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本文作者--詩與星空 | 財經作家
這一次，中國機器人在春晚揚眉吐氣，震驚了世界。
在推特春晚機器人表演的視頻下，幾乎所有外國人都在問，這是真的嗎？
自古以來，中國人對機器人有著樸素的情懷，希望它們能取代廣大的勞動人民。民間傳說諸葛亮發明了“木牛流馬”，可以運輸物資。
2005年，春晚“邀請”機器人登臺，和劉德華一起表演“恭喜發財”。之后幾乎每年春晚，都有機器人（機器牛、機器狗）參與演出。
這款萌蠢的伴舞機器人由日本索尼生產，叫QRIO。而當時中國的人形機器人還沒有走出實驗室。
對中國人沖擊比較大的是波士頓動力，尤其是2020年前后，波士頓動力的機器人已經日臻成熟，在互聯網上表演各種高難度動作。
在國內各大平臺上，出現了幾乎整齊劃一的觀點：高精尖科技沒有彎道超車，只能腳踏實地。
在網友悲嘆差距超過30年的時候，有一個年輕的創業者留言：我們也能做會跳舞的機器人。
這個年輕人，叫王興興，他創立了一家機器人公司，叫宇樹科技。
短短幾年之后，宇樹機器人登上了春晚，更是在2026年的春晚上，機器人第一次成為主角。
這次，輪到美國人去質疑波士頓動力了。
如今，到了美國高科技公司需要“彎道超車”的時刻，假如它們有這個能力的話。
一、從宇樹科技的財務數據，看歐美科技公司的絕望
遺憾的是，只有中國有彎道超車的能力，一旦被中國超過，歐美的科技公司將沒有機會。
星空君下這個結論會不會太武斷了？
大家都知道中國是基建狂魔，卻不知道基建狂魔帶來的產業鏈成本的下降。中國各行各業的成本低廉，并不是靠人工成本壓縮的（很多行業的平均收入已經超過全球平均水平，部分行業如AI、互聯網等行業的收入已經全球領先），靠的是產業鏈協同。
中國人工成本低，其實是一種偏見。
受益于高質量的高速公路網絡，遍布全國的富士康工廠，能在24小時內接收到全國任意配件廠商配送的零部件，實現蘋果手機的組裝生產。
面向美國銷售的蘋果手機由印度生產，印度富士康員工收入只有1000元人民幣，但印度蘋果手機組裝成本比中國高10%！印度工廠的部分零部件，甚至需要從中國空運。
如果不是因為美國是一個封閉的市場，這樣的產品是沒有任何競爭力的。
宇樹科技發布的數據顯示，依托中國龐大高效的產業鏈，公司實現了極致成本。
一是核心技術壁壘。公司自研電機、減速器、控制器、激光雷達等核心部件，技術領先帶來定價權。
二是實現了供應鏈垂直整合。核心零部件國產化率超90%，通過深度綁定中大力德、長盛軸承等供應商實現成本優化。
三是做到了規?；a效應。年產量從2020年500臺躍升至2023年2萬臺，2024年人形機器人銷量1500臺，2025年人形機器人更是到了5500臺，邊際成本下降超60%。
王興興在2025年夏季達沃斯論壇上透露，公司年度營收已超10億元，且自2020年以來連續五年保持盈利狀態。
與此同時，波士頓動力在各個巨頭之間轉來轉去，最終在2021年被韓國現代汽車收購。春晚前夕，波士頓動力宣布，其首席執行官羅伯特·普萊特將卸任。
由于缺乏產業鏈系統，波士頓動力只能在實驗室展示，在市場上毫無競爭力。
一個時代落幕了。
二、產業鏈的秘密
有一種說法，中國焊死了其他發展中國家工業化的大門。
其實不僅如此，發達國家再工業化的大門，也被焊死了。
以宇樹科技為例。
公司自研的M107系列關節電機成本僅為進口同類產品的1/3，單臺機器人電機成本從15萬元壓縮至5萬元以內。該電機峰值扭矩達360N·m，重量僅310克，扭矩密度遠超行業平均水平。
自研行星減速器成本比進口產品低60%-70%，單價約300元(進口約1000元)。與中大力德合作供應的行星減速器占宇樹總需求的63%，但宇樹通過自研版本進一步壓價。
自研激光雷達成本僅為傳統方案的1/10，3D視覺模組通過與奧比中光聯合開發降低50%技術溢價。
為什么成本這么低？
原因很簡單，中國是世界上最大的汽車生產國，汽車尤其是新能源車生產帶動了產業鏈的高速發展。
在汽車產業的帶動下，中國成為世界第一大機床、工業機器人的生產和使用國家。
這些行業，和人形機器人是相通的。
受益于全面完善的產業鏈，王興興能在初創時期，就能輕松訂制專用的零件，成本低廉。在歐美要花幾十億美元才能做到的事情，在國內只需要幾十分之一的成本就能實現。
波士頓動力如何彎道超車？
也不是沒有可能：先把研發中心搬到華強北。
三、加速IPO
根據宇樹科技的規劃，公司啟動了IPO，有望在2026年登上科創板。
2025年7月，上交所官網顯示公司正在接受上市輔導。
目前，宇樹科技估值已經超百億元，上市成功后前途不可限量。
股權結構方面，王興興通過直接持股26.97% 和員工持股平臺間接控制 6.61%，合計掌握33.58%表決權，為第一大股東。美團旗下漢海信息技術以8%持股位列第二，紅杉持股6.92% 緊隨其后，順為資本（雷軍系）以4.93%持股位列第五。
不過，從公司披露的信息來看，公司的產品依然以教育領域為主，各大高校購買進行科研為主，尚未成為真正的“生產力”，進工廠、下車間。
如果不能快速的實現大規模普及工業化應用場景，公司的市場空間就會很有限，最終無力支撐超高的估值。
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