刚刚，头顶“A股人形机器人第一股”光环，宇树科技正式登陆科创板。

150.8元的发行价、约610亿元的发行市值、60.99亿元的预计募资额，以及219.23倍的发行市盈率。

宇树科技的上市堪称一场资本盛宴。

根据最新数据，刚刚，宇树上市首日开盘涨629.44%，股价现报最高1100元，开盘一度达到4449亿元；宇树最新报900元/股，最新市值约3600亿元。

所以，不管从行业热度，还是市场各类褒贬评价都能看出，宇树本轮上市热度空前，也带动接近50家具身智能、人形机器人企业启动股改或是IPO筹备。

早在2021年，我就对宇树Unitree Go1十分感兴趣，专程专访宇树科技创始人、CEO王兴兴。彼时，宇树主力产品正是四足机器人，也正处在行业低谷，那是我第一次听王兴兴分享他的思考。

最后，那篇稿子的标题叫《宇树科技：四足机器人将在 5 年内普及，我们不是“中国版波士顿动力”》。

“有些朋友或投资人来我们公司，来之前跟我说对我们产品其实没什么感兴趣。但实际体验后，他现场就想买，甚至直接下单。这就像当年的手机、无人机，它需要一段接受的时间。”王兴兴当时告诉我。

五年过去，回过头看，宇树科技实实在在证明自己并非海外厂商的复刻，已经成长为全球四足机器人行业的领跑者。

更让人没想到的是，宇树还打造出领先的人形机器人，登上春晚，热度攀升，甚至走向IPO，大放异彩。

而五年后的今天，宇树成功上市，反观波士顿动力三十年间几经易主，最终被卖给韩国现代汽车。

但宇树的故事没讲完。

上市并不是宇树的终点，在这千亿市值背后，市场真正押注的，是另一件事：大脑。

王兴兴在路演中说，宇树的目标是成为全球高性能通用机器人领域的持续领先企业，并最终“实现人类最终极的梦想AGI”。

那么，未来的宇树需要：加速量产迭代本体，并且为机器人打造最聪明的具身原生大脑。

“为什么机器人干活时成功率偏低？最根本的原因就是AI模型的输出与真实世界匹配度不够高。这是目前全世界最大的瓶颈，一旦突破，具身智能的ChatGPT时刻也就基本到来了。”王兴兴昨日对外表示。

宇树20亿资金投向：具身大脑

8月17日，宇树科技发布了一段“超越人类突破极限”机器人演示视频，引发关注。

该视频原地跳高可达2米，极限速度12.66m/s，腿长是0.85米，超越人类原地跳高和奔跑速度纪录。

这其实映射了一件事：

过去十年间，宇树的技术长板在于运动控制，但短板则是如何给“大脑”补课，这也是宇树未来增长空间与风险的重要变量。

招股书中提到，未来宇树有20.22亿元资金将投向机器人“大脑”，也就是具身大模型研发。

从2025年起，王兴兴就在各种场合开始讲宇树新的叙事：AI。

“如果具身AI模型真的大规模突破了，大家发现它的价值非常非常大，那时候工业化的巨头都进来，资源可能比现在整个社会上的资金翻100倍甚至1000倍——那时候真的很多机器人可能真的是白送。放在家里，采个数据就好。放到工厂里，机器人产生多少价值，大家分成就好。”王兴兴在2025年底坦言对于具身智能的看好。

王兴兴直言，AI能力越强，对硬件的要求反而越低。“目前我们用的方案相对来说比较适合量产，不容易出问题。如果后期发现有更好的、能量产、效果不错的，我可能就换掉了。”

宇树选择的是从身体向大脑延伸：先把本体做到量产，再用资本补齐模型、数据和训练能力。但另一条路线也在同时形成——把大脑从单一本体中独立出来，训练可以进入不同机器人的通用智能。前者掌握硬件、场景和真实数据，后者争夺的则是智能的跨本体复用。

王兴兴曾告诉我，未来五年内，宇树科技的四足机器人可以像智能手机和无人机一样，既便宜还受欢迎，成为人类出行生活中的移动伴侣。

招股书显示，2023年、2024年和2025年，宇树各期研发费用金额分别为 4995.18万元、7001.70万元、1.45亿元，总计2.6亿元左右。

但这样的投入规模，难以匹配具身智能赛道在数据采集、模型预训练、基础设施与算力上持续的巨额研发开销，这也让市场对其模型能力打上问号。

宇树科技在招股书直言，公司前期研发投入侧重本体与运动控制，在具身大模型方面投入较少，且尚未大规模开展真实数据采集与工厂部署训练。所以在61亿元的募资中，有一半将集中投向智能机器人模型研发。

“公司前期研发投入侧重本体结构与运动控制即本体与小脑方面，期间随全球AI技术发展，自 2024 年起开始逐步加强对具身大模型即大脑方面的研发投入，虽已取得阶段性研发成果，但报告期内研发投入占比相对较小。

例如，在全球技术路线与数据场景尚未明确的情况下，公司报告期内尚未大规模开展真实数据采集与工厂部署训练等工作。2025 年下半年以来，随着自研通用 WMA 模型与 VLA 模型的陆续发布，公司后续将进一步加强对具身大模型及相关配套数据采集与场景实训的研发投入。若未来大规模研发投入成效不及预期，公司将较难以保持在核心技术、市场地位等方面的领先优势。”宇树问询函这样回应。

宇树投资人、锦秋基金合伙人臧天宇认为，上市是宇树走向全球化的第一步。上市之后，宇树能够在资本市场上以更低的融资成本获取资金，从而更快地建厂、招人、把业务迅速拓展至全世界。具身智能才刚刚起步，宇树需要资本来支撑下一阶段的规模化与国际化。

然而如今，在具身智能和人形机器人赛道，宇树强敌环伺。

今年上半年，具身智能领域的融资热度可以用“疯狂”来形容。

千寻智能三个月内融资近50亿元；星源智成立不到一年，融资规模已达10亿元级别；星海图、自变量机器人、智平方等初创公司成立2-3年就实现200亿估值规模；破壳机器人一个月内拿下数千万美元天使轮。

这个赛道的资本密度，已经逼近当年新能源车的巅峰时期。

据量子位不完全统计，2026年上半年，做大脑的公司拿走了222.5亿融资，占全行业的半数以上；做整机本体的公司只拿到56亿，占12.8%。

同时，今年中国出现了超过400家具身智能公司，不仅包括拿到了大额融资的新公司，还包括汽车公司、手机公司、硬件供应链龙头。

更大范围看，今年上半年，人形机器人新设企业11.6万户，同比上涨 9.5%。这意味着，半年内，平均每天就有超600家人形机器人相关公司完成注册。

2026年至今，中国具身智能和机器人赛道融资总金额超过1000亿，一年内迅速提升了五倍，成为继大模型、AI芯片产业链之后中国一级市场资金的第三大热钱赛道。

智能纪元AGI梳理目前这些具身智能公司，主要分为三类：

1、专门做数据采集和处理，做具身大脑上游，例如智元觅蜂、光轮、简智新创（GenRobot.AI）等；

2、借助其他基础模型做量化和仿真，再结合数采数据和定制化数据做小模型落地；

3、从头到尾做具身智能、世界模型和具身原生大脑。

臧天宇表示，具身智能面对的环境多样性、任务复杂度、行动空间都高出数个量级，要做出及格线以上的模型，数据量预计在数千万甚至上亿小时，遥操作无法在可控成本内实现。这也是行业从VLA转向WAM的核心推力。

对于投资人来说，当下宇树硬件出货数字很漂亮，但未来机器人真正创造产业价值，取决于大脑能不能跟上躯体。而具身落地先要解决 “能不能做成”，再谈效率。

一旦巨额研发投入之后，模型泛化、数据闭环无法兑现，高估值、219倍PE直接承压。

对此，智能纪元AGI进行了详细总结，宇树采取了内外部三线并进方式做具身智能大脑研发：

1、自研。

据36氪，王兴兴已经带领数十人的大模型团队，并先后于2025年9月、2026年1月开源发布了通用WMA模型“UnifoLM-WMA-0”与通用VLA模型“UnifoLM-VLA-0”。自建数据闭环（G1 真机采集）王兴兴自己说成功概率不到 50%。

2、DeepSeek。

在配售信息中，DeepSeek所在的深度求索作为战略配售入局宇树，高达1.41亿元，36 个月锁定。

宇树透露，双方已签署战略合作备忘录，属于框架性合作：DeepSeek开展具身相关研发时优先采购宇树机器人，宇树训练模型则优先选用DeepSeek的技术。

3、生态。

此前宇树的灵巧手、具身大脑相关能力高度依赖外部供应链，芯片大多采购自英伟达；H2 Plus 产品将于 2026 年下半年上市，部分特定产品会集成英伟达的算力与模型。

三条路同时走，不是贪心，是大脑太难。

对于宇树来说，自研具身智能有上限风险，英伟达有依赖风险，DeepSeek有落地不确定性。宇树在用组合拳对冲一个没人能单独回答的问题。

宇树希望通过“广撒网”方式，能够在具身智能泛化性和通用性到来之际获得先机。

事实上，王兴兴很早就把大脑的瓶颈指向了数据和模型架构。2025年8月世界机器人大会上，他说了一个“非共识”结论，引发广泛争议。

王兴兴表示，对机器人公司选择的常用技术路线VLA模型架构持怀疑态度。他认为，对于VLA模型，目前在真实世界交互中，数据采集的质量和数量都不足，即便在VLA模型基础上加入强化学习训练，仍不够用，模型本身还需要进一步升级和优化。

这个判断当时引发了不少争议。王兴兴是否判断正确，行业至今没有定论，但此后的技术探索确实没有停留在单一VLA框架。

今年世界模型、WAM（世界动作模型）开始冒头。世界模型强项是预测，能帮机器人摸清物理规律、推演动作后果；WAM 则更进一步，把 VLA 和世界模型捏到一起，既能动手执行，又能预判世界怎么变。

“我们在2024年初就开始做世界模型方向，但做了大半年效果不太好，中间还有波折。从去年到今年，我们最主要的投入方向还是世界模型，或者说VLA模型与世界模型更紧密地整合。”王兴兴在昨天采访当中表示。

“从VLA到WAM再到具身原生基模，多条路线仍在并行探索，本质都是用已有基模解决数据稀缺问题。下一步很可能走向VLA与WAM融合的MoE形态，按任务类型自动路由。pi0.7已开始整合轻量化World Model做子目标生成，就是信号。更远期看，具身原生基座模型是必然方向。VLM和视频生成模型的训练目标都不是建模物理规律，权重浪费严重；而具身是端侧场景，对推理效率极致敏感。随着Ego视频、UMI等数据积累，WAM路线将逐步演进为具身原生模型。”臧天宇称。

如果说宇树代表的“身体派”的极致——把运动控制、硬件成本和出货量卷到天花板。那么在“大脑派”另一端，蚂蚁集团旗下的蚂蚁灵波正在走一条完全不同的路。

它没有去卷硬件，而是把全部筹码压在跨构型、跨场景的通用机器人大脑上，做“具身原生”，从物理世界的真实传感器数据从头训练。

身体看宇树，大脑看灵波

2025年8月的一场投资人晚宴上，现场不仅有王兴兴，还有地瓜机器人CEO王丛、首形科技CEO胡宇航、诺亦腾机器人CEO戴若犁。

王兴兴吃着饭说了这么一句话，似乎值得深思：

“生成式世界模型或许值得探索，但对数据和算力要求极高，更适合大厂去主导攻坚。”

这似乎为具身智能和世界模型行业做了一个注脚。

更进一步看，做真正的具身智能和世界模型，或者说是做到真正的具身原生大脑，初创公司资源不足，只有阿里、蚂蚁、字节等大厂才有资源、有人才、有能力做到真正的物理AI。

而蚂蚁灵波无疑是其中关键的一家。

今年8月初，蚂蚁集团对外透露，旗下具身智能公司灵波科技（以下简称“蚂蚁灵波”或“灵波”）已启动首轮融资，首轮拟募资15亿元，目标在今年年底完成二轮融资。该融资若如期完成，将突破具身领域创业公司的融资速度。

多位投资人告诉智能纪元AGI，在国内一大批做具身智能的公司当中，蚂蚁灵波无疑是其中最能够落地的一家，也是最接近国内具身智能大脑赛道领头羊地位的公司。

事实上，世界模型赛道内部，不同企业的技术着力点也呈现明显分化。

比如，大晓机器人想做一套物理智能底座跨维度展示转化为规模化交付；无界动力评价世界模型的预测精准度；智元则是注重推理的长时物理一致性”视为必不可少的评价指标；自变量强调决策窗口期的重要性，认为推理时效性更为重要。

蚂蚁的答案是，未来通用机器人需要的是“具身原生”大脑。

目前，蚂蚁灵波推出了以LingBot命名的模型矩阵（现已迭代至全栈大脑2.0），今年1月，蚂蚁灵波发布4个模型，7月发布了6个，核心覆盖空间感知、视觉基模、VLA、世界模型及世界动作模型。

蚂蚁灵波CEO朱兴表示，下一次发布的模型数量可能会进一步增长，探索诸如跟触觉相关的模型，但再往后会逐渐减少。“因为能够拼起来的东西越来越多了。”

宇树从身体出发补大脑，灵波从大脑出发连接不同的身体。路线虽不相同，但产业的评价标准殊途同归：机器人能不能在真实世界稳定完成任务。

从产品角度来说，回顾十年间，宇树只是坚持做对了一件事：不断把机器人本体做得更便宜、更可靠。

宇树以四足起家，从XGo、Go1，把价格压到万元级，靠自研电机、减速器、控制器把成本打下来；而且四足现金流打底，再切人形 G1/H1，2025 年人形出货量全球第一，甚至2025年春晚出圈，大大推进了高性能四足机器人的产业化。

不久前接受《TIME》杂志专访时，王兴兴给出了更为谨慎的判断：

“所有人都期待宇树的技术极快飞跃，而实际上，硬核技术无法一蹴而就”，他认为要跨过泛化性这一重要的具身智能和世界模型技术拐点，至少还需要2-10年。

当资本市场给出宇树610亿的发行市值，本质上是双重定价：一面为已经兑现的硬件量产能力付费；另一面，市场为还没有跑通的“大脑叙事”支付期权价格。

臧天宇称，“模型真正开始落地后，工程化才刚刚开始。”

五年前采访当中，王兴兴的一句话比较触动到我：“如果站到最终点去看，未必是人类创造了科技，而是科技自己进化出来的。”

五年后的今天，具身智能和机器人行业的逻辑已经被彻底改写：下一阶段，比拼的是数据吞吐、模型迭代、数字闭环的能力，也就是机器人大脑的战斗力。躯体可以靠供应链、工程能力堆出来，大脑却需要海量数字养料持续喂养。

宇树的IPO，是一个标志性节点：

一家把机器人身体做到全球量产的公司，正式站上“造大脑”的起跑线上。资本给足弹药，但难题才刚刚开始。

对于宇树来说，机器人硬件躯体已经完成上市，而机器人大脑仍待交付。

“我至少看到了黎明的光，就在我面前。”王兴兴表示。