“场景—数据—产品—成本”的循环一旦跑通，中国企业今天的制造优势，终将成长为具身智能时代的产业壁垒

文｜《财经》记者 张建锋 杨秀红 研究员 康国亮

编辑｜杨秀红

2026年8月19日，宇树科技即将登陆科创板，610亿元估值、219倍市盈率——这组数字将“A股人形机器人第一股”推向资本与产业的双重聚光灯下。

围绕宇树科技上市的争议从未停止：它是一家硬件公司，还是一家AI公司？科研订单能否持续？如何实现商业化落地？219倍市盈率是否透支了未来？DeepSeek（深度求索）的战略入股意味着什么？中国机器人企业如何构建自身的核心竞争力？

带着这些问题，《财经》在宇树科技上市前夕专访了长江商学院金融学教授、产业政策研究部主任李学楠。李学楠长期专注于资产定价、货币政策及公司治理方向的学术研究，并持续跟踪硬科技产业资本周期，能够结合企业财务约束、投融资等弹性解读成长企业估值争议，为投资者更好地理解具身智能产业的资本逻辑提供了独特视角。

在李学楠看来，宇树科技当前的估值由两层构成，“硬件经营结果打底，AI和具身智能能力提供未来期权”。而这一轮机器人上市潮真正值得关注的地方在于：越来越多企业开始把自己的技术路线交给公开市场验证——从回答“资本信不信”转向回答“经营结果能否持续自证”。

长江商学院金融学教授李学楠。图/受访者提供

李学楠认为，中国机器人企业已借助完备制造业基础与供应链能力，复刻新能源车、光伏等路径，通过工程改进与规模制造把机器做出来、把价格降下来。但下一阶段，仅靠“造得出、卖得便宜”还不够。中国机器人企业未来的核心竞争力，会沿着一条链继续往前走：制造优势变成场景优势，场景优势再变成数据优势，最后形成模型和交付优势。

为何掀起上市潮

《财经》：宇树科技从获得科创板受理到过会仅用时73天，为近两年科创板过会用时最短的IPO（首次公开募股）项目。另外有多家具身智能企业启动IPO。您如何看待目前具身智能企业的上市态势？

李学楠：第一个层面，资本市场制度正提升对硬科技的适配度：宇树科技快速过会、云深处今年5月的科创板IPO获受理，具身智能企业密集闯关，标志产业从一级市场独撑转向一二级资本共扶。

但审核提速与政策重视不等于监管背书盈利或估值，公开市场终将用收入、利润、现金流与投资者投票检验成色。

《财经》：为什么具身智能企业现在都急着上市？

李学楠：这就是第二个层面，可以反过来看。具身智能是典型高资本、高人才密度行业：从样机到产品再到规模商业化，模型、本体、传感器、制造基地等均需持续重投入，且后期烧钱可能更甚。一级市场能托举企业度过早期阶段，上市后则打开更大规模、更持续的资金源，资金能力本身将重塑下一轮排位。

同时，上市亦强化人才与整合筹码：算法、控制、机电、芯片等领域人才，在股权激励获公开定价与流动性后更易留存吸纳；产业终将进入并购期——单家企业难以全栈自研模型、本体、零部件、场景，上市公司可借现金或股份收购补短板、扩规模。

抢上市是现实竞争选择：谁先掌握长期资本、锁定核心团队、跑通整合链路，实现公开市场验证，谁就在商业化深水区多一分主动权。

《财经》：您提到公开市场验证，这是否意味着具身智能行业正在经历一个阶段性的转变？

李学楠：第三个层面就是，具身智能正在从创业投资阶段进入公开市场验证阶段。

过去行业定价权多在一级市场，机构主要看技术路线、创始团队、融资能力与产业空间。上市后评价体系转向，季度收入、客户结构、研发转化率、降价后毛利、产能订单等全部公开，接受投资者检验。一批机器人公司上市亦有行业价值——持续披露的经营数据，能帮市场看清哪些技术方向与商业路径真正跑得通。

我们研究政府引导基金提出“方向性外部性”：在技术路线高度不确定的新产业，首批企业和投资者在帮市场试错，探索成本沉没、成功信息却会行业外溢，导致私人资本天然投入不足。政府引导基金分担早期试错成本，具备经济学合理性。

观察显示，政府引导基金入场后早期技术方向先更分散，随着成功信号出现再逐步收敛。具身智能正处于此阶段——模型架构、本体设计、落地场景均未定论，正是典型的“方向探索期”。

这轮上市潮看点在于，企业技术路线交给公开市场验证，从回答“资本信不信”转向回答“经营结果能否持续自证”。

《财经》：宇树科技在战略配售阶段引入了DeepSeek，双方已签署《战略合作备忘录》。您如何看待这两家国内头部人工智能企业之间的合作？

李学楠：这项合作值得关注，因为它触及了具身智能未来非常关键的一条技术链：模型、本体和真实世界数据能不能形成闭环。

DeepSeek进入战略配售后，限售安排意味着双方在资本层面建立了一定的长期关系。双方披露的合作方向，包括通用人工智能联合研发、高性能通用机器人以及AI大模型相关合作。

《财经》：DeepSeek的技术路线和机器人有什么契合点？

李学楠：机器人模型不同于纯云端大模型，受本体算力、功耗、时延与可靠性硬约束，超大模型难直接上机，未来可能走“云—边—端”协同：复杂训练与部分重推理留云端，机器人端跑蒸馏压缩后的小模型。

DeepSeek已把R1能力蒸馏至1.5B-70B多档，核心思路正是“强模型能力向小模型迁移”，与机器人“不能无限堆参数、又要保住理解推理决策”的诉求高度契合。其在开源、蒸馏、推理效率上的积累，使之成为极具吸引力的底层伙伴。

宇树科技牵手DeepSeek顺理成章——前者要的是强且轻的端侧智能，后者恰能把大模型能力压进机器人本体的功耗与时延预算里，补齐“真现场干活”的最后一块拼图。

《财经》：大语言模型的进步主要发生在数字世界，而机器人需要把智能带进物理世界。这个闭环具体怎么运作？

李学楠：大模型进步多在数字世界，机器人要把智能落地到物理现场：模型下指令，关节、传感器须真执行；抓取偏差、零件掉落、需人工接管等失败数据尤为珍贵，构成互联网没有的物理世界语料。

宇树科技强在本体、运控、工程量产与出货量，DeepSeek精于模型蒸馏、开源与推理效率。二者结合，一方面解决模型上机器人的难题，一方面让真实作业数据回流训练，理论上可跑通“模型决策—本体执行—数据回流—模型再迭代”闭环。

资本市场最后要看合作产生什么结果，技术协同能走多深。未来可关注几个指标：复杂任务成功率是否提升、人工接管率有无下降、模型跨场景迁移能力如何、新场景适配需多少重训成本以及能否催生客户愿付费的新品。

DeepSeek能提高宇树科技机器人智能上限，宇树科技给模型增加物理入口，最终价值需看二者能否在真实世界里持续形成数据闭环。

关键风险与估值

《财经》：市场普遍认为，机器人行业处于“Demo（演示）到Product（产品）”的关键阶段，如何实现商业化落地是宇树科技等公司面临的关键风险。财报显示，宇树科技的订单中，科研教育采购所占比例较大，市场担忧科研订单支撑力度不足。您如何看待宇树科技等公司面临的商业化落地难题？

李学楠：宇树科技“科研教育”订单不仅来自高校实验室，还来自科研机构、科技企业、教育机构等，用于算法开发、具身研究、二次开发与实训。

市场提出的商业化问题很有必要，分拆数据看，公司人形机器人业务能够看到一个反差。2025年，宇树人形机器人收入已经达到约8.68亿元，占主营业务收入51.78%，全年出货量超过5500台，产品规模已起来。

但从场景数据看，截至2025年前三季度，人形机器人收入中73.60%仍来自科研教育，商业消费占17.39%，行业应用占9.01%。再往下拆，智能制造、智能巡检、物流配送等明确应用场景合计收入1570.20万元，只占同期人形机器人收入的约2.6%。

宇树当前商业化的特点为，产品化很快，进入生产作业环节还在早期。人形机器人以后有多少能进入工厂等真实工作现场，连续运行并形成复购，会决定人形机器人商业化还能往前走多远。

《财经》：从Demo到Product之后，还有几道关？我们应该怎么判断宇树商业化的进度？

李学楠：我们之前研究具身智能时，一直很关注从“Demo”到“Product”以后还有几道关。第一道关是机器人能够卖出去。第二道关是客户买回去以后真的在使用。再往后，机器人要在真实工况里连续工作，故障率和人工接管率不断下降，客户发现这台机器确实能够节约人工、提高效率或者完成以前很难完成的工作。到了这个阶段，第二次采购和规模采购才会出现。

所以未来判断宇树商业化进度，需看行业客户占比、单台真实运行时长、故障与接管率、复购率、售后成本及替客户省多少人工。数据跑出来，才知道它是新奇科技品还是新生产工具。

《财经》：海外市场是宇树的重要优势，公司在海外面临哪些机会和风险？

李学楠：2023年至2025年，公司境外主营业务收入均超40%，说明宇树从很早的阶段就在全球市场接受产品验证。

中国机器人出海有三大优势：第一是供应链和制造效率，中国在电机、减速器、传感器、电池、电子元器件和整机制造等环节形成了很完整的产业体系；第二是成本下降速度，当同样性能的机器人价格不断下降，科研机构、中小开发者和企业采购机器人的门槛也会下降；第三是全球开发者本身就构成重要的数据和应用来源。

宇树科技人形机器人模拟流水线生产场景。图/中新

来自海外市场的风险也非常现实。汇率已经直接影响企业财务数据，不同国家对机器人、人工智能、数据安全、通信设备和先进技术的监管也在加强；此外还有知识产权、产品安全责任、出口管制、售后服务和地缘政治等问题。

《财经》：宇树科技以610亿元估值、219倍市盈率登陆科创板。目前市场对其估值存在争议，争议的焦点是：公司应该以一个“硬件公司”还是“AI公司”估值。您认为宇树科技估值的核心指标是什么？

李学楠：关于“硬件公司和AI公司”的争论，应放在价值链上看。宇树已有一层具体的硬件经营价值，还有一层尚在成长中的AI和平台价值。

第一层已经能够从财务数据里看到，这家公司已经形成产品销售、利润和正向经营现金流，有真实的硬件经营底座。

第二层来自未来。如果机器人不断进入真实世界，它可能形成具身智能模型、真实世界数据、开发者生态、软件能力和平台能力。资本市场现在给予比较高的估值，本质上包含了对这一部分未来价值的预期。

宇树当前的估值，是硬件经营结果打底，AI和具身智能能力提供未来期权。219倍市盈率本身也说明，投资者显然没有只按照当前利润给其定价。资本市场把相当大一部分未来增长提前放进了价格里。问题在于，期权最后有多少能够变成现金流。

《财经》：未来几年观察宇树的发展状况，应该重点关注哪些指标？

李学楠：未来几年观察宇树，需要逐渐从一些科技行业常见的指标转向经营指标。

首先看销量增加以后单位成本能不能继续下降。机器人产业最终可能会经历制造业常见的学习曲线，销量提高、供应链成熟、设计优化，带来单位成本下降。

然后看客户结构。科研客户之外，有多少工厂、物流企业、能源企业、服务企业开始采购；这些客户是否会复购，复购规模有多大。

第三看数据和模型。大量机器人卖出去以后，有没有产生企业能够持续利用的真实世界数据，这些数据有没有反过来提高模型的泛化能力和任务成功率。

第四看研发投入效率。宇树现在准备投入大量资金做模型、本体和制造基地，几年以后，这些投入最终要表现为更好的产品、更低的成本、更广的客户以及更稳定的现金流。

《财经》：2026年一季度宇树营收同比增长68.49%，但扣非净利润同比下降52.55%。这个数据说明了什么？

李学楠：对于一家处于高速投入期的新兴科技企业而言，上述业绩波动并不意外，但它提醒投资者，高增长和高估值以后，财务报表对企业的要求会越来越高。

宇树估值的核心，是未来几年能否把今天资本市场支付的“未来价格”，一项项变成客户、订单、数据、利润和现金流。

如何构建核心竞争力

《财经》：目前全球范围内，具身智能行业入局者众多，参与主体既包括宇树、波士顿动力、Figure等创业公司，也包括特斯拉、小鹏、小米等跨界企业。未来，具身智能行业在核心技术发展方向、产业链协同、市场竞争格局方面，将呈现何种发展趋势？

李学楠：未来几年，我觉得行业最大的变化会发生在评价标准上。过去两三年行业热衷展示机器人跳跃、翻跟头等动作，下一阶段将更关注其能否连续完成实际工作。

今年6月，工信部和国务院国资委正式启动2026年度人形机器人与具身智能实景实训专项行动，目标非常有代表性：推动机器人进入真实生产生活环境，构建“实景实训—数据沉淀—产品迭代—规模部署”闭环，年底前推动重点产品在代表性场景开启“作业模式”。这说明产业评价标准正在变化。

《财经》：商业化落地方面，哪些场景会最先成熟？

李学楠：具身智能将率先在任务明确、环境可控、投资回报可算的场景落地，如制造、仓储物流、能源巡检、危化作业等方面。相比之下，家庭环境高度非标，叠加安全、成本与泛化能力三重门槛，大规模家用仍需更长周期。

《财经》：技术方向上，竞争重点会发生什么变化？

李学楠：技术方向上，竞争重点会从单项运动能力逐渐进入“模型—本体—数据”整体能力。机器人的身体需要足够可靠，模型需要理解任务，传感器要感知环境，真实运行又不断产生数据。一家公司如果能够让这四部分循环起来，长期优势就会逐渐积累。

《财经》：现在大家都关注机器人价格，未来会大幅下降吗？

李学楠：行业认知正从“单机售价”转向“单位任务成本”，即使本体售价下探，若作业时长有限、故障频发、维护依赖工程师，隐性成本依然高企。真正决定商业化天花板的是设备利用率、故障率、维护成本与全生命周期寿命，而非采购价。

《财经》：产业链和竞争格局方面，会有何变化？

李学楠：产业链也会越来越复杂。整机企业之外，关节、灵巧手、传感器、电机、减速器、芯片、电池、材料都会继续成长，同时还会出现数据采集、仿真训练、遥操作、模型训练、中试验证、租赁、保险、维修和系统集成等大量服务环节。机器人产业走到规模化阶段以后，很可能会形成一条远长于今天的产业链。

《财经》：在上述趋势变化中，中国机器人公司该如何构建自己的核心竞争力？

李学楠：中国机器人企业已借助完备制造业基础与供应链能力，复刻新能源车、光伏等路径，通过工程改进与规模制造把机器做出来、把价格降下来。但下一阶段，仅靠“造得出、卖得便宜”还不够。我觉得，中国机器人企业未来的核心竞争力，会沿着一条链继续往前走：制造优势变成场景优势，场景优势再变成数据优势，最后形成模型和交付优势。中国最大的资源之一，就是拥有全球规模最大、门类最完整的制造业体系。汽车工厂、3C工厂、仓库、电网、矿山等都可以成为机器人的真实训练环境。

机器人在日常作业中会持续遇到实验室难预见的问题——光照物料位移、人员穿插、异物坠落、失效恢复与人机接管边界等，由此沉淀的高价值真实数据，反哺模型迭代与稳定交付，构成难以复制的壁垒。

《财经》：除了场景和数据，企业还有哪些能力容易被忽略？

李学楠：还有一项常被忽略的核心能力：交付。同一台机器人，发布会上完成一次复杂动作，和在客户现场日工作十小时、连续稳定运行数年，是两回事。质量体系、备件供给、软件迭代、现场工程师储备、售后响应与海外服务网络，最终都会沉淀为竞争壁垒。

此外，还有资本纪律。具身智能是长周期烧钱赛道——模型、本体、制造、场景测试皆需要重金投入。资本可以帮助企业争取时间，但每一轮融资都需要兑现为新能力：研发要落地产品、产能要跑通销量、销量要带来复购、复购要生成正向现金流，这条链最终必须闭环。

《财经》：如果把中国机器人企业下一阶段的核心竞争力压缩成一句话，您会如何概括总结？

李学楠：中国机器人上一程的优势，是能把复杂机器做出来，再把价格不断打下来；下一程的比赛，是把机器送进工厂、仓库、电网、矿山等真实工作现场，让它们每天真正干活。

中国完备庞大的制造业本身就是全球稀缺的具身智能训练场——数据在作业里产生，产品在场景里迭代，成本在应用中再降。“场景—数据—产品—成本”这一循环一旦跑通，中国今天的制造优势，终将成长为具身智能时代的产业壁垒。

（长江商学院高级研究员王小龙对此文亦有贡献）

责编 |王祎