研發(fā)費(fèi)率僅7.7%，宇樹科技王興興“省”出了一個IPO

3月20日，上交所官網(wǎng)掛出受理公告時，宇樹科技的IPO之路走得就像一部剪掉所有障礙戲份的公路片。2025年5月完成股改，7月簽署輔導(dǎo)協(xié)議，11月通過驗收，2026年2月最高法院在一項專利侵權(quán)案中終審判決宇樹勝訴，合規(guī)障礙隨之出清，一個月后上交所完成受理。

從決定上市到叩響科創(chuàng)板的門，宇樹只用了不到一年。

按發(fā)行10%股份計算，宇樹的初始發(fā)行市值將至少達(dá)到420億元。一年前突擊入股的股東，賬面浮盈已有三倍。順為、紅杉、經(jīng)緯、騰訊、美團(tuán)、阿里，十多輪融資里進(jìn)來的名字，幾乎構(gòu)成了一份中國科技投資的名人錄。若順利掛牌，宇樹將成為“杭州六小龍”中第一家登陸A股的企業(yè)，順帶摘走“A股人形機(jī)器人第一股”的頭銜。

當(dāng)然，敲門的姿勢并不能定義門后的房間。具身智能與AI的緊密聯(lián)系，與DeepSeek、強(qiáng)腦科技等公司并稱“杭州六小龍”，使得宇樹被順理成章地裝進(jìn)了“互聯(lián)網(wǎng)科技”這一現(xiàn)成的容器，這些公司共享同一套估值邏輯，即持續(xù)燒錢，用研發(fā)換技術(shù)壁壘，用虧損換市場份額，等待規(guī)模化盈利的臨界點(diǎn)到來。

這是互聯(lián)網(wǎng)和AI公司慣有的路徑，資本市場對此有充分的定價經(jīng)驗，也有充分的耐心。問題在于，宇樹造的是實物，賣的是硬件，賺的是制造業(yè)的錢。

王興興2016年在杭州注冊宇樹時，手里只有一臺讀研期間親手搭的四足機(jī)器人樣機(jī)XDog。這款機(jī)器人的第一個關(guān)鍵決策是一個工程選擇：用外轉(zhuǎn)子無刷電機(jī)代替當(dāng)時主流的液壓驅(qū)動系統(tǒng)，降低成本，減少機(jī)械復(fù)雜度，代價是犧牲部分原始性能。這是一個典型的制造業(yè)思維，比起在實驗室里追逐極致的性能參數(shù)，把賬算平、把成本打下來，才是技術(shù)走向商業(yè)化的唯一解。

投資者押注的是：規(guī)模越大，成本越低，直到某個臨界點(diǎn)之后利潤率開始垂直攀升。宇樹的現(xiàn)實與此相反，每多出貨一臺機(jī)器人，供應(yīng)鏈、制造、交付的成本也隨之等比增長。沒有飛輪，只有線性。

這道裂縫在2026年開始變寬。特斯拉用汽車產(chǎn)線的規(guī)模邏輯重新定義人形機(jī)器人的成本地板；國內(nèi)大廠手握算力、數(shù)據(jù)和生態(tài)，投資宇樹是暫時的路徑選擇，而非永久的分工協(xié)議。工程化優(yōu)勢的保質(zhì)期，比宇樹的招股書所呈現(xiàn)的要短。

供應(yīng)鏈上的護(hù)城河

精密制造企業(yè)的高毛利往往來自供應(yīng)鏈，而非算法。

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以及AI企業(yè)的估值建立在三個底層假設(shè)上：輕資產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)強(qiáng)、邊際成本趨近于零。OpenAI訓(xùn)練一個模型，邊際用戶的服務(wù)成本接近可忽略；Spotify多上線一首歌，不需要額外建一條生產(chǎn)線。這種結(jié)構(gòu)決定了互聯(lián)網(wǎng)以及AI公司的核心價值在于規(guī)模擴(kuò)張之后利潤率的躍升。

正因如此，市場愿意容忍高額虧損，相信今天的燒錢是在購買未來某個臨界點(diǎn)之后的超額回報。

精密制造企業(yè)的邏輯與此截然不同。臺積電的價值不在于它發(fā)表了多少半導(dǎo)體論文，而是它能把7納米芯片的良品率提升至93.5%。這是需要資本、時間和工程經(jīng)驗長期積累的能力，護(hù)城河真實，但有限。它保護(hù)的是今天這條產(chǎn)品線。宇樹的商業(yè)結(jié)構(gòu)，與后者高度吻合。

技術(shù)方面，宇樹的研發(fā)重心在運(yùn)動控制模型的工程迭代和零部件自研上，即讓機(jī)器人在真實物理環(huán)境中穩(wěn)定行走、保持平衡、完成翻滾跑跳。業(yè)內(nèi)對此有一個精準(zhǔn)的標(biāo)簽：本體派。在當(dāng)前階段，這個分配生產(chǎn)出了市場愿意買單的產(chǎn)品。

這里需要先厘清一個經(jīng)常被敘事遮蔽的技術(shù)演進(jìn)脈絡(luò)。現(xiàn)代機(jī)器人運(yùn)動控制的學(xué)術(shù)基礎(chǔ)，主要來自兩個方向：蘇黎世聯(lián)邦理工2020年發(fā)表的強(qiáng)化學(xué)習(xí)論文，其開源的rsl_rl框架已成為全球幾乎所有人形機(jī)器人公司訓(xùn)練運(yùn)動控制器的底層工具；以及DeepMind更早期的DeepMimic工作，奠定了基于動作捕捉數(shù)據(jù)的模仿學(xué)習(xí)路徑，是今天機(jī)器人豐富動作能力的真正基礎(chǔ)。

宇樹在這些開放成果的基礎(chǔ)上完成了出色的工程化與產(chǎn)品化，從論文到可量產(chǎn)的產(chǎn)品，這個過程的價值是真實的，但屬性是工程轉(zhuǎn)化。這與高通、聯(lián)發(fā)科將ARM公版架構(gòu)做成芯片的邏輯相似，商業(yè)價值極高，技術(shù)護(hù)城河的寬度則是另一個問題。

其次是財務(wù)結(jié)構(gòu)，2025年前三季度，宇樹主營業(yè)務(wù)收入幾乎全部來自產(chǎn)品銷售，即人形機(jī)器人、四足機(jī)器人、機(jī)器人組件的銷售收入，占比合計超過99.5%。其中，人形機(jī)器人毛利率高達(dá)62.9%，行業(yè)均值毛利率在35%至47%之間。差值主要來自制造，宇樹從四足機(jī)器人時代積累的電機(jī)、減速器、傳感器自研能力，被平移到人形機(jī)器人上，在同等性能指標(biāo)下，把BOM成本壓到競爭對手難以匹配的水平。

這也與創(chuàng)始人的個人風(fēng)格一脈相承。據(jù)《智能涌現(xiàn)》報道，王興興對成本的執(zhí)著貫穿公司運(yùn)營的每個角落。流傳最廣的一個細(xì)節(jié)是，某次王興興拆開會議室遙控器的電池，隨后在公司大群艾特所有人，說某品牌電池“性價比不高”。

公司內(nèi)部甚至流傳其“無房、無車”，住在公司附近的公寓，每天步行上班。宇樹位于杭州的辦公樓陳設(shè)極簡，據(jù)稱是從某國企接手的舊樓。節(jié)儉意識滲入組織文化之后，與零部件全棧自研的戰(zhàn)略選擇疊加，共同構(gòu)成了宇樹成本競爭力的兩條腿。

此前，官方數(shù)據(jù)顯示，宇樹2025年全年研發(fā)費(fèi)用約9000萬元，研發(fā)費(fèi)用率7.7%，行業(yè)可比公司平均27.92%。騰訊引進(jìn)的OpenAI精英研究員姚順雨，據(jù)傳個人年薪超過1億元，一個人的薪酬超過宇樹這家機(jī)器人公司整年的研發(fā)預(yù)算。

當(dāng)然，這個對比在傳播層面足夠刺激，但在邏輯層面站不住腳。將一位頂尖AI實驗室研究員的薪酬與一家供應(yīng)鏈驅(qū)動的制造型公司的研發(fā)預(yù)算并列，是衡量框架本身在犯錯，而非被衡量的對象。就像寶馬的核心競爭力不需要靠發(fā)表論文來證明；宇樹的競爭力來自量產(chǎn)成本，這與AI研發(fā)人員的配置邏輯并不處于同一軌道上。

工程奇跡的保質(zhì)期

回看招股書，“當(dāng)前階段”這個定語，才是宇樹整篇招股書里最值得反復(fù)推敲的詞組。

在需求還不清晰的階段，先把確定性強(qiáng)的事做到極致，是宇樹過去幾年的核心判斷。這個判斷在2025年之前幾乎沒有破綻。

去年前三個季度，宇樹用2257萬元的廣告費(fèi)撬動了全國覆蓋的品牌曝光，隨即轉(zhuǎn)化為銷量：實際出貨超5500臺純?nèi)诵螜C(jī)器人、超1.8萬臺四足狗，營收達(dá)到17億元，同比增長335%，扣非凈利潤6億元，同比增長674%。這種商業(yè)轉(zhuǎn)化效率，是科研型公司很難復(fù)制的。

但工程驅(qū)動路線存在一個內(nèi)生的天花板。波士頓動力花了二十年，用精密液壓系統(tǒng)和手工調(diào)試的控制器，才讓Atlas完成了令人嘆為觀止的后空翻。但2019年前后，蘇黎世聯(lián)邦理工的研究團(tuán)隊用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練了ANYmal的運(yùn)動策略，實現(xiàn)了從跌倒中恢復(fù)和高速奔跑，成本和開發(fā)周期與前者不在同一量級。工程經(jīng)驗積累了二十年的壁壘，被算力和數(shù)據(jù)的規(guī)模效應(yīng)以加速度抹平。

而特斯拉Optimus構(gòu)成的威脅，已經(jīng)超出了產(chǎn)品競爭的范疇，它在重新定義這個行業(yè)的成本地板。馬斯克在2025財年Q4及全年財報業(yè)績會上確認(rèn)，弗里蒙特工廠的原Model S/X產(chǎn)線正在改建為Optimus機(jī)器人產(chǎn)線，年產(chǎn)能目標(biāo)為100萬臺。這意味著特斯拉已經(jīng)在用汽車制造的規(guī)模邏輯來定義人形機(jī)器人的成本結(jié)構(gòu)。

當(dāng)一條產(chǎn)線的設(shè)計年產(chǎn)能是百萬臺，單位硬件成本的下降曲線，與年產(chǎn)數(shù)千臺的公司根本不在同一個維度。彼時，人形機(jī)器人定價空間會被從兩端同時壓縮。

國內(nèi)大廠的威脅性質(zhì)則不同。美團(tuán)、騰訊、阿里系資本雖已入股宇樹，但這些公司同時擁有宇樹遠(yuǎn)不具備的資源：算力儲備、海量場景數(shù)據(jù)、軟件生態(tài)和渠道網(wǎng)絡(luò)。大廠選擇投資而非自建，是當(dāng)前階段效率最優(yōu)的路徑，這個判斷隨時可能隨行業(yè)成熟度的提升而改變。

最先坐不住的，是高德。近日，社交媒體上有多位網(wǎng)友發(fā)布視頻稱，在高德地圖樓下遇到高德機(jī)器狗過馬路和買奶茶。我們從視頻中看到，機(jī)器狗身上印有高德地圖logo，可證實為高德機(jī)器狗。高德相關(guān)負(fù)責(zé)人日前表示，高德已在具身智能領(lǐng)域開展深入布局，并積極探索四足機(jī)器人、人形機(jī)器人等硬件產(chǎn)品形態(tài)，預(yù)計近期將有首款四足機(jī)器人發(fā)布。

另一方面，當(dāng)前具身智能領(lǐng)域的主流需求仍是展示性的：商業(yè)演出、展覽導(dǎo)覽、科研驗證。這些場景對AI能力的要求寬松，機(jī)器人能穩(wěn)定運(yùn)行、動作流暢即已滿足，宇樹的小腦優(yōu)勢在這個階段充分變現(xiàn)。但行業(yè)正在向生產(chǎn)力需求緩慢遷移：工廠裝配、物流分揀、家庭服務(wù)。這些場景要求機(jī)器人理解模糊指令、應(yīng)對非結(jié)構(gòu)化環(huán)境、完成長程任務(wù)規(guī)劃。決定勝負(fù)的變量已經(jīng)切換了。

一旦具身智能的大腦技術(shù)出現(xiàn)實質(zhì)性突破，數(shù)據(jù)、算力和生態(tài)的戰(zhàn)略價值，會從配套資源變成決定性資產(chǎn)。宇樹的供應(yīng)鏈優(yōu)勢，在這個新競爭維度里的權(quán)重會大幅下降。

因此，42億元募資額中，超過20億元將用于具身大模型研發(fā)。這是宇樹試圖完成路線躍遷的公開聲明，也是對低研發(fā)策略不可持續(xù)性的隱性承認(rèn)。其在招股書中坦言：若“大腦”技術(shù)未能取得重要進(jìn)展，將使得通用機(jī)器人的大規(guī)模應(yīng)用進(jìn)程存在不確定性。

言外之意，宇樹現(xiàn)在做到的一切，是在大腦缺席的情況下完成的，而這恰恰卻是機(jī)器人的下一階段的核心。

寫在最后

2026年被稱為具身智能的“上市大年”，超過20家公司明確了上市計劃，驅(qū)動這一浪潮的，與其說是行業(yè)走向成熟，倒不如說是彈藥告急。大量競爭對手需要靠一輪接一輪的融資維持運(yùn)轉(zhuǎn)，研發(fā)節(jié)奏被融資窗口牽著走。

宇樹的現(xiàn)金流正向，反倒讓它擁有一種真實的戰(zhàn)略靈活性：在等待大腦技術(shù)成熟的窗口期內(nèi)，可以持續(xù)迭代本體，擴(kuò)大出貨，積累數(shù)據(jù)，同時用IPO募集的資金推進(jìn)大模型研發(fā)，而不必在每隔幾個月就分心去講一個新的融資故事。

然而，充裕的彈藥和時間，僅僅是為宇樹買到了一張通往下一戰(zhàn)的門票。自宇樹的核心戰(zhàn)略從“造好一個高性價比的軀體”轉(zhuǎn)向“訓(xùn)練一個泛化的大腦”，原先那套引以為傲的硬件工程體系就已走到極限。

《新立場》認(rèn)為，橫亙在宇樹面前的挑戰(zhàn)，主要在三個維度。

大模型訓(xùn)練需要的除了錢，還有數(shù)據(jù)。具身智能的數(shù)據(jù)飛輪，必須依靠大規(guī)模的真實場景部署來驅(qū)動——沒有足夠多的機(jī)器人在足夠多的真實環(huán)境中運(yùn)行，就沒有訓(xùn)練通用機(jī)器人大腦所需的數(shù)據(jù)。宇樹目前的出貨規(guī)模在全球范圍內(nèi)領(lǐng)先，但相比訓(xùn)練一個具備真正泛化能力的基礎(chǔ)模型所需的數(shù)據(jù)量，仍然差距懸殊。

人才結(jié)構(gòu)同樣面臨重構(gòu)。175名研發(fā)人員中，精通強(qiáng)化學(xué)習(xí)、世界模型、VLA架構(gòu)的頂尖研究員占多少比例，從9000萬元的研發(fā)預(yù)算反推，這個數(shù)字很可能不足以支撐一個真正有競爭力的基礎(chǔ)模型研究團(tuán)隊。

硬件層面同樣存在物理約束。宇樹自己承認(rèn)，目前的機(jī)器人本體電池續(xù)航僅約2小時，而大型AI推理對算力和能耗的要求，與這個續(xù)航預(yù)算之間存在嚴(yán)重矛盾。從“小腦”量級的模型，到真正具備場景理解能力的幾十B參數(shù)規(guī)模，算力需求的躍升將遠(yuǎn)超當(dāng)前硬件所能承載的范圍。

2016年，王興興用一臺自制的四足機(jī)器人起步，他當(dāng)時問的問題是：能不能把它做便宜。十年之后，站在科創(chuàng)板門口，那個問題的答案已經(jīng)變成了宇樹最扎實的資產(chǎn)，也是它最狹窄的入口。

接下來需要回答問題是能不能把它做聰明。但這個問題，招股書給不出答案。

*題圖及文中配圖來源于網(wǎng)絡(luò)。