO Max定价在3999元。

    拆分的逻辑来自对不同用户需求的理解。宠物场景下的核心功能是看、找、陪玩,宠物不需要屏幕交互,因此宠物线产品可以把成本省下来,做到更具竞争力的价格;而“人”的场景涉及视觉沟通、跌倒检测、大模型对话等更复杂的功能,算力要求高,互动性要求高,成本自然往上走。

    4.自研积累叠加大模型,技术复利效应开始显现

    据介绍,从2019年初代产品开始,enabot团队就在几项关键技术上持续投入自研:低延时的远程操控系统,经过多代产品迭代;红外光引导回充技术,让机器人在家庭复杂环境中也能找回充电桩;宠物识别算法,在高活跃用户的持续使用中,积累了较多的场景数据。

    六年时间,让它们在用户体验上形成了一定的壁垒。“用户拿到手一用,差异就出来了,产品体验是不是真的好,不是看参数能看出来的。”夏大伟表示。

    而大模型的到来,让这些积累开始产生化学反应。夏大伟介绍,enabot刚发布的EBO Max,集成了VLA(视觉-语言-动作)和多模态能力,还研发了类脑决策模型,能听懂“去帮我在家里找一下狗,找到了就拍张照片给我”这样的泛化和长序列指令。

    在夏大伟看来,过去六年打下的运动控制、回充导航、场景识别这些底层基础,恰恰是让大模型真正在家庭场景里落地的先决条件——“大脑”再聪明,底盘不稳也走不远。这也是为什么他不太担心大厂入场。

    “很多人觉得技术本身能构成护城河,”他说,“我认为的护城河,是你在这个场景里泡了多久,踩了多少坑,积累了多少用户反馈。硬件产品没有捷径,就是要靠一代代产品推向市场,在不断优化升级中完善每一个细节。”

    以下为天下网商与赋之科技联合创始人夏大伟的对话,经编辑整理:

    一个“想看猫”的念头,打开宠物陪伴机器人赛道

    天下网商:你们团队的技术背景是什么样子的?

    夏大伟:我是华中科技大学光电信息工程的硕士背景,曾在华为CBG等智能手机企业担任海外区域管理和操盘手等角色,后面在大疆工作,有着15年消费电子行业一线实战经验,主要负责赋之科技的产品线。联合创始人朱虹是香港科技大学电子系博士、松山湖机器人产业基地轮值CEO,有着多年机器人行业经验。

    从基因上来说,我们具备机器人软硬件全栈研发能力和全球化商业闭环的know-how,是一个市场和用户导向的产品研发公司。

    天下网商:2018年要做这个产品的时候,行业背景大概是怎么样的?当时应该还没有人做这种概念的机器人?

    夏大伟:我们团队当时方向是比较清晰的,就是要做机器人。所以初始研究的时候,我们做了很多demo,不仅仅是你现在看到的小的球体,还有大体型的、两轮的、四轮的,都研究过。但最后在产品落地的时候,我们考虑的还是要实现商业闭环。

    坦白讲,C端产品你让消费者真正去买单,是要有充足理由的,能够告诉消费者我这个产品能帮你解决什么问题,解决你家里面的一些什么痛点。

    天下网商:最后怎么落到宠物这个场景的?

    夏大伟:我们初始团队里有负责技术的,也有负责全球商业化的,所以产品就不能仅仅是以技术为主导去做,还是要充分考虑市场和用户。当时创业团队以工程师为主,比较年轻,很多人养猫的。

    大家在讨论的时候,有人开了个玩笑说,要是上班的时候能随时看看猫,和猫互动一下就好了。这一下戳中了蛮多人的需求点。18年的时候,养宠的人有,但没有现在多,但我们看到了这个趋势机会。

    天下网商:你们当时是打算先打国内市场,还是海外市场也一起做?

    夏大伟:我们一开始就是着眼要做全球市场。所以第一站我们去了海外众筹平台Kickstarter,这也是一个比较好的去验证初创公司产品PMF的平台。结果众筹到了2500多个backer,这个也给了我们很大信心。

    当时市面上是没有同类型产品的,EBO S是原创的产品形态。那个时候还没有强的AI大模型出来,但简单的算法是有的。我们是做了宠物识别的一个算法,内核的技术跟现在的逻辑不太一样。

    从1万台到150万用户,产品是一步步被“骂”出来的

    天下网商:第一代产品价格大概多少?正式上市之后,在国内外市场卖得怎么样?

    夏大伟:我们一开始就想做中高端。有两款,一个EBO S,一个叫EBO PRO。S差不多1000出头一点,PRO差不多1500。固定的摄像头那个时候卖三四百块钱,我们翻了有一倍多。因为产品完全不一样了,带了电机、带了运动结构,从产品的卖点和实用性上,是有很大提升的。

    初代产品我们是在国内外同时售卖的,一共卖了1万套左右。收集了一波初始用户,还有用户反馈槽点,有了反馈后,我们就迅速去做迭代了。

    天下网商:当时用户反馈了哪些方面的问题?

    夏大伟:集中在几个方面。

    一个是通过性,我们第一代产品做得非常小,你可以理解成像一个网球那么大小的球体,家里面有地毯或者稍微有一点门槛,它就过不去。然后履带会卡宠物的毛,导致转不动。

    还有网络连接,在部分网络情况不是特别好的情况下,操控会有卡顿,连接会有延时。还有包括像素希望能再高清一点,操控更顺滑一点,再多一点宠物相关的检测和陪玩的功能。所以我们紧接着就做了产品的迭代。

    天下网商:现在的产品在功能上有什么不一样?

    夏大伟:现在我们的操控做得非常丝滑,也很少延迟。初代产品需要你手动操控,必须打开APP,然后操控机器人去找宠物、陪宠物玩。现在我们的机器人可以自己追踪宠物,主动出来陪玩,拍摄、剪辑完了给你推送短视频。

    比如说你白天上班太忙了,没有什么碎片时间去摸鱼,你就可以设定一个时间,下午3点到5点,你家的猫或者狗子比较活跃的时候,让机器人出来找一找宠物,发出一些声音,做一些动作去吸引它。如果它有兴趣跟机器人玩,还可以陪玩一段时间,同时把这个过程记录下来,最后打包发一个视频给你。

    现在的产品形态更丰富,价位段也更多,能满足不同用户需求,同时现在产品和AI模型结合得更多,更智能,交互体验更优化。

    天下网商:它平时是在充电桩上休眠的吗?

    夏大伟:是的,它平时就在充电桩上,你的猫和狗从它前面经过,它就识别到,然后它自己就会出来。在充电桩上你可以理解,它就是一个安防摄像头,包括7×24小时录像、定点拍摄、移动检测、陌生人检测拍照,这些都可以。在国外用户认知里,我们很核心的一个功能就是移动安防。

    天下网商:你们现在的用户体量大概在怎么一个规模?

    夏大伟:去年9月份左右我们有100万用户,到现在应该接近150万了。契机是去年3月份我们发了EBO Air2这个产品,在海外有一批TikTok的博主发了很多自然流量内容,把我们产品的声量和流量全部带起来了。不仅是助力了新品,也把亚马逊上所有产品的销量拉起来了,进入了一个增长比较快的时期。

    天下网商:这些用户的活跃度怎么样?

    夏大伟:月活基本上能在60%左右。从APP追踪的动作来看,用得最多的是操控,然后是远程音视频通话,还有AI相关的多种类的一些动作。平均每个用户每天打开4~5次,每次差不多3~5分钟,这个频次黏度算是比较高的。

    一个品牌拆成两个:“宠物的事归ROLA,人的事归EBO”

    天下网商:你们现在的价格带拉得比较开,是怎么考虑的?

    夏大伟:我们现在有比较丰富的价格带。

    第一代产品用户觉得价格偏贵,做第二代产品的时候,我们把价格做到了六七百块钱价位段。现在千元档以下我们有两款,1000~1500元有两款,1500~2000元也有两款。产品形态和主要功能都有比较大的差异。

    我们公司现在有两个产品线,一个叫EBO,一个叫ROLA。ROLA我们未来就是全部做宠物相关的产品,希望能控制在千元左右这样一个价格档。然后EBO往人的方向去做,价格会往千元以上去走,会带屏幕。

    天下网商:宠物的需求相对简单,所以不需要屏幕和宠物去互动?

    夏大伟:对,宠物的需求它不太需要屏幕。我们是严格产品定义,功能要和需求匹配,要找到最好的交集。不需要配的,我们不会把成本加上去,这样产品更有竞争力。我们往人的方向,会加一些跟人相关的检测,比如说老人跌倒摔倒的检测。

    天下网商:这些“人的产品”和宠物产品的算力要求不一样?

    夏大伟:对,主控的算力不同。宠物产品可能0.5T左右,人的方向我们都普遍要跑到3-5T算力的主控,需要跑一些比较重大的算法。

    天下网商:针对人的市场是不是还没有宠物市场成熟?

    夏大伟:对,因为人的需求对产品要求更高。但我们非常看好这一块。我们产品本质上它还是个通讯类的产品,解决人不在家的时候,你跟家里人沟通和互动的需求。你有一个机器人在家里面作为你的分身,会让整个沟通变得很生动。比如说跟小孩,机器人在家里跑来跑去地跟他说话,比打电话会有趣很多。

    过去两年我们火了很多自然流量的视频,用户给了我们定义叫“电子男友”“电子老爸”,还有“电子老板”,老板不来上班,用移动的机器人在公司里面去布置任务。这种沟通形式比较新颖,我们认为这是很好的出圈的一个场景,后续也会围绕这种场景,把种草推广做得更扎实一些。

    天下网商:现在卖得最好的产品是哪一款?

    夏大伟:从绝对销量上来讲,肯定是EBO SE是最多的,其次是ROLA mini,然后是EBO Air2Plus。EBO SE我们在国内卖699,加上平台补贴到手600块钱左右,在海外我们正常销售价格是139美金。

    技术护城河不在外壳,在那些“润物细无声”的积累

    天下网商:现在很多IPC厂商也在做移动监控类产品,你们感受到竞争压力了吗?

    夏大伟:现在单纯说移动产品,竞品我们看到有很多,但是更多的其实是在follow我们的产品定义在做。我们发现竞品的APP包括产品的软硬件功能,都模仿EBO的产品在做。但是在远程操控的流畅性、延迟等,还有APP的全球化、国际化等方面,其实差距还是挺大的。

    整个IPC市场其实也是很卷的,全线价格竞争。他们也要去寻求新的突破点,像移动机器人这种产品就成了一个非常重要的研究方向。很多供应商也开玩笑跟我讲,我们的EBO产品在很多IPC的老板桌子上摆着研究。

    天下网商:要做好这个产品,门槛具体在哪些地方?

    夏大伟:EBO本质上它是一个机器人产品,必须要有感知、理解、决策和行动的系统。要做好以下几个方面。

    第一个就是低延时的远程控制全屋移动,这是一个很核心的全自研技术。是我们自己一步一步做起来的,也是经过这么多代产品市场迭代过来的,你产品体验是不是真的好,用户拿到手一用差异就出来了。

    第二是基于多模态数据的建图、机器人轨迹记忆以及红外光引导技术,让机器人能够自主建图,同时能记忆自己的运动轨迹,让机器人在家里的运动更顺畅,回充更精准。

    第三是自研电机与控制技术,能适配多种运动形态,包括轮组、履带、平衡轮等,还有包括机器人本体和充电底座的安全技术等。

    第四是与多模态AI模型结合的类脑决策模型,机器人能通过自然语言与用户进行交互,同时能够听得懂用户的泛化指令并自主执行任务,让机器人变得更主动,更有“人感”。

    天下网商:红外光引导的可识别范围大概多大?

    夏大伟:3~5米样子。

    天下网商:你们现在也嵌入了一些大模型,这个主要用在哪个产品线上?后面会去做多模态吗?

    夏大伟:AI多模态大模型会是我们在EBO系列中高端产品上的标配,譬如我们刚发布的新品EBO MAX,还有已经在销售的EBO Air2系列产品上都可以看到和用户场景别比较贴切的落地应用。刚也提到我们还会和机器人类脑决策模型结合,让机器人能更好理解用户的指令和意图,再利用大模型的能力,用户体验会有本质的变化。

    举个简单的例子,你跟它说“你去家里帮我找一下狗,找到的话拍个照给我,或者跟他玩一下,然后拍个视频给我”。这种泛化指令在过去这种机器人上是绝对执行不了的,因为它压根不知道下一步该怎么干。有了类脑决策模型之后,它会先规划——我先去客厅转一圈,找到了就跟它玩一下,找不到我再去书房看一看,再不行我再往阳台找一找。它会自己规划一些执行的逻辑。

    天下网商:这个新品定价大概多少?

    夏大伟:EBO MAX在国内定价在可能到3999左右,叠加国补优惠等实际到手在3500左右,这在家庭机器人品类里是一个比较合理的价格区间

    天下网商:随着后面算力上升,token消耗可能会越来越大,这个成本目前是你们自己承担吗?

    夏大伟:对,目前还是我们自己在承担。现阶段我们还是希望能够给用户提供更多更好的体验,去发展用户。在用户没有起来之前,做所谓的收费模式可能也有点不切实际。我们现在虽然做了一些云服务,比如视频剪辑的功能放在云端是作为收费功能的,但我现在的产品逻辑是希望能把尽量开放的功能全部开放给用户。

    “陪伴机器人”是个大词,先做好用户的分身

    天下网商:现在陪伴机器人这个概念很泛化,从你们的角度来看,它分成哪几种类型?

    夏大伟:陪伴机器人这个概念确实太泛化了。就我们enabot这个产品来讲,你可以理解它是有硬核刚需功能作为基础和底色的一个家庭机器人。我们公司是希望做不是纯粹情感陪护类的产品,我们希望是在硬核功能之上的,也兼具情绪价值的这样的产品。

    天下网商:你们和纯情绪类产品的本质区别是什么?

    夏大伟:本质是不一样的。我认为机器人要彻底地去取代真正意义上的宠物,难度还是比较大的,短期内我觉得也不太现实。我们就是做好宠物和人,用户和小孩、老人之间情感连接的桥梁。它本质上还是通讯类的产品,是你的分身。

    天下网商:你们的产品形态一直是球体,未来会往什么方向去迭代?

    夏大伟:球形这个形态是我们从创业初期到现在跑得非常成功的一个形态,在家庭场景里面,球体是一个非常友好和安全、能够被大部分用户接受的形态。我们现在的大部分产品都是围绕球体去做的。

    但未来我们会有更多的形态的探索,不排除我们做四足的,做双轮的。其实双轮我们有做过,一款EBO X,用了双轮的平衡轮的驱动方式,相当于平衡车那个逻辑,它在家里动起来就很灵动,很安静,很丝滑。

    但我们不是为了去做个四足而做四足。做四足本质上还是服务于用户需要的功能,譬如可以刚好解决通过性的问题。当然四足还有一点,就是它的拟人性和灵动性更好了,看起来更像一个你的小跟班了。

    天下网商:你觉得未来3到5年,AI陪伴类的硬件会走向什么方向?

    夏大伟:进家庭的机器人现在还处在非常早期的一个阶段。真正意义上已经进入家庭、且进入到大众市场的机器人,其实就是扫地机器人,还有海外庭院类的割草机、游泳池清洗机这些。更多的还是属于工具类的。

    我们认为家庭机器人并不会取代人与人或者人与宠物之间实际的陪伴,机器人实际还是他们之间的桥梁,陪伴机器人方向还是要解决人们在分开时,情感不缺席的需求。消费者是很聪明的,他真的买单的产品,肯定是要帮他解决问题的。在家庭这个场景里面随着AI的进一步发展,我们相信会有更多的适合机器人落地的场景出来,且我们认为未来进家庭的机器人会是多样化的,多形态并存的。

    天下网商:人形机器人未来能进家庭吗?

    夏大伟:关于人形机器人到底能不能进家里,我还是要打个问号。我们觉得人形机器人不一定是个更高效的产品。未来你可能需要一个手臂帮你干活,去解决立体清洁的问题。但是人形的百分之三四十的能耗可能要耗在它自身的平衡上面,运动起来也不是特别丝滑,也有一定的风险,可能倒下来。在家庭里面,安全是第一位的,我们觉得人形机器人进家庭,可能短期内至少不是最优解。未来进家庭干活的,可能一个丝滑的运动底盘加上一个手臂,能耗又低,又能干活,就够了。

    天下网商:在功能方向上,你觉得什么能力是关键的?

    夏大伟:第一个就是智能化。它能够以非常拟人的方式去跟人和家庭人员进行交流,更像一个人的沟通形态。现在说实话跟人比差距还有点大,只是慢慢地跟人比较接近了。未来机器人能够真正能读懂你的表情、微表情,知道你的情绪,这个就很重要。真正意义上的陪伴,我觉得是等到这个技术突破之后。

    第二个就是它的灵动。这个更多的还要考验产品的运动结构、软硬件的配合。在此之上,就是功能的叠加,比如它可以取代现在的智能音箱,你到家里面说“到客厅来给我放点我喜欢听的歌”“给我放个电影”。有了移动的加持,现在家里面很多产品,是可以集成、融合进来的。

    海外赚七成,国内待深挖:一个全球化品牌的“时差”

    天下网商:你们现在国内外的销售占比大概是多少?

    夏大伟:国外7成,国内3成。

    天下网商:国外主要靠哪些渠道?

    夏大伟:线上主要是亚马逊、我们自己的独立站,销售还不错。线下主要和我们各个国家的本地代理商一起进入当地的一些消费电子卖场、机场店等,譬如像欧洲的Mediamarkt等。相对来讲,国外对这种创新品类的接受度还是比较高的,他们也愿意去尝试。

    天下网商:国内市场的渠道分布是怎样的?

    夏大伟:国内线上渠道销售占主导,天猫现在是国内最大的渠道,占四五成份额。买我们这个产品的养宠人群,年轻女性比较多,可能跟目标人群的消费习惯有关系,她们更习惯在天猫上购物。

    种草的话,小红书是一个很重要的阵地,抖音、B站其实都有很多的种草内容。国内市场的潜力我们还没有充分挖掘,今年年中,你会看到很多线下的体验店也会出现我们的产品。因为我们产品属于强体验型的创新品类,所以线下让用户触达和体验到产品比较关键。国内市场我们在传统的消费电子和3C零售渠道,譬如顺电、机器时代等,大型的综合商超渠道,譬如前期进入国内的山姆,后续会尝试进驻胖东来等,此外还会在一二线城市的商场开设一些快闪门店等,让用户来体验产品。

    天下网商:创业六年,你觉得做成这件事最核心的坚持是什么?

    夏大伟:一定要关注商业闭环,这个是我们的底层逻辑。我们在做产品的时候,很关注产品的功能、成本和使用体验这三个约束条件的交集。只有这个逻辑上靠谱,我们才觉得这个产品能做C端,否则就是没有生命力的。

    对创业公司来讲,“活下来”是最高纲领,产品卖不出量,不能实现自我造血是不能长久的。我们不会跟风去做人形机器人,然后讲故事,一定要先找到场景,再去通过技术实现,做一个市场和用户导向型的产品主义的公司。

  • 从连接线上线下,到构建AI底座:美团在两个时代的基建接力

    声明:本文来自于微信公众号 锌刻度,作者:邹珊

    2026年伊始,“小龙虾”等Agent爆火过后,“物理AI”这个更进一步的概念出现在公众视野。

    OpenAI的Sora团队转去世界模型研究;图灵奖得主杨立昆也创办了相关公司……业界重押“世界模型”,是因现实场景不足,转而打造 “线上地图”,让AI更好地理解“物理世界”。

    在中国,除了对“虚拟世界”的投入,“物理AI”方向还有另一种进展。随着一张涵盖了宇树、月之暗面、银河通用、智谱AI、摩尔线程等40多个硬科技企业的被投名单曝光,网友们发现背后的投资方美团,正在做更进一步的落地。机器人、智能算法、视觉识别、边缘芯片、激光雷达——已经在仓储分拣、药店零售、无人配送、低空经济、推理部署等多个场景,规模化应用了。在外界计算美团有多少的账面浮盈时,一个底层的逻辑线浮出水面:当下王兴反复强调的“打造物理世界的AI底座”,与美团过去十多年在本地生活领域所构建的庞大“基建”,其实是一场连贯的 “水电改造工程”。

    外界常将美团的硬科技布局解读为 “跨界转型”,却忽略了背后的一致性:美团早年扎根本地生活,搭建的线上线下服务体系,与如今重仓具身智能、芯片、AI大模型等硬科技的布局,本质上其实都是在做 “连接”——只是从连接线上需求与线下服务,升级为连接物理世界的人、机、物。核心目标始终是通过底层建设,提升服务效率,优化用户体验。

    美团外卖

    上个10年:打通线上世界与线下服务

    移动互联网的浪潮中,美团的崛起并非偶然。

    2010年前后,本地生活服务市场尚处于蛮荒阶段,线上线下割裂、服务效率低下、供需匹配错位是行业普遍痛点。美团一开始就没打算做简单的信息撮合平台,而是要做“本地生活服务的数字化提效”。

    这也是美团后续所有战略的底层逻辑。

    线上,是看不见的算法调度。

    外卖配送中订单量、距离、交通、天气等现实中的变量,随着长期数据积累、算法迭代,变为配送时效的提升。背后是无数外卖员的路线反馈,商家出餐的实时预估。据说美团的算法工程师们,会骑电动车穿梭于餐厅和小区,了解配送环节骑手、商家和用户的痛点,然后再做优化。物理世界和线上技术的打通转化,那时已经开始。

    更早期的本地生活,还是用户找服务。美团用搜索和智能推荐,实现了“服务找人”,基于真实的评价体系,地理位置、消费习惯、偏好的匹配,让用户有了更近、更中意的服务选择,中小商家则获得低成本的曝光。分散琐碎的场景,不透明的信息,不畅的沟通,都随着“数字化连接”渐渐抹平了摩擦力。

    线下,则是触达物理世界的“毛细血管”。

    数百万骑手组成的即时配送网络,覆盖全国2800多个市县,深入社区、商圈、乡镇这些中国最复杂的物理环境——这套履约网络的价值,也让美团触达到海量的细分场景和用户商家需求。

    彼时,中国餐饮服务、生活娱乐业态下的中小商家,曾是“触网能力”较弱的群体。美团的商家服务团队,用多年时间帮助传统商户接入数字化系统。如今,覆盖数百万商家的Saas系统——点餐支付、接单打印、后厨显示、库存供应链管理、经营工具,乃至柜台边的共享充电宝,都已是生活服务领域里的基础设施。

    在此前的10年里,从线上的算法、推荐、评价体系,到线下的履约网络、商家服务、硬件工具,美团完成了一次物理世界的数字化初步改造。它让原本零散、低效的本地生活服务,变得标准化、数字化、高效化。在这个过程中,美团也形成了两个能力:一是对复杂民生场景的理解,二是与生态伙伴共生的协同能力。这也是美团打造物理AI底座的“软件”基础。

    这场“数字化改造”,形成了开放的生态。用户、骑手、商家、技术合作商,都是基建参与者。

    如今,这种开放的生态思维,延续到了其硬科技布局中。

    AI时代:用硬科技 “升级”基础设施

    2026年初,王兴在内部讲话中提到:“物理世界的数字化将是AI非常重要的底座。”

    美团的行动,其实已在数年前就开始了。

    这种前置也体现在投资节奏中。早在2020年,美团正式确立 “零售 + 科技” 战略,投资重心从大消费全面转向硬科技。当2022年互联网大厂投资数量骤降70%的寒冬期,美团却坚持对硬科技领域逆势投入。5年来,美团硬科技投资的数量占比一直保持在50%以上,已经覆盖了AI大模型、具身智能、半导体、智能硬件、智能驾驶五个主要领域。

    把分布在这五个赛道中的技术方向进行拆解,会发现美团的的动作并非“跨界”,而是在已有本地生活的基础设施上,吸纳前沿技术自然延展。

    如果说,此前对线上需求与线下服务的连接,是完成物理世界数字化的初步改造,当下就是对物理世界的智能化重构——具身智能、芯片、AI 大模型等领域的技术融入,延续着美团的“基建思路”,与本地生活多个细分场景深度协同。

    具身智能可以理解为“行动载体”。也是美团布局最早、投入最深的领域。目前美团至少投资16家企业,其中10家已成长为独角兽。从全球人形机器人出货量第一的宇树科技,到零售、医疗场景规模化落地的银河通用,再到具身大模型研发领先的自变量、星海图,美团均在早期入局,且核心合作模式并非财务投资,而是开放场景、共同探索。

    2026年1月,自变量的机器人在真实场景中展示了取餐、折叠纸箱到从室外穿越玻璃门、自行乘梯、送餐的过程, 实现全程自主。

    在北京等地的10多个药店, 都有Galbot机器人机器人24小时值守,银河通用已经向美团买药的商家交付了数十台机器人。在武汉和广州,分别有100台立镖机器人在仓库中进行分拣工作,此前它们也曾在零售生鲜等场景中工作。

    如果说机器人代表“执行任务的肢体”,那大模型则是整个基建体系中负责指挥的“大脑”。

    正如王兴所言,“让爱因斯坦订餐厅,他依然不知道那个餐厅有没有座位”,这本质上是信息问题。大模型的能力,可以将海量的线上信息(评价、位置、菜单)与线下动态信息(座位、排队)结合交互,做出最优决策。

    基于自研多模态 LongCat 系列大模型能力,美团已推出面向 C 端的 “小美”“小团” 和面向商家的 “袋鼠参谋”“智能掌柜” 等 AI 工具,有超过340万商家通过AI工具降低运营成本。

    不少在多年前实现了“触网”的商家,如今又进一步实现了AI智能化。

    而芯片半导体意味着 “算力能源”。除了GPU方面的摩尔线程、沐曦股份,美团在天使轮阶段或A轮阶段,就参与投资爱芯元智、荣芯半导体、东方算芯等多家专注视觉芯片、晶圆制造、芯片架构等公司,同时布局了多家新型材料、移动通信领域的头部公司。

    高峰期的履约调度、APP侧的用户消费需求,无人配送及商家后厨、经营侧的数据交互,都需要海量的实时算力支撑。一些被投企业的提效算法、芯片能力,已经融入相关的实际业务。

    还有一些关键技术,已进入到美团的无人配送体系。比如禾赛科技2021年底就与美团达成战略合作,4年间已经有多款长、中、短距离的激光雷达应用于美团的无人机、无人车。美团近630万单无人配送订单背后,已规模化应用了很多硬科技。

    当美团无人机用10多分钟时间,为香港山区的独居老人送上热餐,很难不让人感慨这些“生活基建”的进化程度。

    两个时代的基建,都没有交付的捷径

    世界上不存在“一夜之间”的战略转型。放眼全球,长期的基建思维始终是头部科技企业穿越周期、构筑核心竞争力的关键。

    微软单季投入350亿美元,将数据中心容量提升八成,搭建 AI 算力基建;谷歌将资本开支抬升至900亿美元以上,依托搜索、云服务等场景构建AI底层能力; 工业巨头西门子,在工厂、工业供应链里,规模化部署了AI应用、自动化能力。

    这些巨头的路径各有侧重,它们大多从自身所处的线上世界,或标准化较强的场景出发。美团相反——它从一开始就出现在充满变数、遍布“阻力”的市场中。随着长期的连接改造,很多“重力”十足的商业形态,遍布“卡点”的线上世界和线下世界,打破了“次元壁”。

    互联网时代完成的数字化改造,已成为AI时代的进化底座。这种从场景中长期生长出来的能力,比技术参数更难被复制。

    上一个10年,美团构成了商业生态。现在,他们开放自身的场景、数据资源,与被投企业共同探索,让AI进入物理世界的路径。

    这种“场景换智慧”的模式,不仅加速了被投企业的成长,也让“物理世界的AI底座”更为牢固。

    从本地生活的线上线下连接,到物理世界的AI底座,美团的战略演进,看似跨度巨大,但底层逻辑高度一致。

    从商家的SaaS系统到AI提效工具,从配送的算法调度到无人机里的精密技术,美团一直在用看似笨重的方式,为本地生活提升效率——但现实中的很多复杂问题,只能用这种方式交付。

    如王兴所说,“我们是一家连接线下业务和线上世界的科技公司。在AI时代,我们将继续扮演这样的连接者角色,实现数字世界和物理世界之间的连接,这是我们的强项所在。”

    这背后,除了对物理世界和数字世界的理解,或许还有一种战略耐力:相信技术,终将更好地服务于人的需求和体验。

  • 毛利率高于苹果,宇树打破了科技亏损的“惯例”

    声明:本文来自于微信公众号 光锥智能,作者:刘俊宏

    2017年冬天,宇树CEO王兴兴在世界互联网大会内场外的临时演示区,等待着向场内大佬展示自己。

    彼时的宇树才刚成立一年,还没有资格进入主会场的王兴兴只能等着内场“聊差不多”才能上前演示自己的第一款机器狗(Laikago)。意外的是,这场演示以机器狗“趴窝”告终,场面一度十分尴尬,大佬们也只能和蔼地鼓励了这个年轻人。或许在当时很少有人能意识到,王兴兴会成为日后具身智能行业的金字招牌。

    今年3月底,被市场传了大半年要上市的宇树终于迈入了IPO的进程。

    根据招股书显示,2025年1-9月宇树实现营业收入11.67亿元,综合毛利率高达59.83%,对应净利润达到1.05亿元。销量层面,宇树在2025年前三季度卖了1.79万台四足机器人和3551台人形机器人,在行业里都算多的。

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    本次,宇树计划募集资金42亿元,重点投向机器人模型、机器人本体、机器人产品开发和机器人制造四个方向。在这四项目标中,机器人模型是宇树需求资金最多的任务。这或许意味着宇树要从自己擅长的机器人动作领域出发,追求更高等级的机器人“大脑”。

    以公司研究的视角看,宇树招股书中展示的公司基本面无疑非常优秀。作为一家初创公司,宇树的商业化足够支撑自身发展,这可谓是创新行业里极其罕见的表现。

    从整个行业视角看,宇树的IPO无疑为机器人赛道的融资热再添了“一把火”。在过去的一年里,智元、银河通用、Figure AI、Agility Robotics等国内外知名公司先后拿下数十亿至上百亿融资。

    “下个月北京的机器人马拉松可能很多机器人会跑得比人快,半马可以跑到一小时以内”。

    或许,王兴兴在今年中国网络媒体论坛的预测更像是一个暗喻。具身智能融资火热,一方面代表资本更加认可行业发展的新动态,另一方面也代表着行业正在集体迈向新的阶段。

    光锥智能在招股书中看到,宇树用真实、扎实的数据描绘了机器人这个热火朝天的赛道究竟处于什么阶段。在行业此起彼伏的吆喝声中,宇树给出了一些事实,也戳破了一些笼罩在赛道上的幻想。

    创新行业的初创公司也能赚钱?

    从互联网时代到AI时代,不知从什么时候开始,投资者们似乎已默许创新行业的公司“流血上市”。

    按照常识,这种容忍其实不无道理。因为研发需要极高的前期投入,需要排除无数不确定的技术路径;公司做出每一个demo的背后都是巨额成本,但demo却不一定都能完成商业化。一旦科技公司的研发取得阶段性领先,技术转化的产品就能率先抢占市场,对应的就是高市销率(PS)预期,公司便以此获得更高的估值,使得投资者们受益。

    但宇树在招股书中,给出了一份不一样的答案。

    2025年1-9月宇树营业收入11.67亿元,净利润达到1.05亿元。主营业务收入中,四足机器人营收占比为42.25%,人形机器人占比为51.53%,其余营收为机器人组件和其他。两类机器人产品的毛利率表现相当不错,分别为55.49%和62.91%。综合算下来,宇树整体毛利率高达59.83%,简直比苹果卖手机都赚。

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    不仅如此,宇树的产品根本就不愁卖。数据显示,宇树四足机器人和人形机器人产销率分别达到84.96%和95.59%,可以说“产多少卖多少”。截至2025年3季度,宇树人形机器人卖了3551台,四足机器人17946台。换算下来,宇树人形机器人ASP为16.76万元/台,四足机器人为2.72万元/台,对应单位成本分别为6.22万元/台和1.21万元/台。卖一台人形机器人挣10万,这简直就是“印钞机”。

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    作为一家创新领域的初创公司,宇树到底是怎么做到这么赚钱的?答案是精致到抠门”公司管理。

    最突出的是,宇树的费用率控制非常优秀。根据财务数据计算得到,宇树销售费用率为6.51%,管理费用率为32.67%(剔除股份支付后管理费用率仅约2.78%),研发费用率为7.73%(研发费用超9亿,绝对值并不低),三费合计费用率低至16.02%(剔除股份支付后)。如果用一句话总结宇树的费用率水平,那这代表宇树已经处于量产成熟+可持续性研发+同业几乎没有竞争压力的状态。

    甚至,宇树保持上述状态都不需要额外投入。这里我们引入FCF(自由现金流)概念,计算得到宇树OCF(经营活动现金流量净额)-CapEX(购建固定资产等支付现金)约为4亿。这代表公司不需要砸钱投入就能维持竞争力。

    更有趣的是,光锥智能发现宇树的账上没有短期借款。这说明公司不需要银行贷款周转存货,所有经营扩张都靠内生现金(以及前置股权投资),“账上有多少钱就做多少事”,风险控制意识极强。这种极致的财务运营能力,在整个科技硬件圈属于极其罕见。

    宇树为什么能经营“游刃有余”?靠的是“硬核”的生产制造。

    参考招股书中的原材料采购部分,可以看到宇树几乎是采买市面上最基本的电子材料回来“手搓”。这么“离谱”的操作,搞得证监会都有点“懵”,特意在问询函里要求宇树解释自己的制造流程。宇树的回答是,外协和外包只做最基础、最重复的部分,其他零件基本都是自研。

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    宇树的制造模式带给公司多大的好处?我们可以使用学习曲线(Learning Curve / Wright's Law)进行分析。学习曲线代表公司随着量产的降本能力,制造业一般的典型学习率为15%-25%,汽车行业大概在20%,大规模工业和电子行业大概在15%-30%。学习率较高,一般来说代表三种情况:1、产品处于早期,还有相当大优化空间;2、处于连续突破阶段(重大工艺、设计突破);3、垂直整合或进入规模议价阶段。

    对应宇树这边,四足机器人ASP连续两年降低约15%售价,单位成本=业务成本/销量,三年间分别为2.23、1.57和1.21万,得到学习率接近30%。结合学习曲线看到,宇树四足机器人产品降本速度比降价快,是加速赚钱状态。

    人形机器人产品ASP近两年的变动差不多是“砍半”之后又“七折”。单位成本=业务成本/销量=7.32、8.23、6.22万元。由于人形机器人行业过于早期,2024年成本增加主要因为配置增加。所以按最新年度算,学习率约为25%。降价幅度比降本快,这代表在行业变局下,宇树尝试寻找一个合适的定价。考虑到宇树人形机器人的利润空间,公司还有充足的价格安全垫。

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    总而言之,宇树招股书中披露的经营报表显示的是一个可持续、商业化顺利、内部控制非常精细的经营状态。

    面向下一轮竞争,宇树账上还有20.59亿元(货币资金+交易性金融资产-短期借款)可以用。一般来说,处于这种经营状态的公司接下来只要继续“滚雪球”就好。

    如此一来,新的问题便浮出水面,为什么宇树“账上不缺钱”还要冲刺上市呢?

    上市

    为了填机器人智能化的坑?

    变量资本创始合伙人张鹏曾谈过2017年接触王兴兴的故事。在回忆中,张鹏感慨颇多。

    当时宇树的办公室到处堆满了各种部件,连个坐的地方都没有,简直就像一个车库。交谈中,王兴兴跟一般创业者不同,很少聊应用前景,反而一直在聊技术。而且这些技术聊得非常细节,每一个路径规划都非常清楚。

    你会感觉他对‘未来战场’的每一寸,都有自己的基础认知,这挺不容易。

    正如张鹏的评价。王兴兴一直都非常清楚下一步应该怎么走,才能更好地“支援未来”。

    根据招股书显示,宇树本次融资总额为42.02亿元,具体分为智能机器人模型研发20.22亿元、机器人本体研发11.10亿元、新型智能机器人产品开发4.45亿元、智能机器人制造基地建设6.24亿元,共计四个项目。从募资分配计划中不难看出,做机器人模型是宇树当下最重要的任务。

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    在过去的几年里,宇树已经充分展示了自己机器人在运动能力的长处。无论是连续两年春晚震惊世界,还是各类机器人比赛的荣誉,已经说明了太多。从销售收入项目看,光锥智能也发现,宇树的产品走的是“一次性交付”的路子。跟一般“软硬一体”的技术公司不同,宇树不做“定制开发”也不做技术授权,就只是“安分”地卖产品。

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    甚至王兴兴还曾说过,“我们非常欢迎所有的客户用我们的硬件,他哪怕买了我硬件把我软件全给删了,我们也非常欢迎这类事情”。至于软件到底怎么样?王兴兴的看法是,反正机器人出厂肯定多少是得有个初始软件系统的。

    在下一阶段的研发中,宇树要对软件“狠狠补课”了。

    从2025年开始,当行业开始探索具身智能的自主智慧之后,宇树也分别发布了两个模型,分别为UnifoLM-WMA-0与UnifoLM-VLA-0,WMA主推世界模型预测物理交互,VLA跟进主流端到端技术趋势。

    对于宇树来说,同时布局VLA和WMA的意义主要在于中短期技术落地和长期技术研发。

    从原理层面看,两条技术路线本质上跟自动驾驶行业玩家的理解差不多。VLA技术机器人大脑根据视觉信息进行语言分析,直接输出动作指令。WMA则更侧重对真实世界交互的预测,为机器人大脑模型提供“可交互的仿真”和“未来预测”,能一定程度上为机器人缓解真实物理世界数据不足和收敛难的痛点。

    目前,VLA路线是目前机器人“大脑”模型相对主流的路线。采用的玩家包含优必选(Thinker)、银河通用(GraspVLA、TrackVLA)、千寻智能(Spirit-V1.5)、星海图(G0)等公司,主要采取的都是VLA(或基于VLA演化)的架构路线。

    需要注意的是,考虑到目前机器人大脑智能应用还处于演示阶段,机器人真实运动演示基本还是靠遥操。VLA还是WMA到底哪条技术路径能够通向机器人的“L4时刻”,目前还无从得知。甚至从更长周期的视角看,两条路线还有可能会合并。

    所以,聚焦在宇树身上,我们只需要关注20亿投入是否能“一次性补齐短板”?因为AI大模型研发的一大支出是在算力租赁。参考自动驾驶行业用于云服务的开支,小鹏汽车在2025年就预计当年AI研发投入为45亿元,地平线2025年云服务费成为研发增长主因。宇树的20亿投入可能有点“不太够”。

    虽然如此,但王兴兴还是比较自信能做好“智能”。智能,是很普遍的东西。有些动物很聪明,很多人的话都能听懂,只是他不能说话。还有乌鸦,有些乌鸦甚至是可以直接用工具。智能这种东西,没有很多限制性,没有什么物理约束,是可以复现的。2024年的一次访谈中,王兴兴这样判断,不知道今天有没有发生新的变化。

    宇树揭开了太多行业“幕布”

    “背景X丝”。

    这是2017年,初心资本创始管理合伙人田江川在见完王兴兴之后,在内部纪要写下的结论。给出这样评价的理由很简单,就是王兴兴毕业于上海大学,学历一般。2020年,初心资本又花了大价钱将王兴兴“追回来”。在深刻反思为什么会错过宇树之后,田江川写道,是因为“精英主义的傲慢”。

    事实上,田江川当年的判断并没有什么问题。宇树的崛起,其实超出了不少投行和科技领域大佬的预料。

    2017年,正处于互联网时代最后的余晖。那段时间的创业者们,满脑子都是再上一个十年的“版本答案”——产品思维、规模、裂变,背靠用户量的护城河,享受现金奶牛的复利。在这种商业模式下,你是谁、能拿到多少资源,比做什么要重要的多。

    但机器人,由于AI+硬件的双重技术壁垒,使得行业天生就很难被理解。容易被理解的,或许还得是“专业的人做专业的事”。例如智元的“豪华天团”开局,让公司在成立之初就获得大量资金关注。宇树直到IPO“临门一脚”,公司的估值似乎还有“没打满的空间”。

    本次募资,宇树宣称以42亿公开发行新股,新股占发行后总股本的比例不低于10.00%。换算下来,宇树IPO估值约为420亿。这个体量,在具身智能这个被无数人预期为“万亿赛道”的背景下,充其量只能算是个“中小厂”。毕竟,智元“入驻”的上纬新材现在市值已经480亿,更别提智元未来还可能谋求独立上市。

    但终究,市值长期的多寡还是得基于市场对公司和行业发展的预期。针对行业发展,宇树在招股书中也打了一剂“预防针”。

    根据宇树给出的数据显示,到2030年人形机器人和四足机器人销量预计为分别为60.57和56万台。这个销售规模合计跟中国一个月卖的车差不多,这说明机器人市场在2030年可能还处在有待成熟的阶段。

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    另一边,宇树在上市问询函的回复中还提到,公司目前人形机器人产品应用领域还是以教育科研为主。这代表着,从宇树的视角看,人形机器人的真实使用场景可能没有市面上那么乐观,机器人表演、进厂打工、商业导览等用途,还不是主流需求。

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    需要注意的是,机器人行业应用之间的差异,并非由领域应用难度所致。针对这一部分,宇树在回复函中写道,“公司四足机器人与人形机器人的应用领域大致可分为科研教育、商业消费和行业应用三大方向,各应用领域及其场景需求对产品的功能特点有不同要求,技术特点有所侧重,但不存在明显的技术难度区分。”这相当于侧面再次阐述,机器人行业应用处于早期阶段。

    此外,根据宇树在募资需求的扩产规划信息显示,宇树的新厂预计在2年之后投产,人形机器人产能打满预计为7.5万台/年。差不多可以理解为,这是宇树给自己定下2031年的新增销售目标。横向参考特斯拉机器人的预期(2026年目标为5-10万产能),宇树对行业需求的理解,相对偏保守。

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    如此看来,人形机器人行业可能还要熬过相当长的“苦日子”。在需求放量之前,考虑如何将产品卖出去、运营账“划得来”,依然是行业玩家打赢长期战事的关键。

    或许,从2025年开始的机器人行业价格战,“打”得还是太早了。因为宇树的产品能卖出去,从来都不是靠便宜。在问询回复函里,宇树列出了自己产品与友商的价格对比。除了中小型机器人R1系列外,宇树的产品定价没有明显便宜。说到底,现阶段机器人销售拼的还是综合产品能力。

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    结语

    从某种角度上说,张鹏那句“办公室像是车库”,是对宇树的赞扬。因为车库孵化了今天不少伟大的科技公司。苹果、谷歌、微软、亚马逊都是从车库起步,然后开始漫长的逐梦之旅。

    2015年6月,王兴兴上传了一段脚踹机器狗的视频。那是一个春夏之交的一个普通日子,代表着宇树和机器人行业用不了多久就会抵达盛夏。