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機器人企業爆單!宇樹CEO親自“搖人”,從研發到文職都缺,最高月薪可達10萬

IP屬地 中國·北京 編輯:沈如風 時代財經 時間:2025-05-16 16:50:39

“非常缺人。”在近日舉行的第六屆上海創新創業青年50人論壇上,宇樹科技(以下簡稱“宇樹”)創始人、CEO王興興這樣形容宇樹目前的招聘情況。

“如果上海的年輕人愿意來我們公司發展,我們非常歡迎。各種崗位包括文職、采購、銷售、技術、研發、市場都很缺人,歡迎所有人的加入。”他表示。

作為具身智能乃至整個科技領域2025年的明星公司之一,宇樹對人才的需求引起了各方關注。在“招人”的同日,王興興還透露很多人形機器人企業爆單。

5月12日,二級市場亦聞風而動。

(圖源:圖蟲)

人形機器人概念股集體躁動。截至收盤,優必選(09880.HK)漲9.69%,速騰聚創(02498.HK)漲7.14%;拓斯達(300607.SZ)、恒而達(300946.SZ)、金博股份(688598.SH)、日盈電子(603286.SH)、中堅科技(002779.SZ)漲停;埃夫特(688165.SH)漲13.3%;德馬科技(688360.SH)、江南奕帆(301023.SZ)、兆豐股份(300695.SZ)、藍思科技(300433.SZ)漲近10%。

2萬起步覓人才

注意到,去年底,宇樹曾經官宣啟動社招&2025屆校招,招聘崗位涵蓋研發、產品/項目、銷售/技術支持、營銷/設計以及綜合類崗位。

不過目前,通過公告鏈接進入官網的“招賢納士”頁面,僅顯示20個崗位開放招聘,最早的開放時間在2022年10月,最晚的則是去年12月。

(圖源:宇樹科技官網)

在BOSS直聘上,宇樹科技在招崗位則有58個,HR均顯示當日活躍。崗位包括但不限于電氣工程師、深度強化學習算法工程師、嵌入式開發工程師、財務等。工作城市集中在北京、杭州,年限則是以1-3年、3-5年為主,其中機器人控制算法專家月薪高達70K-100K。

圖源:BOSS直聘截圖

據上海證券報今年2月的報道,宇樹科技在給生成式AI算法工程師、深度強化學習算法工程師開出的月薪為4萬元至7萬元。

2025年3月,宇樹科技招聘相關負責人在接受央視新聞采訪時表示,公司硬件類崗位的一般薪資在2萬元到4萬元左右,加上年終(獎金)部分可能最高有六七十萬。

就招聘人數、招聘標準等問題向宇樹科技求證,截至目前未得到有效回復。

天使投資人、資深人工智能專家郭濤認為,宇樹科技當前“全崗位缺人”的現狀,本質上是人形機器人產業高速成長與技術復雜度提升的雙重作用結果。

就宇樹的戰略布局而言,公司正從研發驅動轉向“研發+商業化”雙輪驅動階段——一方面,其通用人形機器人產品已進入工業、醫療等場景驗證期,需快速補充量產工藝、供應鏈管理等產業化人才;另一方面,為搶占具身大模型技術制高點,算法團隊亟需擴張以支撐AI與本體硬件的深度融合。

從整個行業層面看,具身智能領域的技術迭代速度遠超傳統行業,企業需在模型訓練、運動控制、靈巧手設計等環節同步突破,而相關人才的培養周期長、行業沉淀不足,導致供需錯位。這些戰略布局和技術迭代都離不開人的參與。

機器人企業爆單

2025年被認為是具身智能“元年”,缺人或許是機器人大熱之下的一個側面。

智聯招聘春招數據顯示,今年春節后,機器人算法工程師招聘職位數同比增速接近30%;機器人調試工程師招聘職位數同比增速則達到34.5%。

在宇樹等具身智能企業之外,大廠也試圖“插一腳”。

日前,京東發布“頂尖青年技術天才計劃”,招聘本碩博畢業生及畢業兩年內的技術人才,空間與具身智能是研究方向之一。年初,螞蟻集團旗下的上海螞蟻靈波科技有限公司也開啟了具身智能人形機器人相關崗位招聘。

優必選科技產教融合業務總經理李曉明在此前接受采訪時表示,由于行業跨學科特性,各個專業學生都可以在實際項目中拓展不同的技能,所以專業選擇范圍較廣。

“公司更看重候選人的跨學科能力和開放思維。”李曉明表示。具體而言,其一,人工智能與機器人跨學科屬性強,候選人需要具有相對比較寬的知識面和興趣范圍,以便在實際工作和項目中快速找到擅長點;二是要開放思想,具備創新性,打破邊界。“年輕人想法豐富,而新行業正好為其提供了施展新想法的平臺。”他表示。

行業發展的加速度已經從供給端傳導到了需求端。

在“招人”的同日,王興興還公開表示,受益于人形機器人市場熱度和國家政策關注,目前包括宇樹在內的人形機器人企業的發展都處于良好狀態,“很多企業訂單都爆掉了。”

3月,樂聚(蘇州)機器人技術有限公司總經理王松在接受央視財經采訪時也提到,公司訂單已經排到了2025年5、6月份,基本每下線一臺,就要交付一臺。

郭濤對表示,2025年人形機器人產業將步入“技術紅利釋放”與“商業價值驗證”的交匯期,機遇與挑戰并存。

雖然目前行業還存在技術成熟度不足、產業鏈系統存在壁壘和商業化路徑模糊等挑戰,但在技術端,大模型賦能下的具身智能將實現階段性躍升。而在市場端,制造業升級需求(如危險環境替代)、老齡化社會(如康養陪護)及新興市場(如東南亞低成本勞動力替代)將催生海量訂單。

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