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宇树科技 219 倍估值背后:人形机器人还要折叠几次

36 氪转载文章以宇树科技 IPO 为切口,拆解具身智能高估值的成因、与特斯拉及 Figure AI 的差距,以及量产与…

2026.08.12 · 周三5 分钟阅读

宇树科技以 219 倍市盈率登陆 A 股,被市场冠以「人形机器人第一股」之名。在中签暴富与千万年薪抢人的喧嚣背后,具身智能行业的高估值能否兑现,取决于技术、护城河与现金流能否完成一次次「折叠」。

第一次折叠:对标特斯拉与 Figure AI 的能力差

宇树科技的高估值并非孤例。在全球科技竞争语境下,凡是美股有对标的国产硬科技,A股都倾向于给出显著溢价:长鑫科技估值约为海外存储三巨头的 3–5 倍,寒武纪估值远超其业绩增速,华虹半导体市盈率高达 800 倍。具身智能同样具备这一逻辑:一方面被多省「十五五」规划列为战略性新兴产业,政府引导基金有较高概率进入;另一方面,国产人形机器人被视为未来用工与国防的重要力量。

但估值合理性不等于当下可被市场消化。最典型的反例是波士顿动力,Atlas 后空翻曾定义行业想象,却因无法量产而被韩国资本收购。当前最可能的对标对象是特斯拉 Optimus 与 Figure AI:前者依托自研端到端神经网络,将视觉语言动作(VLA)模型落地于人形机器人,已在自家工厂分拣电池、搬运零件;Figure AI 自研 Helix 02 模型,并将其 Figure 02 送入宝马美国工厂,参与超过 3 万辆 BMW X3 的生产。

国内厂商正在跟进 VLA 路径,但技术壁垒客观存在。特斯拉等巨头已不再在发布会上公开核心算法细节,以防止中国厂商学习。国内企业必须独立蹚出技术路线,差距存在但并未实质掉队。同时,将机器人送进工厂产线仍是更难的命题:当前落地场景多为制造、消防、电厂巡检等 To G / To 大B 市场,客户有限且对定制化要求高,与标准化硬件销售模式存在冲突。

第二次折叠:群雄逐鹿,谁来构筑垄断级护城河

宇树 219 倍市盈率部分来自 A 股稀缺性溢价,但随着智元机器人、乐聚智能、云深处相继进入问询流程,这种稀缺性正在被稀释。宇树的现有优势集中在四足机器人现金牛、人形机器人量产能力以及供应链成本摊薄,但放到更大的市场中,优势并不绝对。

目前国内上百家具身智能企业扎堆人形整机、四足机器人、机械臂等赛道,产品看似五花八门,本质比拼的仍是组装能力,与智能手机行业类似,难免迎来「千机大战」式的淘汰赛。能够率先拿出领先市场一到两个代际产品(例如 iPhone 4 之于功能机)的厂商,将建立极高的护城河,但答案目前并不清晰:

  • 优必选等深耕工业场景的厂商已推出全尺寸机器人;
  • 小鹏、小米、比亚迪等车企复用自动驾驶技术,重金押注机器人赛道并优先在自家车厂落地;
  • 智元机器人等 AI 公司与大量高校背景初创公司,试图以算法与模型优势弯道超车。

最终能够跑出来的可能只有 3–5 家公司,吃掉 80% 的市场份额,其余归于 other 一栏。构筑资本市场所关注的「垄断级护城河」,是国内具身智能厂商必须完成的第二次折叠。

第三次折叠:从高估值未来折叠到当下现金流

对宇树这类标的,传统市盈率估值已不够用,需要结合利润复合年增长率(CAGR)、市盈率相对盈利增长比率(PEG)等指标来判断安全边际。换言之,只有持续增长的利润才能让高估值软着陆,这是具身智能公司的生命线。

招股书显示,宇树预计 2026 年上半年营业收入为 10.52 亿–11.28 亿元,同比增长 35.62%–45.41%。其中人形机器人 2025 年收入 8.68 亿元,占总营收 51.78%,已超越四足机器人成为主力业务。但拆解结构可见,该部分收入高度依赖科研教育市场:2025 年 1—9 月,人形机器人来自科研教育领域的收入占比高达 73.60%,工业制造、巡检等场景占比偏低。

行业现实同样严峻。ChatGPT 时刻尚未到来,人形机器人泛化能力不足,大多无法自主完成任务拆解与执行闭环,人工遥控仍是主要方式;而人工遥控又对作业环境基础设施要求极高——某厂商在巡检任务中曾因指令与机器人不同步,导致机器人在缺乏智能大脑自主判断的情况下动作错乱、倒地抽搐。这种表现在工业和家庭场景中都难以被接受。

人形机器人目前能承担的多是 AGV 小车、机械臂也能完成的简单搬运与分拣,在复杂装配或家庭场景中成功率不达标且成本高昂,既不好卖给 C 端消费者,也难以硬塞进 B 端工厂。车企可以自产自销,纯具身智能公司则需要认真掂量。宇树在招股书中亦提示:若新产品推广不及预期、原材料成本上升、研发投入强度加大,公司将面临经营业绩下降甚至亏损的风险。

如果缺乏利润的持续高速增长,人形机器人上百倍的溢价就只是难以消化的巨大泡沫。中签必赚的狂热、千万年薪的人才争夺,都是用当下的真金白银购买一个尚未被完全证实的未来。这条产业路径还要经过多少次折叠才能真正落地,是投资者与从业者都需直面的问题。

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