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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。
本文來自虎嗅,原文鏈接:https://www.huxiu.com/article/4817137.html?f=wyxwapp
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