出品｜虎嗅科技組

作者｜宋思杭

編輯｜苗正卿

頭圖｜視覺中國

12月13日，宇樹機器人正式上線人形機器人“App Store”。用戶可以將訓練好的舞蹈、武術、干活等動作模型上傳分享，也可以下載其他開發者的動作，直接部署到宇樹的人形機器人上運行。平臺同時開放了由真實機器人采集的數據集，用戶既可以上傳自己的數據，也可以下載他人的數據，用于算法訓練和優化。

據悉，該應用商店目前已開啟公測，相關信息已在宇樹機器人官網公布。

從商業模式的角度看，發布 App Store 更像是在延長其 C 端商業模式的生命線；但從另一個維度看，用戶參與數據上傳與共享，又恰好補足了具身智能行業最為稀缺的一環，即真實機器人數據。

從形式上看，這只是一次產品功能的擴展；但放在整個機器人行業的發展時間軸里，它更像是一次對行業現實的直接回應。

過去一年，人形機器人經歷了一輪明顯的“過山車”。在資本和媒體的共同推高下，行業一度被描繪為繼大模型之后的下一個風口；但很快，熱情開始退卻：B 端訂單推進緩慢、真實應用場景有限、交付與成本壓力持續存在，一些公司開始主動收縮節奏，行業正在進入一個更安靜、也更真實的階段。

在這一階段，機器人行業面臨的最直接問題，仍然是商業模式的單一性。有知情人士向虎嗅透露，宇樹機器人今年營收達 17 億元，其中大部分訂單來自海外，而海外訂單又主要集中在科研院校；除此之外，其另一部分收入主要依賴 C 端租賃業務支撐。

虎嗅從多個信息源了解到，科研院校相關訂單已接近飽和，而 C 端銷售同樣很快觸及天花板。換言之，無論是海外科研市場，還是當前形態下的 C 端消費，增長空間都在迅速收窄。

比商業模式更深一層的，是數據問題。

在具身智能領域，行業早已形成共識：真正稀缺的并不是模型參數，而是真實世界中的機器人數據。與大模型依賴互聯網文本不同，人形機器人必須在真實物理環境中完成感知、決策與執行，而這些過程中產生的成功、失敗與糾偏，才是最有價值的訓練素材。

宇樹此次在 App Store 中明確引入真實機器人采集的數據，并允許用戶上傳與下載數據集，這一點尤為關鍵。這意味著數據不再只掌握在公司內部，而是開始在一個更開放的系統中流動。用戶在使用、調試、改進機器人能力的同時，也在不斷為系統貢獻新的數據。這種分布式的數據積累方式，恰恰是當前機器人行業最為缺乏、卻又最為迫切的能力。

如果說 App Store 在表層分發的是動作與模型，那么更底層的邏輯，其實是在推動機器人被更頻繁、更多樣地使用，從而持續地產生真實數據。由此形成的數據—模型—能力再數據的循環，構成了一條潛在的數據飛輪。

理解這一點，才能更好地看清機器人行業退火之后的真實狀態。

隨著熱度消退，行業正在迅速分化。以宇樹和智元為代表的兩家公司，逐漸走向了不同的方向。智元選擇了一條更典型的 B 端路徑，強調場景適配與確定性交付。此前，智元對外披露其人形機器人已下線 5000 臺，盡管具體應用效果仍有待長期驗證，但在當前行業整體出貨量尚未破萬的背景下，這一數字本身已具備象征意義——至少說明，在部分場景中，B 端客戶愿意為相對明確的能力買單。

B 端路徑的邏輯是清晰的：圍繞具體任務進行深度定制，用“能干活”換訂單。但這條路也高度依賴機器人“大腦”的能力。復雜場景下的連續任務執行、多模態感知與異常處理，都對上層智能提出了極高要求。

相比之下，宇樹在 B 端大規模推進人形機器人落地的條件并不充分。這并非戰略缺位，而更像是現實條件下的選擇。宇樹長期以來在運動控制和本體能力上具備明顯優勢，但在通用大腦層面的投入相對克制，這也使其在需要高度場景適配的 B 端應用中，并不具備明顯優勢。

目前，宇樹的訂單仍有相當一部分來自海外科研機構和高校。這類客戶對產品成熟度的容忍度較高，也更看重平臺屬性和可玩性，有助于技術驗證和品牌積累；但這一市場本身規模有限，需求高度碎片化，難以支撐長期、穩定的商業增長。

正是在這樣的現實約束下，宇樹繼續向 C 端靠攏，反而顯得更加合理。短期內，人形機器人尚不可能成為真正意義上的消費電子產品，但 C 端的價值并不完全體現在銷量上。

舞蹈、互動、娛樂等看似“非生產性”的應用，反而更容易讓機器人被真實地使用起來。App Store 在這里扮演的角色，也并非簡單的功能集合，而是為 C 端探索提供基礎設施。

當人形機器人擁有自己的 App Store，真正被改變的，或許并不只是某一家公司的產品形態，而是整個機器人行業對未來競爭方式的想象。

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