--- author: 老周横眉 date: '2026-09-07' guest: '' layout: post.njk source: https://www.youtube.com/watch?v=W3Xmb6GSwXw speaker: 老周横眉 tags: - humanoid-robot - embodied-ai - valuation-bubble - industrial-policy title: 宇树科技4500亿市值背后：硬科技还是被催熟的泡沫？ summary: 本期访谈深入剖析了中国人形机器人产业与宇树科技上市背后的估值狂欢。文章指出当前机器人多依赖遥控与预编程，距离真正的通用具身智能仍有数十年差距，揭示了其研发投入极低、依赖政府采购及政策催熟的真实生态，警惕资本泡沫与散户接盘风险。 insight: '' draft: true series: '' category: tech-trends area: tech-engineering project: [] people: - 王兴兴 companies_orgs: - 宇树科技 products_models: [] media_books: [] status: evergreen --- ### 人形机器人的狂欢与暴涨 **现场解说**: 比赛开始！我们可以看到一号到五道的队员跑得非常的快。 **老周**: 大家现在看到的是一周前由北京市政府和央视联合主办的**第二届世界人形机器人运动会**。说是世界运动会，但实际超过96%的参赛机器人都是来自中国的企业和机构。 2056台人形机器人，5天时间，51个项目，1300多场比赛。中国媒体上不断传来各种突破：机器人跑100米跑出了8秒64，远超博尔特的世界纪录；机器人打拳、机器人跳远、机器人弹钢琴、机器人铺床。过去一年，中国的人形机器人就好像突然开了窍一样，大家在网上一定看过很多让人惊叹的视频：机器人打功夫、机器人后空翻、机器人跳舞，他们还开始频繁出现在各种公共场合里进行表演。 这种对机器人的狂热，非常自然地反映到了中国的资本市场当中。2026年8月19日，**宇树科技**正式在科创板挂牌，一开盘就直接暴涨了629%，市值一口气冲到**4449亿人民币**。那一刻，一家年营收仅仅17亿元的公司，市值却直接超过了中国绝大多数的银行、地产商和科技企业。90后创始人**王兴兴**也在一夜之间身价破百亿，成为了中国最有钱的企业家之一。 这个估值有多夸张呢？宇树科技一年的营收大约只相当于上汽集团一天的营收，但市值却是上汽集团的接近三倍。 但在这一切的狂欢背后，如果你把镜头往旁边挪一挪，挪出那个精心设计过的构图，你经常会在画面的边缘看到一个人，他的手里拿着一个遥控器。 当然，能让一台一百多斤的机器保持平衡流畅运动，摔倒以后重新站起来，这已经是非常厉害的工程能力。但这距离大家想象中的智能机器人明显还有非常遥远的距离。 **现场解说**: 喂喂，好，你过。 **老周**: 所以现在的问题是：一个技术还远未成熟的产业，为什么已经能够获得如此惊人的估值呢？ 那是因为在中国的人形机器人狂欢背后，手上拿着遥控器的并不只是场边的这些操作员。其实整个中国机器人产业的背后还站着另外一群人，他们手里同样拿着遥控器，那就是中国政府。 今天我想跟大家认真聊一聊：人形机器人究竟是不是一个泡沫？中国是否真的已经遥遥领先？以及普通投资人是否应该参与到A股即将到来的机器人公司上市热潮当中？更重要的是，中国政府为什么现在就急于催熟这个产业？这一次他们能成功吗？ ### 遥控、预编程与具身智能 **老周**: 我们应该先搞清楚目前人形机器人究竟发展到了哪一步。这里有三个经常被混淆在一起的概念：**遥控**、**预编程**和**自主智能**。 **遥控**最容易理解：人类通过手柄或控制器发出指令，机器人把动作执行出来。网上有不少宇树机器人表演的视频，都被路人拍到边上有一个正在悄悄使用遥控器的操作人员。 第二种叫**预编程**：工程师提前把一整套动作训练好写进程序，到了现场按下开始，机器人就会按照规定的路线完成表演。春晚上的机器人跳舞和打功夫就是属于这一类。它可以跳得非常整齐漂亮，因为动作和节奏都已经在同一个场地上反复训练、反复调试过。 第三种才是大家想象中的**具身智能**（Embodied AI）：机器人自己观察环境，理解人类的需求，再决定应该做什么，并且在遇到从来未见过的情况时，依然能够随机应变。 这三种能力在短视频里看起来可能都差不多，但市场需求和经济价值却是天差地远。一台机器人按照预先设计好的程序打一套拳，证明它的电机、关节和平衡控制做得很好，但说到底它就是一个昂贵的玩具，不具备任何的生产力。 有人可能会说，本次运动会里有很多项目是要求机器人自主完成的，并没有人实时遥控。这个没错，但依然不改变问题的本质。在一个场地固定、规则明确、障碍物预先知道、团队又经过大量彩排训练的环境里完成一套运动动作，很大程度上仍然是依赖预先设定好的程序和针对性训练。一台机器人能在预设的跑道上赛跑，跟它进入工厂以后能够自己找到货物、避开突然走过来的工人、识别临时换了位置的工具、连续工作八个小时不出错，还有十万八千里的距离。 所以，一个真正的具身智能，不是会跳舞和打功夫，也不是百米跑进多少秒，而是**把机器人带进一个完全陌生的家庭，只给它一句语言指令，它能够自主完成80%左右的日常任务**。以上这句话是宇树科技创始人王兴兴自己说的。 那我们现在距离这一步还有多远呢？王兴兴说快则两三年，慢则五到十年。但其实他的这个预测是完全不现实的。我们能理解他作为一个人形机器人企业的老板，当然要给投资人和资本市场画饼。但想要知道这个问题的答案，我们更应该参考那些没有直接利益关系的业内专家学者们的看法。 比如，长期研究家庭照护机器人的斯坦福大学机械工程教授认为，只完成一种特定任务的家庭机器人（比如只负责帮助老人起身这一项，或者只完成某一项家务），可能还需要五到十年；而真正能够在家庭照顾里承担多种任务的通用机器人，恐怕需要二十到二十五年。 但这里请留意，这个二十到二十五年是说通用机器人开始进入家庭照顾，并不是说到时候机器人就已经能够像一个真正的人类保姆一样，在任意陌生家庭里完全自主地处理所有事情。他特别强调，即便如此，到时候人类很可能依然需要扮演监督者的角色，一旦机器人遇到解决不了的情况就由人类介入。也就是说，到时你可能还需要找一个人来照护这个照护机器人。就这样都需要二十到二十五年。这距离如今人形机器人企业给大家形容的那种通用具身智能机器人还有很大的差距。 ### 物理世界认知的鸿沟 **老周**: 要理解现在的人形机器人企业估值泡沫有多大，我们非常有必要了解实现真正的通用具身智能究竟有多难。 现在的人形机器人已经具备相当不错的三维视觉，也能够在特定场景中学会一部分物理规律。但它们缺乏的是对**物理世界的泛化认知**。如果要用一句话来概括三维视觉和物理认知的区别，那就是：**三维视觉回答的是眼前有什么、在哪里；物理世界认知回答的是，如果我对它做一件事，接下来会发生什么**。 我们举个例子：三维视觉可以让机器人知道距离它三米处有一张桌子，桌上有一个杯子，杯口朝上，杯子里有没有水，杯子的把手是在左边还是在右边。但一个具备了泛化物理认知的智能体，还需要知道这是塑料杯还是一碰就碎的玻璃杯；应该用多大的力气去抓；用多快的速度举起来里面的液体才不会洒出来；杯子如果开始打滑应该加力还是放下；移动时应该保持什么角度；杯子旁边如果放着一台电脑，应该选择哪条路线避免把水洒上去。 这些问题都不是简单看清杯子的三维形状就能回答的。因为三维视觉看到的是世界现在的样子，物理认知理解的是世界如何运转。这些东西对人类来说其实是一种直觉，就算是完全不懂物理的文盲，也知道重的东西掉下来会砸伤人，玻璃杯摔在地上会碎，湿地板容易滑倒，桌布拉扯可能会把上面的花瓶带下来。 但这些事对人工智能来说是非常困难的，原因有几个： 第一，很多决定行动结果的物理属性，摄像头是看不见的。重量、摩擦力、硬度、弹性、温度、内部是否装有液体、物体是否固定在墙上，这些都不能单纯从三维形状中准确判断。两个外观完全一样的纸箱，一个是空的，一个装满书，机器人采用的动作必须完全不同。所以**马斯克**说，人形机器人最难的就是手部的感知能力，需要大量的感应设备和算力支持，手部可能占整个机器人机电工程量的接近一半。 第二，真实世界充满了几乎无法用预先编好的程序完全覆盖的意外事件。比如同样是打开冰箱门，可能被吸得特别紧，地上可能突然跑过一只猫，冰箱里的瓶子可能已经倾斜开门就会掉下来。人类会根据现场情况立即改变动作，但机器人如果仅见过标准的训练数据，就很容易在稍微不同的环境中失效。所以机器人不仅要理解物理，还要预测人类行为，遇到意外以后还要知道如何补救。 第三，物理世界的数据极其稀缺且昂贵。大语言模型可以阅读互联网上几乎无限的文字，但互联网上没有足够的数据告诉机器人抓起一颗鸡蛋应该用多少牛顿的力，杯子开始打滑前出现了什么细微触觉，轻拍婴儿背部的时候应该用多少力度和速度。更麻烦的是，大语言模型说错一句话重新生成一次就行了，但机器人抓碎一个玻璃杯、把老人摔在地上、甚至抱婴儿时用力过猛，造成的后果是无法挽回的。 让一个无法跟人类一样感知这个世界的机器去理解这些是极其困难的。这就是为什么在人工智能以及机器人学界里，不少人都对人形机器人的短期未来感到悲观。 比如 MIT 前人工智能实验室主任、iRobot 联合创始人 **Rodney Brooks** 就预测，要让一台机器人达到一只狗那样的智能、注意力和环境理解能力，可能要等到2048年，也就是22年后；而让机器人能像六岁孩子一样理解人类以及自身的存在，他给出的时间是“not in my lifetime”（有生之年看不到）。他说的狗的智能，是指一条狗进入一个陌生房间以后，能够迅速理解空间、避开障碍、判断人的意图、记住发生过什么、预判其他人的行动，并根据意外情况及时调整自己。 另一位图灵奖得主**杨立昆**（Yann LeCun）也反复强调，现有 AI 在这种能力上甚至不如一只猫。如果机器能够达到猫或老鼠对物理世界的理解水平，就已经是重大胜利。 所以王兴兴所说的“把机器人放进任意陌生家庭，自主完成80%日常任务能在两三年至十年内实现”，绝对是他给市场画的一个大饼。 ### 荒诞的估值与极低的研发 **老周**: 那现在我们回过头来看看宇树科技。宇树当然不是一家骗子公司，王兴兴是真正做技术出身的。宇树从四足机器人一路做到人形机器人，在电机、关节、运动控制、整机集成和成本压缩上的实力都非常强。尤其是得益于中国强大的供应链体系，宇树机器人的价格在全球市场上具有非常大的优势。 宇树的营收从2023年的1.59亿元增长到了2025年的近17亿元。目前全世界能靠卖人形机器人赚到钱的公司没有几家，但宇树科技2025年的归母净利润已经达到了2.78亿元。这些都是实打实的数据。 但宇树现在的问题是，它的名声、估值以及人们对它的期待，远远超过了公司本身的实力。宇树现在真正做得最好也已经卖出去的是机器人的身体，但资本市场给它的价格购买的却是未来的通用具身智能。简单来说，**宇树卖出去的是四肢，股民付钱购买的却是一个还没有造出来的大脑**。 宇树科技上市当天，股价从150.8元开盘直接冲到1100元，总市值接近4500亿。按照2025年2.78亿元的归母净利润计算，**市盈率为1600倍**。1600倍市盈率是什么概念？假设它今后的利润不增长，投资者要等1600年才能赚回今天付出的价格。 我们横向对比一下：**苹果**的市盈率大约是37倍，**微软**27倍，全球 AI 宠儿**英伟达**市盈率也只有28倍。这意味着英伟达每赚1块钱，全球投资人愿意给它28块钱的估值；但宇树每赚1块钱，中国股民愿意给它1600块钱的估值。这么一个跳出三界之外的市盈率当然无法持续。因此宇树科技的股价在一周内跌掉接近一半，目前大约是580元。但即便股价腰斩，市盈率依然是极其荒诞的850倍。 从市销率（P/S）来看，SpaceX 在95倍市销率时已被认为极度疯狂，而宇树上市首日最高市销率达到**262倍**，腰斩后依然有139倍，是 SpaceX 上市时的1.5倍。SpaceX 拥有星链（Starlink）、商业航天发射垄断地位、火箭回收技术以及 xAI 和 Grok 大模型；而宇树说白了现在其实就是一家机器人硬件设备制造商。 更离谱的是，宇树科技的研发费用低得惊人。2025年宇树的研发费用是1.45亿元，过去三年总和仅2.65亿元，平均每年才8000多万。著名经济学家**付鹏**就曾指出，**牧原股份**这家养猪公司同年研发投入16.48亿元，是宇树的11倍多；牧原研发人员6539人，宇树只有184人。一家号称要改变全人类劳动方式的公司，研发人员还不到一家养猪企业的3%。 若对比同行研发费用率：2025年**优必选**、**越疆**、**云深处**、**乐聚智能**等公司的研发费用率都超过23%，而宇树只有**8.53%**。 根据宇树的招股书，在过去三年中，宇树投入“多模态通用具身智能大模型项目”的资金合计大约只有2800万元，只占同期研发投入的一成左右；即使加上强化学习运动控制算法，也只有3586万元。也就是说，宇树过去三年2.65亿总研发费用中，只有**13.5%**是用在机器人的大脑和智能研发上。 3500万人民币的人工智能研发投入是什么概念？这仅仅相当于 **OpenAI** 一个顶级研究员半年的总薪酬。OpenAI 顶级研究员年薪常超1000万美元，**Google DeepMind** 甚至开出过2000万美元年薪。宇树全公司一年的研发费用加起来，大约也就是美国一个顶级 AI 研发人员的年薪。 甚至在传统玩具行业，**孩之宝**（Hasbro）2025年产品开发费用折合27.8亿人民币（宇树的近20倍），**乐高**（Lego）研发费用23.7亿元（16.3倍），**美泰**（Mattel）16.4亿元（11.3倍）。在这样的研发体量下，宣称造出了世界领先的智能机器人完全不符合现实。 ### 谁在买单？计划经济式的内循环 **老周**: 有人会问：既然说是玩具，那宇树的盈利和订单都是谁在购买呢？ 澎湃新闻曾对2025年春节后到2026年6月底全国涉及人形机器人和具身智能的749条招投标记录进行筛选，整理出302个真正采购人形机器人的项目，中标金额合计18.38亿元。在这302个项目里： * **68% 的买家是学校**（205个）； * 从金额来看，**国企采购占了全部金额的 74%**（13.67亿元）。 中国科学技术发展战略研究院统计显示，已售出的人形机器人中，42%用于科研教育，19%用于数据采集和互动展示，**真正进入工业、物流等生产场景的只有 4%**。 宇树自己的收入结构也是如此：2025年前9个月，科研教育占其收入的73.6%，商业消费占17.39%，行业应用仅占9.01%。而在这9%的行业应用中，绝大部分只是放在企业展厅迎宾，真正用于明确工业场景的收入只有约1570万元。 这区分了两个关键事实：**卖出机器人**不等于**机器人进入生产**。大学买去做研究、政府建数据采集中心能形成订单，但这些并不是真实的生产力回报。正常商业逻辑是工厂买机器人能降本增效才会自发复购；而现在的市场是机器人尚未证明生产价值，买家却已被政策创造出来了。 2026年6月8日，工信部和国资委联合发布《人形机器人与具身智能实景实训专项行动》，要求推动机器人在真实环境中常态化部署。同月，公开招标项目立即冲到72个，采购金额达8.96亿元，创历史新高。政策按钮一按，采购订单立刻涌现。这并不是自然生长出来的市场，而是一场由政府创造需求、公共资金提前买单的闭环运作。 ### 催熟产业背后的叙事与风险 **老周**: 为什么政府要在这个时候极力催熟机器人产业？核心原因有两个： 第一，**AI 竞争的下一轮战场**。美国在芯片、基础模型和软件生态上领先，而中国具备制造和供应链优势。当 AI 从虚拟走向物理世界，机器人是中国最有机会依托硬件建立壁垒的阵地。 第二，**经济需要全新的增长叙事**。在大基建与房地产降温后，人形机器人成为了极佳的宏大叙事载体。芯片制程与工业软件普通人难以感知，但机器人打拳、扭秧歌能登上春晚，直观展现所谓的科技实力。 其典型的运转链条是： 1. **战略定调**: 中央将具身智能定为战略性新兴产业； 2. **地方跟进**: 各地设立产业基金与机器人产业园，给予土地、补贴与融资； 3. **财政下单**: 国企与高校采购设备、搭建训练场与数据中心； 4. **资本包装**: 企业凭借政府订单展示高增长并获得高额估值； 5. **扩产内卷**: 融得资金后大肆扩产压价，拉高出货量； 6. **叙事闭环**: 媒体宣传中国出货量全球第一，以此反向证明产业政策的成功。 当政府同时扮演投资人、补贴者、最大客户、基建提供者与最终裁判时，**销量数据便不再能反映真实的市场需求**。 有人会类比光伏和电动车：当年也是依靠产业补贴取得全球领先。但人形机器人与光伏、电动车有本质区别：**光伏和电动车在补贴之前，技术路径已经跑通，产品具备基础功能**（光伏能发电、电动车能行驶），政策解决的是规模化降本问题。但人形机器人面临的核心瓶颈是**底层通用智能根本尚未实现**。政府可以下单采购一万台机器人，却无法通过行政命令让它们瞬间获得通用智能。 支持者认为，机器人变聪明必须先有真实环境采集数据，政府提前铺设基础设施具有合理性。然而，建立试验场是一回事，把试验场包装成成熟的商业市场则是另一回事。当政府采购被包装成商业需求，并在资本市场推高至几千亿估值时，最终买单的往往是普通散户。 宇树科技在2024年9月B3轮融资时估值约为37.85亿元，到2026年8月上市开盘市值冲至4449亿元，不到两年暴涨117倍。早期资本赚得盆满钵满，而以1100元高位接盘的散户，在短短8个交易日内便承受了股价跌至585元的腰斩损失。 目前机器人产业链上已有16家企业上市，还有56家排队等待 IPO，资本的收割浪潮才刚刚开始。 这些机器人比赛、春晚表演和产业大会，除了技术交流外，本质上是一场在经济转型期提振信心的视觉表演。大家在看到台上机器人精彩表演时，别忘了留意场边拿着遥控器的人；看到出货量激增时，别忘了看清采购单背后的财政资金；看到数千亿市值时，别忘了审视其真实的研发投入与市盈率。