宇树科技上市相关传闻澄清 - 有媒体报道称宇树科技A股上市的绿色通道被叫停 但公司发布措辞强硬的声明予以否认[1] - 公司声明从未申请过所谓“绿色通道” 相关报道与事实不符 上市工作正常推进[1] - 公司按既定节奏推进 最早可能在2025年四季度提交申报文件 相关经营数据将在规则框架内公开[3] 对机器人行业“泡沫”的讨论 - 市场关心机器人赛道是否存在泡沫 公司创始人认为从未来20年的视角回看 现在可能并无泡沫[4] - 创始人以2000年的互联网泡沫类比 认为当时被视作巨大泡沫 但现在回看并非如此[4] - 将“泡沫”理解为产业走向成熟的必然阶段 几乎所有重要产业在成熟前都经历过类似过程[5][6] - 资本的提前涌入是对不确定性的押注 泡沫本身是一种筛选机制 会放大错误并加速验证[6] - 核心问题不在于是否存在泡沫 而在于泡沫退去后谁能站得住脚[7] 人形机器人行业现状与挑战 - 人形机器人当前面临的核心问题是尚未跨过真正的“临界点”[8] - 硬件层面 尚未出现足够低成本、足够可靠、能够大规模部署的产品[8] - 算法层面 具身智能的数据积累和训练深度仍然不足 导致机器人在效率、稳定性和场景适配方面“还不够好”[8] - “不够好”不等同于“不可用” 技术跨越临界点前往往是“能用但不完美” 外界易产生失望情绪而忽略技术正逼近质变[9] 对机器人安全与伦理的担忧 - 创始人最担心的并非竞争或估值 而是机器人被进行危险性改造后带来的安全与伦理问题[10] - 机器人作为一种新颖技术载体极易被误用 一旦出现事故 舆论往往将责任直接指向制造者而非使用者或改造者[10] - 风险并非来自机器人本身 而是来自人类对技术边界的试探 当前机器人被视为“纯逻辑体” 没有主动伤害人类的动机[10] - 真正需要警惕的是恶意使用和公众误解[10] - 创始人认为“越是理性的存在 越是克制” 这是其对未来AI及技术伦理的基本态度[11] 对行业发展的整体看法 - 宇树科技的“辟谣风波”更像是市场借具体事件表达对整个具身智能赛道的集体焦虑[11] - 资本市场降温或监管防止非理性扩散 不等于否定产业方向 反而标志行业正从讲故事阶段进入最后的清算阶段[11] - 对宇树科技而言 上市只是时间问题而非方向问题[12] - 决定公司未来的关键是在泡沫退潮后 产品是否仍有人买、技术是否领先、成本是否能持续下降[12] - 具身智能注定会经历一次甚至多次泡沫出清 最终留下的公司是那些在喧嚣中仍将机器人当作产品而非符号来打磨的企业[12]

文章核心观点 - 机器人行业融资活动持续活跃，但融资轮次呈现“微轮次叠加”的早期化特征，且单笔融资金额巨大，显示出资本的高度集中与追捧 [1][2] - 行业在资本推动下快速扩张产能，但商业化应用场景仍不明确，存在“死亡螺旋”风险，部分投资人开始对行业泡沫化表示担忧 [6][7] 融资活动分析 - 近期多家机器人公司完成融资，包括众擎、鹿明、优理奇、云深处等 [1] - 融资轮次普遍偏早期，多为天使轮、Pre-A轮和A轮，但“+”号微轮次拆分融资现象普遍，成为行业常规操作 [1][4] - 云深处完成C轮融资，是近期轮次相对靠后的公司 [1] - 优理奇在不到一年内完成多轮融资，最新两轮为天使++++轮及天使+++++轮，合计3亿元人民币 [1][2] - 众擎机器人近期完成A1+轮和A2轮融资，此前其Pre-A++与A1轮累计融资达10亿元人民币 [1][3] - 鹿明机器人完成Pre-A1和Pre-A2两轮数亿元融资，该公司上半年已完成三轮融资，天使轮累计融资近2亿元 [2][3] 公司及创始人背景 - 优理奇机器人创始人杨丰瑜为2000年出生，密歇根大学计算机本科，耶鲁大学计算机博士肄业创业，公司成立不到一年 [2] - 鹿明机器人成立于2024年，由前追觅人形机器人业务负责人喻超创办，创始人毕业于清华大学，拥有多学科背景及近10年行业经验 [2] - 众擎机器人创始人赵同阳为大专学历的连续创业者，曾创立营收过亿的安信可科技，被视为草根创业者代表 [3] - 云深处成立于2017年，被列为杭州“六小龙”之一，今年发展节奏明显提速 [6] 行业扩张与产能建设 - 云深处在2024年发布新品山猫M20和DR02，开工具身智能中试基地，并成立北京子公司 [6] - 众擎机器人在郑州成立子公司，计划推进年产5000台机器人的生产线落地，并在深圳南山区自建产线为批量交付做准备 [6] 商业化争议与行业挑战 - 行业普遍面临应用场景不明确的核心问题，难以说明机器人具体用来干什么 [6] - 投资人朱啸虎曾质疑具身智能的商业化前景，认为创业者描述的客户是“想象出来的”，并透露其基金正在退出早期项目 [6] - 创业者赵同阳反驳朱啸虎观点，认为人形机器人将在五年内无处不在，是重大的工业革命 [6] - 海外人形机器人公司K-Scale的倒闭凸显了行业困境：缺乏订单导致融资困难，无法通过规模化降低成本，进而无法获取订单，形成“死亡螺旋” [7] - 朱啸虎近期再谈行业时表示，由于共识过于集中，VC已难以赚取超额回报，讨论泡沫意义不大 [7]

行业现状与定位 - 人形机器人赛道当前处于技术爆发前夜的“BERT时期”，技术路线已清晰，但尚未出现数据“涌现”的“GPT-3时刻”[2][3][4] - 行业存在“过热”现象，企业产能规划激进（普遍在年产10万至100万台），但大规模订单尚未落地，高盛预测到2035年全球出货量或仅为138万台[1][2] - 初创公司演示（如1X的Neo）被质疑严重依赖远程操控而非自主智能，引发对“人工”智能的讨论[1][2] 中美发展路径对比 - 美国公司战略偏“软”，专注于从基座大模型驱动具身智能进步，具有学院派和底层模型突破优势[11][13][14] - 中国公司优势在“硬”，拥有强大的硬件供应链和极快的迭代速度（如在深圳硬件产品可一天迭代三次）[13][15][16] - 特斯拉被视为目前将极致制造效率与顶尖软件能力结合最好的公司，体现了垂直整合的优势[16][56] 技术发展路径与投资逻辑 - 真正的“具身智能”被定义为数据驱动且大概率是人形，其与解决特定问题的“先进制造”或“智能硬件”是两种不同的投资逻辑[25][26][28] - 行业期待的第一个里程碑是“GPT-3时刻”，即海量数据训练出具有规模性能的模型，实现长期动作链的泛化能力[4][7][9] - 第二个里程碑是“ChatGPT时刻”，即通过后训练调优使产品达到可大规模使用的亮眼效果，并可能在C端出现规模性爆发[5][11] 商业化落地挑战与场景 - 当前面临“数据冷启动”困局，缺乏数据导致效果不佳，进而难以获得用户和数据，形成死循环[41] - 商业化将遵循从B端到C端的路径：首先是非常结构化的工业生产场景，其次是餐厅等半结构化B端场景，最后才是家庭等C端场景[43][59][60] - 目前工业场景（如车厂拧螺丝、物流翻箱）虽有真实需求，但机器人能力尚未达到，均处于不稳定演示阶段，故障率高[45][46][49] 核心能力与投资焦点 - 行业共识是“软件定义、软件驱动”，最具价值的投资焦点在于“大脑”，即基座模型、VLA（视觉-语言-动作）等端到端算法的研发[19][31][32][35] - 灵巧手是另一个关注重点，其操控涉及从软件到硬件的整体能力，但当前缺乏触觉等关键数据[36][37] - 垂直整合能力被视为关键壁垒，需要将软件、硬件、制造和场景落地深度融合[18][56] 硬件供应链与未来演进 - 硬件供应链已存在，但硬件本身进步线性，难以出现指数级爆发，当前发展依赖于软件算法利用现有硬件的能力[51][52] - 机器人硬件设计尚未定型，仍在快速演变中，下一步目标是提高硬件的坚固性和鲁棒性以降低返修率[55] - 未来硬件可能趋向采用“现货供应”模式，软件算法适配通用化、低配的硬件，而非等待特定硬件的巨大迭代[52][53] 未来五年预测 - 未来2-3年有望看到机器人的“GPT-3时刻”，即数据涌现并训练出收敛模型[56] - 未来5年可能迎来机器人的“ChatGPT时刻”，出现第一个实际的、泛化的应用场景并被接受，但距离安全、便宜地进入家庭还需更久[56][57] - “世界模型”方向可能成为解决数据稀缺问题的新路径，预计明年会有更明确的收敛方向[60]