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宇樹科技如何用工程化思維重構機器人估值邏輯?

IP屬地 中國·北京 博望財經 時間:2025-11-24 16:21:14



文|錢眼君

來源|博望財經

引子

2025年春晚舞臺上,全球首次大型全AI驅動的人形機器人集群表演引人注目。人形機器人憑借其AI驅動全身運動控制技術與360度全景深度感知系統,在精準扭動秧歌的同時,將隊形同步誤差控制在0.1秒以內。制造者宇樹科技(以下或稱宇樹)在聚光燈下,悄然完成從"極客玩具"到"具身智能"的認知革命。

當馬斯克的人形機器人還在蹣跚學步時,中國工程師用更務實的四足形態,探索著具身智能的商業化邊界。黃仁勛在 2025年7月第三屆鏈博會上明確斷言:"AI 的下個浪潮是物理 AI"。這句話背后蘊含的深意是:純軟件算法的發展已經遇到瓶頸,真正的智能突破需要讓 AI 擁有 "身體",通過物理世界的反饋來驅動智能進化。

01

傳統機器人遇到具身智能

長期以來,傳統機器人本質上是執行預設程序的自動化工具,高度依賴人工指令。它們不僅缺乏對環境變化的適應能力,自主決策能力也極為有限。而人工智能與大模型技術的進步,正推動傳統機器人向智能機器人躍遷,并在真實環境中實現“感知—決策—行動—反饋”的閉環。

據11月17日中國信息通信研究院消息,在其主導推動的國際標準《具身智能系統框架及能力要求》中,將具身智能(Embodied Artificial Intelligence)定義為物理實體融合的人工智能,能自主與物理世界交互并適應環境。這不僅僅是讓機器能夠移動,更是讓智能體通過與環境交互不斷學習進化,在現實世界中執行復雜任務。



圖:具身智能概念及關鍵特征示意-中國信通院公眾號

具身智能的核心思想源于認知科學的具身認知理論,強調智能無法脫離物理身體而存在,必須通過身體與環境的交互來形成與發展。在機器人領域,具身智能的核心包含三個要素:一是物理具身,智能必須依附于具體的機器人實體,通過機械臂、移動底盤等實現物理行動;二是環境交互,智能通過與真實環境的直接接觸(如抓取物體、躲避障礙)獲取數據,而非依賴虛擬數據;三是閉環進化,通過行動反饋不斷優化感知與決策能力,實現智能的持續迭代。

具身智能的落地形態有很多種,總體可以分為智能機器人、智能運載裝備兩大類(宇樹的“人形機器人”和“機器狗”均屬于智能機器人這一類)。

當前,國內具身智能產業呈現出多路并進的發展格局。互聯網科技巨頭、車企陣營、智能初創企業、傳統機器人企業等都努力向具身智能方向探索,但探索并不容易——首先是對硬件性能的極致追求,具身智能需要硬件解決方案追求更極致的性能突破,全新的工業設計有望重塑供應鏈體系,這要求從電機、減速器到傳感器等核心部件都必須達到前所未有的精度和可靠性。



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其次是對企業算法軟實力的深度挑戰。感知、決策、執行和反饋是具身智能機器人系統核心,本輪具身智能機器人快速發展離不開AI大模型的興起。算力作為大模型發展的底座,將成為具身智能機器人發展的核心關鍵支撐點。如何通過讓 AI 模型感知、理解物理世界的復雜性,并在多樣化場景中一邊保持穩定的性能一邊迅速決策、不斷反饋迭代,是當前最大的技術瓶頸。

02

宇樹的選擇

在眾多布局具身智能的企業中,宇樹科技選擇了獨特的技術路徑和發展策略。宇樹科技成立于2016年,由90后創始人王興興創立,這位年輕的工程師從小對“手搓機器人”有濃厚興趣,在大學期間依然展現出對機器人技術的執著。這家公司發展歷程堪稱中國硬科技創業的典范:從最初的車庫創業,到2018年推出首款消費級四足機器人,再到2023年實現全球市場近70%的占有率,宇樹用7年時間完成了從技術追趕到行業引領的跨越。縱觀發展歷程,筆者認為,宇樹的成功,可以概括為“1+2”。“1”是王興興對機器人的透徹了解——

小時候王興興就從自己的零花錢里省吃儉用來“手搓”機器人,對各種成本極其敏感。到2010年他做雙足機器人的時候,機械等東西加起來成本不過兩百塊錢左右。能省錢的前提,是他必須對機器人整個設計方案、生產鏈路、生產工藝等要足夠理解。所以當國外的“老大哥”波士頓動力選擇液壓驅動方案做到機器人行業天花板的時候,王興興并沒有盲從,而是堅定地選擇了電驅方案,死磕技術難題,從而令產品的控制更加準確、故障率降低。宇樹科技控制成本的方式并非依賴大規模量產,而是通過持續優化設計方案改進結構以降低生產和模具成本。最終,這套“降本增效”的組合拳,反而讓產品性能實現了躍升。

比如宇樹把人形機器人和機器狗的很多設計進行復用,做人形機器人的關節模組時,他們不采用高成本的絲杠方案,而是延續機器狗的技術路線,優化改進后使用諧波減速器的旋轉關節方案,在保持同等精度下將成本大幅降低。

再如宇樹科技其自研的M107高精度關節電機,電機最大扭矩達 360N· m, 與同行相比,從輕量化、性能上都毫不遜色,更重要的是其成本僅為進口電機的 50%。



圖:開源證券

當國外的“老大哥”波士頓動力Spot的售價還在53萬元高位徘徊時,宇樹已把消費級機器狗門檻拉至萬元區間,價格相差大概50倍。這種顛覆性的定價不僅打開了消費級市場,更重構了整個四足機器人行業的競爭格局。

在此基礎上,宇樹做對了2個重大選擇。

一是全棧自研。與其他依賴外部技術的企業不同,宇樹像特斯拉、比亞迪一樣,從開始就選擇了一條全棧自研的艱難道路。全棧自研就是指公司從底層硬件(電機、減速器、控制器、激光雷達等關鍵零部件)到上層軟件(運動控制、感知算法、AI決策)的全部關鍵技術棧都自行研發,實現硬件與軟件的深度融合,這樣既能保證產品性能,又能有效控制成本,形成技術護城河。



圖:開源證券

通過全棧自研,宇樹讓產品實現了高度集成設計,減少對外部產品依賴,從而降低整體系統復雜度。比如在宇樹Go2 產品成本結構中占比最高的激光雷達,采用自研 4D LiDAR 模塊,具備 360°× 90° 超寬視角和高刷新率,兼顧精度、功耗與重量,能為四足機器人提供實時的三維環境感知與自主導航能力的同時,減少了采購成本和依賴風險。



圖:位于機器狗頭部的激光雷達部件(右),海通國際。

第二個重大選擇是,優先主攻to B端。宇樹科技選擇了與“先找消費場景再打磨產品”相反的路徑,將科研院校和大型企業作為核心客戶。



圖:宇樹科技官網

其產品憑借遠低于波士頓動力的價格、不遜色的性能,特別是電驅系統的高靈活性與開放度,迅速在科研圈獲得認可。這一戰略無需投入大量營銷費用,使團隊能聚焦于產品與技術迭代。而且科研場景還成為理想的試金石:它對技術容錯率高,更關注核心性能突破,恰好匹配早期技術狀態。在這里,宇樹在純粹環境中打磨能力、積累數據,逐步構建起技術壁壘。當技術在科研場景中反復驗證、迭代成熟后,不僅形成了特定領域的技術標準,也完成了從“解決具體問題”到“定義技術范式”的關鍵躍遷——這正是技術公司從跟隨者成長為引領者的決定性一步。

更重要的是,優先TO B的思路,也決定了宇樹選擇了一條差異化路徑:做雙足機器人比四足機器人難度更大,宇樹沒有過早追求類人形態(事實上類人形態也并非智能機器人的唯一終點),而是在特定垂直場景深挖四足機器人的剛需價值。在石油巡檢、應急救援等場景,其產品不斷刷新無故障運行紀錄。這種"垂直深潛"的打法,正在改寫工業機器人"大而全"的傳統邏輯。



圖:宇樹科技官網

03

“生態建筑師"的挑戰

筆者欣喜地看到,宇樹科技繪制出了一張國內產業生態圖譜。一方面,宇樹的諧波減速器來自蘇州綠的,3D視覺模組由奧比中光定制,電機控制器與匯川技術合作,電池系統來自寧德時代。此外,公司還與中大力德、長盛軸承、臥龍電驅等國內廠商深度協同。



圖:海通國際

盡管少數高精度部件仍依賴進口,但公司已在杭州構建快速響應的研發制造閉環,并與國內精密企業共同探索替代方案。這種本地化布局不僅提升了供應鏈的穩定性和交付效率,也為其應對國際波動構筑了關鍵屏障。

另外一方面,宇樹通過開放底層資源、硬件可擴展性設計和開發者生態建設,為開發者提供全鏈路二次開發支持,正在構建一個“可學習、可迭代、可復現”的平臺生態。





圖:宇樹科技官網

由此,宇樹正成為AI+硬件制造、研發平臺的“生態建筑師”。但挑戰同樣嚴峻:國內“生態建筑師”們并不缺乏,華為、小米、阿里等巨頭都有自己足夠寬厚的生態體系,當他們攜帶資本入局,宇樹能否守住技術護城河?當初創企業遭遇價格戰搏殺出來的巨頭們,差異化優勢還能保持多久?消費級市場如何全面打開?另外我們需要冷靜地看到,雖然宇樹科技在電機、減速器等領域實現了自研自產,但對特定高性能組件的外部依賴,尤其是在高性能計算芯片等領域,使其供應鏈依然存在脆弱點,宇樹如何應對?這些問題的答案,將決定中國機器人產業能否走出一條非跟隨式道路。

04

具身智能彎道超車的觀測點

宇樹早期投資人之一的張鵬在2017年第一次見王興興時,是在一個車庫式的工作間里,機器狗零件散落滿地,連張桌子和工位都沒有,以至于張鵬一度沒有地方落座。在他們的交流中,不見商業模式、股權分配,幾乎就是談技術路線和實現方案。也正是王興興執著于技術本身的工程師氣質,深深打動了投資人。如今,王興興的宇樹科技已經完成IPO輔導,正隨AI的浪潮走向更遠的海洋。他們奮勇搏擊的浪花折射出了中國智造的新方法論:不過度追求參數炫技,而是用工程化思維解決真實痛點;不盲目復制海外模式,用場景創新重構價值鏈。

當資本市場開始重新評估硬科技企業的估值邏輯,那些真正掌握核心技術的"專精特新"企業,或許正在醞釀下一個產業奇跡。在這個機器逐漸擁有"身體"的時代,宇樹科技用四足踏出的每一個腳印,都在為中國智造書寫新的注腳,而全棧自研的技術路線、顛覆性的成本優勢、以及完整的產業生態布局、能否跑通商業化閉環,不僅關乎一家公司的命運,更是中國能否在具身智能賽道實現彎道超車的關鍵觀測點。

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