宇樹過會，具身智能的新手保護期結束了

從技術驗證轉向商業兌現，競爭邏輯也從技術參數的比拼，變成了更復雜的多維度較量。

作者 | 李威（北京）

6月1日，宇樹成為具身智能賽道首家IPO過會的企業。

這一節點的意義，不只是賽道終于跑出了一家準上市公司，更意味著具身智能開始進入新的競爭階段。過去兩年，行業競爭的是誰先讓機器人活動起來；未來幾年，核心任務是誰能讓機器人真正創造價值。

以宇樹過會為時間點，具身智能企業也會被劃分成兩個代際。

和宇樹同期的先行者正在快速收割資本紅利。云深處、樂聚機器人也都在推進IPO進程。已經進入「百億俱樂部」的具身智能企業也可以列出一份長長的名單：宇樹、銀河通用、智元機器人、星海圖、千尋智能、智平方、自變量機器人、眾擎機器人、帕西尼……

但是，參與概念驗證的先行者還沒有完成面向場景的跨越——它們證明了機器人能站起來、能走路、能抓取，但沒有證明這些能力能在工廠、家庭、餐廳里持續創造價值。資本在用百億估值獎賞先行者的同時，也對整個行業提出了更高的期待——從參數領先到商業兌現。

后來者試圖抓住這個空檔，乘著先行者的東風來承接資本的繼續涌入。IT桔子、企查查等多個平臺的統計數據都顯示，2026年Q1的具身智能融資熱度遠高于2025年同期。而被資本青睞的后來者開始在「通用人形機器人」的基礎上選擇更精準的切口，去占據具身智能跨入真實場景的必經節點。

這意味著，之前大家都在新手村，解決的核心問題是「把具身智能做得更像人」，現在到了走出新手村的時候，競爭的焦點變成了「讓具身智能也能創造價值」。前者是更純粹的技術挑戰，后者則是復雜的商業命題。

這種競爭邏輯的變化會帶來更殘酷的優勝劣汰。

評價宇樹的標準變了

宇樹在過會之前更新了招股書，原本排在第一位的風險從「技術突破與產品創新不及預期」，調整成了「增速放緩、經營業績發生波動的風險」。

這個排序變化傳遞了明確信號——對宇樹的評價，從單純的技術維度，進入到了復雜的商業邏輯考量。過去，市場看的是宇樹的人形機器人步態怎么樣，能不能打出一套絲滑的小連招；現在，市場要看到宇樹是否能夠為人形機器人找到更多實際場景，推動企業營收和產品銷量的快速增長。

宇樹更新之后的營收數據，也在印證這種焦慮的真實性。宇樹預計，今年上半年營業收入為10.52億元至11.28億元，同比增幅為35.62%至45.41%；扣非后凈利潤為2.36億元至2.83億元，同比下降6.43%至21.97%，不如2025年同期亮眼。宇樹對此的解釋是：營收基數已大幅提升、行業熱度逐步緩和及市場競爭日趨激烈。

未來，競爭只會更加激烈，而且對手不再只是同樣的具身智能企業，還會有跨界而來的巨頭企業。比如，宇樹在招股書中提到的已經在小規模量產的特斯拉Optimus Gen-3，以及準備今年在小米汽車工廠部署2000臺的小米CyberOne，和預計2026年Q4實現量產的小鵬PX5等。

這些巨頭往往有更豐富的經驗。招股書顯示，宇樹報告期內的產品與部組件的裝配生產，以人工作業為主，并使用了較大規模的勞務外包用工。宇樹未來的一個重要任務，就是投資建設智能機器人制造基地，實現規模化量產。這一點上，宇樹與特斯拉、小米、小鵬處于同一起跑線，但前者顯然缺乏產線建設管理經驗。

同時，巨頭也具備訓練和使用具身智能的自有場景。特斯拉的Optimus和小米的CyberOne，都在企業自己的汽車工廠內進行訓練。

宇樹的優勢是，更早做出了機器人的本體，但劣勢正是缺乏足夠的場景，來完成具身智能的職業化訓練。宇樹需要通過下游二次開發客戶，才能滿足終端市場需求。

宇樹招股書信息

這種二次開發路徑雖然體量輕，能快速兌現宇樹在機器人本體上積累的價值，卻對場景合作方的依賴強度高，投入周期長。2026年5月，有第三方客戶將宇樹的產品提供給日本航空，試點行李裝卸、貨物轉運等地勤作業，整個試驗要持續到2028年。這個過程中，宇樹還是在出售「開發板」，而不是「生產力工具」。

從這一角度看，宇樹上市，象征著具身智能行業走出新手村，開始面對更復雜的競爭。

后來者在抓補短板的機會

競爭邏輯的變化，也讓行業涌現出了更多為宇樹們彌補短板、適應戰場的機會。資本不再只是追逐「下一個宇樹」、「下一個智元」，而是開始追逐誰能賣給宇樹、智元武器，誰能占據宇樹、智元前進路上的關鍵補給點。

這也成為2026年新一波具身智能融資的主基調。觀察新進獲得融資的具身智能企業，可以總結出四個主要的切入點：

首先就是彌補訓練數據的不足。

如果說大模型時代最重要的資源是互聯網語料，那么具身智能時代最重要的資源就是現實世界的數據。機器人需要知道不同材質的物體該如何抓取，需要知道不同場景下該如何移動，需要理解人類動作背后的意圖。這些能力背后都依賴海量真實世界數據的積累。

這是目前整個行業最明顯的短板之一。大模型可以依靠互聯網數十年積累的文本、圖片和視頻進行訓練；自動駕駛可以依靠車隊每天運行不斷回流駕駛數據；但具身智能沒有類似的使用基礎。

光輪智能、OriginFlow、簡智機器人等企業都在補足具身智能的數據缺口。其中，光輪智能的人類行為數據庫已經覆蓋超過25000個環境節點和10萬種任務，2026年Q1新增訂單達5.5億元。OriginFlow則以非侵入式運動神經接口為核心入口，為機器人采集長期缺失的物理交互數據。簡智機器人將數據采集設備賣給更多機器人企業，數采硬件訂單已突破10000臺。

其次是為機器人提供更靈活的手。

過去幾年，人形機器人最大的關注點是運動能力。但進入工業現場后，客戶并不關心機器人是否長得像人，而關心它是否能夠穩定地完成任務。東吳證券認為，從遠期看，靈巧手占整機成本的比重可達20%至30%，僅次于身體執行系統。

這也導致大量資金在投向靈巧手、力控雙臂等核心部件企業。2026年2月，靈心巧手完成15億元B輪融資。另一家靈巧手企業黑漫科技，近6個月已連續完成三輪融資，產品覆蓋水下作業、通用商用、科研教學三大方向。

此外，專注力控人形雙臂的天機智能，2026年Q1在手訂單已突破10000臺，客戶覆蓋45家具身智能企業。上海新智具身智能公司則在開發迭代「視覺—觸覺聯合嵌入世界行動模型」，讓機器人夾爪具備精細操作能力。

它們解決的都是機器人進入生產環境后必須面對的問題。對于工廠來說，一個能連續工作數千小時、抓取成功率穩定、故障率足夠低的機械手，其價值遠遠高于一個能夠完成高難度動作展示的人形機器人。

更為關鍵的是，讓具身智能真正具備「大腦」。

宇樹在招股書中表示，前期研發投入側重本體與小腦，自2024年起才逐步加強大腦（具身大模型）研發。在過會版的招股書中，此次IPO計劃募集的42億資金里，會有20.2億元投向具身智能大腦的研發。而大腦的聰明程度決定了具身智能能否具備更快速、靈活的上崗能力。

但當前行業對于具身智能大腦的研發仍然沒有形成統一路線。有人選擇VLA路線，希望通過大模型直接連接感知與行動；有人選擇世界模型路線；還有人在嘗試探索JEPA等新的架構。

具腦磐石、德塔智能、它石智航、十六號機器人等企業都在各自選定的方向上進行著探索。

具腦磐石由「華為具身大腦一號位」朱森華創立，押注JEPA架構和認知世界模型。德塔智能由北京通用人工智能研究院孵化，致力于結合自主研發的原生3D世界引擎，實現通用的全身協同操作。中科第五紀自研端到端超少樣本大模型及世界模型，既向機器人本體廠商提供具身大腦模組，也直接交付整機與行業方案。

它石智航完成超4.5億美金Pre-A輪融資之后，在打造「能干活」的通用具身大模型AWE3.0。十六號機器人由月之暗面前后訓練與強化學習負責人宋鴻涌創立，瞄準通用人形機器人基座模型，要實現具身智能領域的「GPT-3時刻」，目前獲知名機構種子輪投資，正在組建團隊。

此外，還有人在從垂直場景切入到具身智能領域。

相比技術突破，進入真實場景往往更加緩慢。因為場景不僅是一個技術問題，更是一個組織問題、能力問題。一部分獲得資本青睞的企業，沒有試圖一開始就解決所有問題，而是先解決一個行業里的一個問題。這種路徑沒有那么性感，卻更接近商業現實，并具備偷襲宇樹們的可能性。

鹿明機器人獲三菱電機戰略投資，聚焦工業與物流場景。元節智能成立不到兩個月即完成首輪融資，選擇從餐飲場景切入，以外賣打包與接駁為起點，逐步構建數字孿生后廚操作系統。博銀合創準備將新一輪融資用于首款自研工業具身智能機器人量產、工業數據采集、模型平臺建設及市場拓展。

變化的競爭邏輯帶來更激烈的競爭

這些后來者雖然從不同切口進入市場，但呈現出相似的特征：

從具體問題切入，而不是從宏大敘事出發。選擇數據、靈巧手、大腦模型或垂直場景中的某一個具體切口，先解決一個真問題。

強調訂單、量產和商業路徑。這些企業更強調真實的商業進展，訂單量成為新的融資籌碼。

具備頂尖研究背景與工程化經驗。這些企業的創始人背景大多為「大廠高管」或「頂尖學術人才」特征，這種背景更有希望保證技術深度與工程落地能力的平衡。

都獲得互聯網戰投與產業資本共同支持。我們可以看到，螞蟻集團領投了光輪智能和簡智機器人，美團戰投聯合領投了天機智能和它石智航，三菱電機則領投鹿明機器人。

融資節奏更快、單筆金額更大。黑漫科技之外，元節智能成立不到兩個月即完成首輪融資，OriginFlow五個月完成三輪融資——資本正在以更快的速度下注更具確定性的切口。

宇樹過會和新一輪的具身智能融資爆發背后，是已經改變的競爭邏輯。宇樹上市之前，具身智能的核心命題是運動智能，之后的核心命題則是生產力智能，從技術驗證轉向商業兌現。

競爭邏輯也從技術參數的比拼，變成了更復雜的多維度較量：

在產品形態上，從追求「演示效果」轉向追求「穩定性、產線節拍、客戶ROI可計算」；在商業模式上，從「賣本體、賣開發板」轉向「賣解決方案、賣生產力」；在客戶結構上，從高校、研究院客戶轉向工廠、物流、家庭等場景客戶；在資本邏輯上，從下注愿景、故事轉向精細化估值，要求訂單與收入。

吃到第一批紅利的宇樹們，有機會從賣開發板變成構建生態。但它需要證明能持續創造商業價值，而不是停留在只賣硬件的階段。對于后來者而言，競爭維度的增加提供了新的機會，數據、大腦、垂直場景都在加速前進，但窗口期可能會更短，競爭會更激烈，資本會極速涌入，然后開啟淘汰賽。

現在，具身智能企業們已經是剛完成基礎訓練，進入真實戰場的新兵蛋子，考核企業的不再是相對安全的訓練項目，而是直面生死，在商場的槍林彈雨中，證明自己真正為客戶省下真金白銀。