21世纪经济报道张梓桐 上海报道

自去年10月特斯拉的“擎天柱”亮相以来，“人形机器人”这股风在全球吹了将近一年，如今，国内人形机器人第一股终于有望诞生。

8月25日，优必选更新了港股IPO招股书。中国证监会官网显示，优必选科技拟发行不超过1.558亿股在港交所上市，证监会对优必选境外发行上市备案信息予以确认。一旦在香港上市，优必选将成为中国人形机器人第一股。

这并非优必选第一次冲击二级市场。2019年4月，优必选与中金公司签订上市辅导协议，计划登陆A股。2020年11月，优必选与中金公司、股东民生证券重签上市辅导协议。其后，中金公司2021年1月退出，民生证券辅导工作进展报告（第七版）最后一次更新停留在2022年10月11日。2023年1月，优必选正式终止辅导。

而优必选放弃A股，转战港股的原因与其当前所处的商业化阶段密切相关。

一位毕马威中国内长期关注港股动态的专家对21世纪经济报道记者分析称，港交所今年在推出18C制度后更加看重企业的未来增长潜力，因此更适合未商业化或者商业化路径尚未明确的独角兽企业，如果从具体指标的角度来看，18C制度要求相关企业取得领航资深独立投资者一定金额的投资，因此一些较受市场关注的领域（如人工智能）预计在寻找投资者方面相对比较容易，某程度上令相关企业在通过18C制度上市方面较有优势。

但无论如何，对优必选来说，一方面是持续升高的研发投入，另一方面则是等待持续探索的应用场景，因此无论是否能成功登陆二级市场，其产业化的征程才刚刚开始。

营收逐年增长

在业绩方面，公司营收连年升高但目前尚未盈利。2020年、2021年、2022年，优必选营业收入分别为7.4亿元、8.17亿元、10.08亿元，净利润分别约为人民币-7.07亿元、-9.18亿元、-9.87亿元。今年前4个月，公司实现营收1.32亿元，经调整亏损为-2.73亿元，较上年同期有所收窄。

对此，公司解释称主要是由于开发新产品以获取市场份额的研发开支、推品牌及产品的销售及营销开支以及支持运营的一般及行政开支均较为高昂。

其中，公司年内亏损由2020财年的人民币7.07亿元增至2021财年的人民币9.17亿元，主要是由于毛利锐减以及用于运营的一般及行政开支、研发开支以及销售及营销开支大增所致。

但究其根本，还是当前人形机器人的应用场景仍然有限，制造成本仍然较高。

从公司历年销售的产品来看，据招股书，在过去两年多内，公司出售了10台产品。公司2021财年售出一台真人尺寸人形机器人Walker-2；于2022财年售出一台Walker、一台Walker-1、一台Walker-2及两台Walker X；一台Walker-2及两台Walker X，及于2023年首四个月售出一台Walker-2(用于教育目的)。

在销售上述产品后，公司分别于2021财年、2022财年及2023年首四个月确认Walker系列的收入为880万元、4.87亿元及230万元。

由此可见，优必选营收主要来自教育机器人产品及解决方案。2020年优必选教育机器人营收为6.12亿元，占整体营业收入的比例为82.7%。2021年教育机器人营收下滑至4.61亿元，2022年前9个月为3.6亿元，分别占当年营收的56.5%和67.7%。

按照2021年的营业收入，优必选已经成为中国第一大教育智能机器人产品及解决方案提供商，市场份额为20.1%。

商业化前景持续探索

从全球范围来看，优必选所处的人形机器人赛道公司都在静待商业化拐点时刻的到来。

以机器人行业龙头波士顿动力为例，其在成立至今的过去二十余年内几经易主，每次的原因都是母公司资金“烧不起”故而转手他人。

1992年，波士顿动力公司由马克·雷波特成立，旗下拥有机器人，如机器大狗（BigDog）、机器豹子（Cheetah）等；2013年12月，谷歌母公司Alphabet收购波士顿动力公司；五年后的2017年6月9日，谷歌母公司将其卖给日本软银集团。而在三年前的2020年12月11日，韩国现代汽车公司又成为波士顿动力新任“老板”。而在最后一次作价收购时，波士顿动力的估值已经低至11亿美元，较最高点的30亿美元跌去一半有余。

这背后核心的原因在于，人形机器人在软硬件方面仍需要跨越许多技术实现的鸿沟，而填补这些鸿沟的，将是大量的研发投入。

在日前召开的世界机器人大会上，宇树科技CEO王兴兴就指出，当前的通用大模型在研发之初并非为了适配通用人形机器人，大模型目前的主要能力在于文本处理之上，但是其对环境认知和感知能力基本为零。

而这背后的原因在于数据获取便捷程度的差异。“ChatGPT等文本大模型的数据都是静态的。简单说就是数据集都可以直接从互联网拉取，但机器人数据集很多都是动态的，不能用静态数据进行训练，而且训练出来的效果都不是特别理想，必须用仿真环境或者别的手段产生动态模拟机器人跟物理环境的接触、交互。所以目前人形机器人基本都是仿真先行，再把它布置到实物机器人上，因此硬件和机器人大模型的问题未来需要具体花多少时间才能解决，可能也好预估。”王兴兴说道。

在感知之外，业内专家对未来人形机器人在执行速度、能源攻击等方面的挑战也提出了观点。

“当前物流机器人速度相对来说还是偏慢，所以执行速度是一个大问题，另外能源供应方面，因为机器人会消耗很多的能源，所以我们需要在能源供应上有新的技术突破。”以色列机器人协会副主席AloisC.Knoll说道。