文 | 机器最前线
在2026年，资本市场对人形机器人的热情依旧不减。
自今年3月以来，具身智能行业的投融资活动频繁发生，银河通用完成了新一轮的融资，金额达到25亿元；松延动力则在B轮融资中筹集了近10亿元。据IT桔子的数据统计，在截至2026年3月20日的一年内，中国机器人赛道内共有融资事件207起，其中人形机器人的融资项目有133项，涉及115家公司。
一级市场的资金投入持续增加，投资热度不减，而在大洋彼岸的情况却截然不同。
硅谷明星初创公司K-Scale Labs在量产前夕解散团队，并开源所有技术；协作机器人先驱Rethink Robotics在2018年首次破产后于2025年再次陷入困境；社交机器人制造商Aldebaran也在2025年停止运营，儿童陪伴机器人Embodied同样遭遇关闭命运；扫地机器人的鼻祖iRobot则在2025年底申请了破产保护……这些曾经辉煌一时的公司，在黎明来临前纷纷倒下。
这种冰火两重天的局面让市场不禁质疑： 机器人行业 究竟发展到了哪一步？在此背景下，优必选、越疆、极智嘉和宇树科技等机器人企业相继发布了过去一年的成绩报告。从这些财报中或许能够找到一些答案。
营收普遍增长，但盈利的企业却寥寥无几
查看各家公司的财务报表可以发现，最直接的一个信号是大家都卖得不错了。
2025年，优必选的营收达到了20.01亿元，同比增长53.3%；极智嘉则实现了31.71亿元的收入，增幅为31.6%；在港交所上市的卧安机器人去年年底取得了9亿元的成绩，同比上升了47.7%；“协作机器人第一股”越疆营收额达4.92亿元，“仓储机器人领军者”宇树科技则收获了17.08亿元的收入，同比增长幅度高达335%。
行业整体正经历从样品向商品转变的过程。无论是人形机器人、仓储机器人还是家庭服务机器人和协作机器人，在增长趋势上各有不同的逻辑，然而在共同的增长背景下，行业依旧面临结构性挑战。
首先，虽然营收有所上升，但利润却并未随之而来。
根据财报数据，优必选的亏损额为7.9亿元，尽管比去年减少了3.7亿元，但仍距离盈亏平衡点有很大差距；越疆净亏损8404万元，同比收窄了1131.6万元；华沿机器人2025年前九个月亏损达到1560万元；云迹科技的财务状况更为严峻，从2022至2024年期间营收总额为5.5亿元，但亏损却达到了8亿元。
除了宇树和极智嘉之外，大多数机器人公司的盈利情况并不乐观。即使像极智嘉这样首次实现调整后盈利的企业也主要依赖海外市场高毛利率市场；而宇树的盈利则基于科研教育客户占据了70%以上的比例这一特殊结构上。
其次，尽管亏损在减少，“失血”现象仍未停止。
各公司在销售、管理和研发方面的开支依然居高不下。例如优必选2025年的“三费”总支出达到25.61亿元，超出其营收；越疆的销售及经销费用同比增长了32.1%，至1.82亿元；卧安机器人则在销售上投入了3.12亿元，增幅高达81.3%。
尽管宇树科技凭借480人的团队实现了人均创收355万元的成绩，但这是“产品线简化+供应链深化+人员精简+客户分散”的结果，并不具备行业普遍适用性。大多数企业仍处于依靠大量投入促进营收增长的粗放阶段，规模效应的关键转折点尚未到来。
第三，回款的压力正在逐渐累积。
以较早涉足具身智能领域的优必选为例，在人形机器人销量增加带来收入上升的同时，应收账款也呈现高企态势。2025年其应收账款达到18.42亿元，同比增长了40%，应收/营收比例超过92%，坏账准备高达5.39亿元，计提比率为29%。
对于大多数机器人企业来说，客户结构决定了现金流的质量。那些主要服务于政府和大型制造企业的公司，即使拥有良好的财务报表，其现金流紧张的情况也不会有所缓解。一旦应收账款账龄恶化，坏账将侵蚀利润。
上述多重挑战共同指向了一个核心矛盾：尽管机器人行业正在从“能展示”转向“能干活”，但在实现这一转变的过程中，“能干活”的能力和“能赚钱”的能力之间仍存在巨大的差距。
由“小脑”向“大脑”进化
过去两年，机器人领域的技术创新主要集中在运动能力上。
宇树科技在2024年首次实现全尺寸电驱人形机器人的后空翻，并于2025年刷新了人类奔跑速度记录；优必选的Walker S系列则在工厂中完成了搬运、分拣和质检等复杂操作……
这些技术突破让外界认为，机器人“身体”的问题基本得到解决，但财报中的研发投入却显示出隐藏的焦虑。
宇树科技IPO募集资金42亿元，其中接近一半的资金被明确用于具身大模型的研发；优必选在2025年的研发支出超过5亿元，其中2.7亿元投入全尺寸具身智能人形机器人的开发，预计2026年研发投入将进一步增至7亿元，重点投向具身大模型、世界模型及产品迭代。
越疆的研发费用同比增长近60%，新增部分主要投资于具身智能领域，金额达到4510万元，占研发总投入的39.3%；尽管极智嘉已实现盈利，但仍成立具身智能子公司，在技术边界上拓宽布局……
显而易见，整个行业的研发投入正从“小脑”向“大脑”迁移。这一转变背后的原因是硬件上的差异逐渐缩小，“跑得快、跳得高”的特点已经无法形成差异化壁垒。
2025年3月，高盛发布针对宇树科技的实地调研报告，核心观点直接指出该公司技术架构存在的结构性问题：“宇树机器人的优势在于步态控制技术”。
报告中提到，宇树感知层采用多传感器融合技术、仿真环境构建等手段；在大脑方面，则依靠深度学习模型来实现智能决策。然而这些系统之间的集成度和协同效率仍有待提升。
当高质量数据的重要性日益凸显，“如何获取这些数据”便不再是一个单纯的技术问题，而是上升为战略层面的挑战。面对这一共同难题，各家企业基于自身优势给出了不同的解决方案。
宇树采取“硬件养数据”的策略：通过向全球实验室和高校提供5500台人形机器人平台，客观上积累了多样化的场景数据。
优必选则选择“以场景换数据”，将Walker S系列直接部署在比亚迪、奥迪一汽和富士康等大型企业的生产线中，利用真实工业环境中的高质量数据来训练自家的大模型。
越疆的策略是“规模建回流”：通过每年生产十万台级别的机械臂构建数据闭环体系，使不同工厂、工位的操作数据能够持续反馈到模型迭代中去。
高质量物理交互数据获取的速度和成本直接决定了具身智能大模型的发展速度。在未来两三年内，这场关于数据资产的争夺战将尤为关键。只有那些能够在“大脑”和数据两端都完成布局的企业，才能在下一阶段的竞争中占据优势地位。
总体来看，从各家财报可以窥见，营收的增长证实了商业化的加速推进，亏损幅度的收窄则释放出了规模效应的早期信号；而高额的应收账款也揭示出商业模式尚不成熟的一面。同时，研发投入结构的整体转向表明行业已意识到真正的瓶颈所在。
接下来的两三年时间将是考验各家数据战略和技术路线的大考期。只有那些能够在“大脑”和数据两端都做好准备的企业，才有资格进入下一阶段的竞争格局。
越疆创始人刘培超曾表示：“去年行业内沉淀下来的有价值的数据，（时长）不超过3万个小时。可能有几十万个小时的数据没有太大价值，只能做预训练，很难做到泛化并提升（机器人操作）准确率。”
当高质量数据的重要性与日俱增，“数据从哪里来”便不再是技术问题，而是战略问题。 面对这一共同困境，各家企业基于自身禀赋，给出了截然不同的回答。
宇树的策略是“以硬件养数据”。5500台人形机器人流向全球实验室和高校，买家用这些平台跑自己的算法、做自己的研究，客观上为宇树积累了多样化的场景数据。
优必选的策略是“以场景换数据”。Walker S系列直接扎进比亚迪、奥迪一汽、富士康的产线，用真实工业场景中的亿级高质量数据训练自研的Thinker大模型。
至于越疆的策略则是“以规模建回流”。通过每年出厂十万台级别的机械臂，构建数据回流体系，让不同工厂、不同工位的操作数据持续反哺模型迭代。
高质量物理交互数据的获取速度和成本，直接决定了具身智能大模型的进化速度。这意味着，未来两到三年的竞争，本质上或许将是一场数据资产的争夺战。谁能率先构建起规模化、多样化、高质量的真实交互数据闭环，谁就能在具身大模型的进化上占据先机。
而那些数据获取能力不足的企业，即便在硬件层面做到了极致，也可能在“大脑”层面的竞赛中逐渐掉队。
总而言之，透过这一份份财报，营收增长印证了商业化落地的加速，亏损收窄释放出规模效应的早期信号，应收账款高企则照出商业模式尚不成熟的另一面，而研发投入结构的集体转向，则说明行业已经意识到真正的瓶颈所在。
接下来两到三年，将是对各家数据战略和技术路线的大考。只有那些在“大脑”和数据两端都完成布局的企业，才有资格站上下一个阶段的 “ 牌桌 ” 。