优配物料两家港股机器人年报交卷：具身智能仍在烧钱，工业场景成破局关键

优必选（09880.HK）管理层在今日下午的业绩发布会上透露，公司预计全尺寸具身智能人形机器人Walker S系列2026年交付5000台，公司整体全尺寸具身智能人形机器人产能规划超万台。

业界期待以人形机器人为代表的具身智能业态走向应用爆发，业界也给出相关展望。此前两日，越疆（02432.HK）和优必选两家港股具身智能上市公司接连披露财报，交出最新商业化答卷。财报显示，两家公司去年收入都在增长，但亏损状况仍待扭转。两家公司全尺寸具身人形机器人带来的收入占比还未过半，与此同时，对具身智能的研发投入仍在增加。

从财报数据看，具身智能仍在投入期，但收入的增长，也反映了人形机器人的应用落地已在加快。

具身智能收入占比还不高

2025年，越疆收入4.92亿元，同比增长31.7%，亏损8404.7万元，亏损同比收窄1131.6万元。优必选去年营收20.01亿元，同比增长53.3%，亏损7.9亿元，同比收窄了3.7亿元。

越疆是港股“协作机器人第一股”，去年发布了人形机器人Dobot Atom、轮式人形机器人Dobot ATOM-W等产品，从协作机器人领域切入具身智能领域。优必选则是中国“人形机器人第一股”。两家公司的业绩一定程度上反映了具身智能的商业化进展。

从产品结构看，全尺寸具身智能人形机器人相关产品是优必选收入增长最快的一项，不过收入占比尚未过半。

去年优必选来自全尺寸具身智能人形机器人产品及解决方案的收入8.2亿元，同比增长22倍，占收入比例41.1%，来自非具身智能人形机器人产品及解决方案、其他智能机器人产品及解决方案、其他智能硬件设备的收入占比共58.7%。

越疆切入具身智能领域则相对较晚。该公司去年来自六轴、四轴协作机器人和复合机器人的收入比例共94%，来自具身智能机器人的收入2004.2万元，收入占比4.1%。但具身智能机器人收入增长较快，去年增长超4倍。

两家公司都对具身智能投入较多研发资源。越疆研发投入增长较快，去年投入1.15亿元，同比增加约60%，增加部分主要投向具身智能。优必选去年研发开支5.08亿元，同比增长6%，其中2.7亿元用于全尺寸具身智能人形机器人研发。优必选研发开支占收入的比例由2024年的36.6%减少至2025年的25.4%，越疆去年研发开支占收入比例23.3%，同比提升4个百分点。

对具身智能的投入是越疆还在亏损的原因。若除去对具身智能的4000多万元研发投入，该公司去年基本实现盈亏平衡。越疆管理层表示，按照正常的增长速递，协作机器人事业部今年可保持盈利，给公司腾出更多空间来投入机器人智能研发。

而对较早投身具身智能的优必选而言，人形机器人销量增加带来收入增长的同时，应收账款金额高企。越疆去年贸易应收款项1.12亿元，而优必选应收账款达到18.42亿元，同比增长40%。优必选去年应收账款金额超过营收的九成，坏账准备达到5.39亿元，比前一年增加1.4亿元；其中3年以上账龄的应收账款达到3.42亿元，比前一年增加了2.6亿元。

落地工业才能打开万亿市场

两家具身智能上市公司去年都在推动人形机器人落地应用。

去年越疆推出了多款人形机器人以及四足机器人、六足仿生机器人。该公司称，人形机器人已在汽车产业链、商业服务、科研、教育等场景落地应用。优必选全尺寸具身智能人形机器人销量则从前一年的个位数增长至去年的1079台，来自工业场景的销量超八成。

以人形机器人为代表的具身智能市场还有哪些新动向？在财报发布后的业绩发布会上，越疆和优必选管理层都给出了判断。

“十年前机器人长出来眼睛，十年后机器人长出了大脑。”越疆创始人兼CEO刘培超表示，具身智能市场去年已逐步开始落地，今年将是落地垂直场景的元年。

与优必选率先推动人形机器人工业场景落地相似，刘培超也认为，从顺序上，具身智能将在工业、商业率先落地，再进入决战的最终市场家庭服务。

“To G（面向政府）和科研是去年的主要市场，第二步将进入To B的工商业市场。”刘培超表示，机器人跑跳等运动性能去年基本达到可落地的边界，继续发展将进入生产领域的操作、家庭或服务领域的交互场景。工业场景中具身智能机器人已能完成零部件搬运工作，公司拿到一些订单，预计二季度起一些简单的操作环节也能逐步落地。具身机器人在工业场景的操作能力实现突破后，万亿级别市场才会被真正打开。

形态上，刘培超认为，基于全尺寸人形机器人操作能力判断，未来双足和轮式人形机器人的占比可能是1:3。四足机器人方面，海外安防市场需求已经明确，此外还有面向消费者的陪伴和运动交互市场。他认为，未来率先进入家庭的机器人也将是四足机器人，他预计公司四足机器人在1~2年内出货量是万台级别，今年的推广目标是1万台左右。

在机器人跑跳能力取得突破后，机器人大脑能力如何、如何突破也成为业内焦点。

刘培超提到具身智能机器人的模型和数据方面问题。他表示，工厂场景中，一致性好的模型、数据可以一天内在机器人上完成部署，一致性较差的则相当于要做多次研发。

“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。”刘培超称，对此，公司正在研究数据回流，希望每年出厂的十万台手臂能回流不同场景的数据。从模型类型看，去年VLA（视觉语言动作模型）加上强化学习已经能落地，但终局会是世界模型。然而，做世界模型所需的数据量需要千万乃至过亿级别，需要拉开3~5年的时间来看。

优必选管理层则表示，公司也在推进VLA技术路线验证并布局世界模型。2026年公司研发预算预计增长至7亿元，重点投向具身大模型、世界模型及产品迭代。

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