暴涨629%,宇树中一签赚47万!王兴兴成90后新首富

科技每日推送 2026-08-19 10:35

作者 | 肖汝健

编辑 | 周伟鹏

就在今早,宇树科技正式登陆科创板。

 

集合竞价阶段最高报1100元每股,较发行价150.80元暴涨629.44%,总市值一度达4449亿元,中一签赚近47万!

 

暴涨629%,宇树中一签赚47万!王兴兴成90后新首富图1

宇树董事长王兴兴,直接与间接持有公司约30%股份,所持市值超千亿元,拿下“90后”首富。

 

作为全球人形机器人销冠,市场给予了宇树极高的估值溢价。

 

2025年,宇树卖出超5500台人形机器人,全球第一,营收16.99亿元,扣非净利润5.91亿元。今年上半年营收11.52亿元,同比又涨了48.54%。

 

值得注意的是,去年宇树研发费用1.45亿元,占营收8.53%,研发费用率大约只有同行的三分之一。


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此次募资,宇树计划拿出20.22亿元投向智能机器人模型研发,补足自身机器人“大脑”能力上的不足。

 

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钱都花在本体上了

 

1.45亿元的研发费用,其实高过不少机器人公司。

 

但在研发费用率上,宇树只有8.53%,优必选、越疆、云深处等机器人公司普遍超过20%。


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最直接的原因,是收入涨得太快。

 

2024年到2025年,宇树研发费用从约7000万元涨到1.45亿元,翻了一倍;同期营收却从3.93亿元涨到16.99亿元,增长超过3倍。

 

收入涨得比研发投入更快,研发费用占比自然就下来了。

 

增长主要来自人形机器人。宇树G1把价格打到9.9万元起,整个公司又因2025年春晚而爆火,人形机器人很快就成为宇树最大的收入来源。

 

更大的差别,是钱花在了哪里。

 

去年和宇树研发支出差不多的越疆科技,既要升级协作机器人,又押注具身智能;本体、运动控制、大模型、数据采集样样都做。

 

相比之下,宇树的研发更集中,主要放在机器人本体结构和运动控制上。

 

其中,运动控制也被称为机器人的“小脑”,负责协调关节、保持平衡,把动作真正执行出来。

 

为了把这副身体做好,宇树把不少核心部件都掌握在自己手里。

 

电机、减速器、编码器、驱动器等均为自主设计研发。

 

早在2024年,王兴兴就说过,"我们肯定是做机器人本体,是我们的立身之本。"

 

这些投入,最终都反映在机器人的运动能力上。

 

就在前天,宇树还发布了新的“超人”机器人,原地跳高达到2米,极限速度达到12.66米/秒,百米冲刺超过博尔特。

 

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身体很强,但大脑还需努力

 

如果说“小脑”解决的是机器人的运动能力,那么“大脑”解决的,就是能不能看懂环境、理解任务,再自己把活干完。

 

这方面,宇树还在努力中。

 

王兴兴自己也承认,目前机器人大模型“还不太够用”。他给“够用”划了条线,在八成陌生场景里完成八成任务,最快还要两三年。

 

最近,旧金山一家叫Tau Robotics的公司,推出了机器人上门保洁,一小时收费30美元。

 

机器人能吸尘、擦台面、收拾杂物,甚至还会给自己洗手,看起来已经很能干。有意思的是,这家公司用的机器人身体,正是宇树G1。


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但它还不能完全自主干活,背后仍有真人戴着VR设备远程操作。

 

宇树已经提供了一副很强的身体,但要让这副身体真正进家庭干活,还需要更聪明的“大脑”。

 

Tau把机器人送进真实家庭,还有一个目的,就是采集数据。

 

每进一个新房间、抓一种新物品,都会留下新的真实数据,用来继续训练模型。

 

这也是宇树上市后准备重点补的一块。

 

此次募资中,宇树计划投入20.22亿元研发智能机器人模型,主要用于数据采集和模型研发,让机器人接触更多真实场景,提高面对陌生环境时的泛化能力。


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今年,宇树已经陆续放出了几个机器人模型,覆盖工厂装配、家居康养等场景,不过目前都还处在试点阶段。


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机器人变聪明,先得抢数据

 

除了宇树,基本整个行业的资金,都在往机器人大脑这个方向涌入。

 

据量子位统计,今年上半年,国内具身智能赛道融资约438亿元,其中超过一半进了做"大脑"的公司,做机器人本体的只拿到12.8%。

 

要知道,2025年全年,这个赛道的融资也就554亿元。

 

而要把机器人的“大脑”做好,关键是要有足够多的真实世界数据。

 

和现在的大模型不同,机器人要学的不是网上的文字和图片,而是现实世界里,人到底怎么拿杯子、叠衣服、收拾房间。这些东西,互联网上没有现成答案。

 

所以现在,大家都开始想办法去现实世界里采数据。

 

比如京东,计划发动最多60万人参与数据采集。员工日常工作时,都可以戴着设备,把自己的动作记录下来,两年目标是积累超过1000万小时真实场景数据。

 

机器人见过的场景越多,面对陌生任务时,才越有可能自己把活干完。

 

过去几年,行业比的是谁能把机器人的身体造得更好;接下来,可能比的是谁能让机器人真正学会干活。 


END•

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