王興興為宇樹融來的C輪能否打高盛的臉？

文/Leon

編輯/cc孫聰穎

牽著機器狗散步，機器人跑馬拉松、打拳賽，這些曾經在科幻電影中才能出現的場景已經走進現實。

但同時，能真正做事的機器人卻少得可憐，暫不提機器人保姆、工人，即便是真正能自主行動的機器人，在現實生活中都是鳳毛麟角。

2025年開始，具身智能概念在資本市場也呈現出一種割裂感。一方面，以金沙江創投為代表的PE開始批量退出機器人企業，有投資人稱“看不到商業化場景”；一方面，市場頭部獨角獸如杭州宇樹科技股份有限公司（以下簡稱宇樹科技），進一步擴大融資規模，吸引騰訊、阿里等巨頭下場。（詳情見：摔倒的宇樹和人形機器人的“求生”博弈）

就在最近，宇樹科技完成了C輪融資，領投方包括中國移動、吉利汽車、騰訊、螞蟻集團、錦秋基金和阿里巴巴，陣容堪稱豪華。據報道稱，今年1月初中國移動、螞蟻集團就在積極與宇樹科技洽談融資事宜，計劃出資1億至3億元不等。

根據宇樹科技多輪融資披露的信息來看，其總融資額早已超過10億元，目前估值約100億元。除了上述提到的資方，還包括美團龍珠、中關村科學城、紅杉資本、中信證券等機構。

此前，宇樹科技完成了股改及更名，被廣泛解讀為即將IPO。但隨后宇樹科技方面予以否認，稱“系公司運營方面的常規變更”。

雖然宇樹科技不是目前中國機器人獨角獸中估值最高的（智元機器人估值約150億元），但絕對是最出圈的，今年春晚宇樹H1陣列群登臺“丟手絹”，讓十幾億觀眾印象深刻。但隨著宇樹機器人越來越頻繁地出現在展會、商場，不同的聲音也開始出現，需要遙控、行走不穩、只能表演幾個固定的動作，讓消費者逐漸審美疲勞，并開始質疑其存在價值。

懸念在于，這家中國最有名的具身智能公司，究竟只是踩上了風口，還是機器人行業的變革者。《華爾街科技眼》試圖從技術研發、市場格局等維度，來拆解宇樹科技的核心競爭力。

大號遙控玩具還是AI機器人？

在2024年8月的一次采訪中，宇樹科技創始人王興興曾表示：“AI肯定是發展的大方向，但要看到底哪些AI的方向和渠道是正確的，現在行業很亂。我們對AI投入相對克制，因為太燒錢、燒人了。我們機器人的本體還是我們的立身之本。”

但在今年2月19日央視新聞的采訪中，王興興在回答“機器人是否每天都在進化”這個問題時主動提到了AI：“現在AI驅動機器人每天進化非常快，超出我的預期。”他還認為，到今年年底，AI機器人會達到一個新的量級。

當然，科技風向瞬息萬變，公司根據市場變化時調整戰略方向也是非常正常的。那么，宇樹科技是否在AI機器人領域有新的動作？

自春晚出圈后，宇樹科技的團隊經常會在社交媒體上直播、發布視頻，皆在展示宇樹機器人的訓練成果，包括跳舞、踢足球、武術、拳擊等，但技術路線是基于編程算法訓練還是AI大模型的神經網絡學習，尚不明確。

可以肯定的是，宇樹科技是擁有大模型產品的。在G1的官方頁面中，明確提到了UnifoLM（Unitree機器人統一大模型）。不過，官方頁面并沒有提及該模型的具體參數、如何部署、是否開源等信息。官網提供的宇樹開源的強化學習運動控制倉庫unitree_rl_gym，可用于訓練行走步態、靈活手動作（如擰瓶蓋等），但并不能實現通用性的學習。

《華爾街科技眼》聯系了宇樹科技負責媒體與品牌事務的白云昊，試圖獲得更多關于宇樹UnifoLM大模型的信息，但對方表示：“暫時不接受媒體采訪，相關信息請參見權威媒體報道，具體可以參見央媒發布的報道以及我們官網上新聞中心的內容。”

鑒于此種情況，《華爾街科技眼》嘗試通過更多渠道來獲得信息。高盛在今年2月27日，發布了一篇針對宇樹科技的調研報告。高盛報告中指出，在實地調研中走訪宇樹科技后發現，H1人形機器人展現出穩健的硬件性能和強大的自主平衡能力；但同時高盛也指出，公司雖為機器狗配備了大語言模型API，但尚不具備完全自主運行的能力。最終，高盛的觀點是：人形機器人技術拐點仍不明朗，宇樹科技的產品能力尚不足處理多種通用任務。

另一個線索點是專利儲備。在宇樹科技擁有的161項專利中，外觀設計為61項、實用新型為67項、發明公布為24項、發明授權為9項。專利涉及的部分多為機器人組件、動力系統、零部件結構等，說明其在硬件設計和運動控制層面頗有建樹，與高盛的調研基本吻合。

進入2025年至今，宇樹科技只公布了兩項專利，分別是“一種表演機器人和機器人舞蹈表演方法”和“一種機器人和機器人控制方法”，均與機器人舞蹈表演有關，如實現旋轉、拋動等舞蹈動作，并沒有與AI相關的內容。

綜合上述信息，再結合王興興自身的表述，至少在現階段，宇樹科技發展的重點偏向于機器人運動領域，而不是基于AI大模型的自動化應用。

與此同時，另一家具身智能獨角獸智元機器人，則在今年3月發布首個通用具身基座大模型——智元啟元大模型（Genie Operator-1），開始探索AI賦能機器人的應用方向。據悉，該模式采用VLM（多模態大模型）+ MoE（混合專家）的ViLLA架構，吸納了人類世界多種維度和類型的數據，讓機器人具備通用的場景感知、語言理解、動作理解能力，從而提升動作的精細度。

在智元創始人彭志輝的演示中，搭載該模型的機器人靈犀X2，不僅能夠進行自然對話，還能夠根據指令實現自主行動，無需遙控。產品對標同樣基于AI大模型深度學習的Figure、特斯拉擎天柱以及小鵬Iron。

目前，行業內的普遍觀點是：基于AI大模型進行深度學習是具身智能發展的關鍵，雖然存在“目前大語言模型并不適用于機器人”的看法，但是開發者們正試圖通過更先進的多模態模型克服該問題，讓機器人能夠在未來廣泛應用在工業、服務、陪護等場景。

商業化表現出色但市場空間有限

相對于AI化發展的不明朗，宇樹科技在商業化落地層面則是極為成功的。據高工機器人產業研究所（GGII）數據顯示，2023年，宇樹科技機器狗以約2.37萬臺銷量位居全球第一，拿下69.75%的市場份額，遠超競爭對手如波士頓動力。

官網顯示，宇樹科技的具身智能類產品線主要包括機器人（四足機器狗）和通用人形（人形機器人）兩大類，其中機器狗分為消費級及行業級，包括A1/Go1/Go2和B1/B2/Aliengo共六個型號，行業級產品可用于電力或安防巡檢、負重載物、勘測探索等應用場景。

通用人形產品包括H1/H1-2，即登上春晚的型號，目前暫未在其官方旗艦店銷售；G1則擁有零售版，官方定價9.9萬元起，是短視頻平臺的常客。另外，宇樹科技還針對G1推出了兩個應用場景的定制型號，即G1-Comp（足球）和鐵甲拳王（拳擊）。

招投標無疑撐起了宇樹科技的ToB市場。企查查顯示，自2016年成立以來，宇樹科技共成功中標111筆，多以國企、大學為主要客戶，如中國移動、國網遼寧電力、同濟大學等，涉及應用場景包括巡檢、科研、教學等。

以同濟大學為例，其招標的“通用人形機器人訓練平臺設備采購合同”價值825.66萬元，購買型號為H1-2，共采購10臺、每臺單價為70萬元，其他費用應該是軟件服務及維護費用。

零售方面，宇樹科技在京東、天貓分別開設了品牌旗艦店。其中，售價9000余元的宇樹Go2機器狗的單平臺銷量均為3000+，是最暢銷的單品；售價9萬余元的宇樹G1僅在京東有售（擁有12個默認好評），天貓旗艦店未上架；京東另有售價16.9萬元的宇樹G1 EDU版，僅面向企業會員。

在京東的評價中，96%的購買者給出好評，具體情況為：好評93個、中評1個、差評3個。通過評論分析，宇樹科技Go2的消費者畫像基本上是有一定經濟實力的科技愛好者，購買用途基本上是用于親子陪伴、拍攝視頻（自媒體）、展示及租賃等。其中，給出差評的原因是性能和網上宣傳相差較大、消費版不支持二次開發等。

租賃，是宇樹機器人重要的二級市場。在閑魚等平臺，可以看到大量的宇樹Go2、G1等消費級機器人租賃服務，目前機器狗價格最低下探至99元/天、G1機器人則通常集中在2000元以下。此前，得益于在春晚上的曝光加持，宇樹機器人一度在租賃市場上奇貨可居，G1的租賃價格高達1萬元/天。但隨著越來越多商家進入這條賽道，租賃價格自然也大幅回落。

據媒體報道，機器人租賃行業的熱度在今年五一期間開始回落，并且成本逐步增加。某商家表示，在產品表演時，常常有觀眾在問：“機器人可以干農活嗎？可以幫我帶娃嗎？”說明觀眾希望看到除了表演之外的內容。因此，該商家前段時間再次投入幾十萬元購入可定制功能的G1 EDU版本，再雇用第三方公司進行二次編程開發，以此來增加表演吸引力，獲得更高的租賃價格。

基于上述信息，可以判斷出宇樹科技的產品僅有少數型號能夠用于工業場景，更多是用于展示、表演及科研。在這一賽道，不斷涌現出新的競爭對手，如松延動力、眾擎機器人等。（詳情見：松延動力機器人賣爆，創始人姜哲源：商業化才能活下去）同樣作為預編程的電力驅動機器人，今年6.18期間部分產品的價格已經下探到4.99萬元，市場逐漸紅海化。

未來成長路徑的不確定性

可以肯定的是，宇樹科技是一家具有一定創新能力的高新技術企業，尤其是在機器人電動化、運動性能及穩定性方面的持續投入，在搭上了機器人發展的風口的同時，聚焦于現階段有限的應用場景并實現商業化，成功拿到了“第一桶金”。

在受到資本熱捧的同時，宇樹科技也獲得了超乎尋常的關注和期待。除了能夠生產出可以翻跟頭、跳舞的機器人，行業和資本都在期待更多。就像部分投資人發出的靈魂問：誰會花幾萬、十幾萬買個機器人回家照顧？

在科技領域，不乏柔宇科技、縱目科技等發展初期備受資本追捧，但輸在了技術迭代或技術路線上的初創企業，最終沖擊IPO失敗、資本斷血，陷入絕境。（詳情見：柔宇科技是大忽悠還是面板業新秀）

摩根士丹利預測，至2028年，中國機器人市場規模將達到1080億美元，復合 年增長率達到23%。報告還指出，AI技術是驅動機器人產業發展的關鍵，通過自主學習和決策能力，提升機器人的感知交互、運動控制等能力，從而實現行業應用的拓展。