動作模型分享、真實數據集開放下載,宇樹正在為自家機器人搭建一個C端生態系統,而這背后是機器人行業熱浪退去后的現實選擇。
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12月13日,宇樹機器人上線了人形機器人“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,也可以直接下載其他開發者的動作部署到機器人上運行。
這并不只是一個簡單的功能更新。隨著機器人行業經歷了一輪明顯的“過山車”,宇樹正在為自家產品尋找新的增長路徑。
01 開放生態
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宇樹的“App Store”現已開啟公測。用戶可以在平臺上分享訓練好的動作模型,包括舞蹈、武術、干活等多種類型,也能下載他人制作的動作,直接部署到自己的機器人上運行。
該平臺還開放了由真實機器人采集的數據集。用戶可以上傳自己的數據,也能下載他人的數據用于算法訓練和優化。
這意味著,數據不再只被宇樹一家公司內部掌握,而是在一個更開放的系統中流動。當用戶使用、調試、改進機器人能力時,也在為整個系統貢獻新的數據。
這種分布式的數據積累方式,正是機器人行業當前最缺乏、卻又最迫切的能力。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,這些過程產生的成功、失敗與糾偏,才是最具價值的訓練素材。
02 商業模式挑戰
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宇樹推出App Store的舉措,與其說是產品功能擴展,不如說是對機器人行業現實的直接回應。
虎嗅從多個信息源了解到,宇樹機器人今年營收達17億元,其中大部分訂單來自海外,且主要集中在科研院校。另一部分收入則依賴C端租賃業務。
科研院校相關訂單已接近飽和,而C端銷售同樣面臨增長瓶頸。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。
據知情人士透露,目前行業內對機器人“大腦”能力的要求極高。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苛刻要求。
03 數據困境
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。
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。如果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。
只有當機器人真正被頻繁使用,產生足夠多、足夠真實的數據,具身智能的模型才能真正被訓練出來。這種閉環正是機器人行業從實驗室走向實際應用的關鍵。
04 兩條路徑
隨著行業熱度退去,機器人企業正迅速分化。以宇樹和智元為代表的兩家公司,逐漸走向了不同的發展方向。
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。該公司曾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。
宇樹則在B端大規模推進人形機器人落地的條件并不充分。該公司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。
繼續向C端靠攏,反而成為宇樹更為現實的選擇。
05 C端潛力
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。
當機器人擁有自己的應用商店,真正被改變的,或許并不只是某一家公司的產品形態,而是整個行業對未來競爭方式的想象。
宇樹的現實選擇實際上揭示了機器人行業的一個深層矛盾:盡管資本和市場都期望機器人能快速完成商業化落地,但技術的成熟與生態的培育,需要遠比預期更多的時間和耐心。
宇樹的App Store是否會成為人形機器人領域的“iPhone時刻”?這個答案或許還需要時間來驗證。但可以肯定的是,當機器人開始擁有自己的應用生態,這場游戲規則已經悄然改變。
在部分生產場景中,人形機器人已能夠替代人工完成裝配、搬運、檢測等任務。但行業整體出貨量尚未突破萬臺大關,真實世界的機器人數據依然是稀缺資源。
機器人不再是孤立執行預設程序的機器,而是一個可以不斷學習、進化的智能體。
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