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「核心提示」
曾经四次登上春晚的人形机器人公司优必选，终于在生成式AI的浪潮中，迎来了自己的风口。然而，面临长期亏损的业绩，以及特斯拉等巨头的强势入局，优必选能顺利起飞吗？
作者 | 宋子豪
编辑 | 刘杨
优秀的科幻作品往往能预言现实世界的发展，1995年上映的经典科幻动漫《攻壳机动队》讲述了这样一个故事：诞生自我意识的AI，寻找主角素子，只为与素子的义体结合诞生新的生命形式。
AI软件和机器人硬件的结合，仿佛是当下科技界风口的真实写照。
AI大模型风口兴起后，前有特斯拉的人形机器人Optimus频频亮相，后有人形机器人初创科技企业Figure AI引得科技大佬争相投资。
2月29日，Figure AI宣布，已于近日完成一笔总额为6.75亿美元的融资，参投企业堪称科技界梦幻天团，其中包括亚马逊创始人贝索斯、英伟达、OpenAI和微软等巨头。公开资料显示，融资完成后，Figure AI估值由之前的 20亿美元上升到26亿美元。
而在国内，去年12月在港股上市的机器人公司优必选，早在2018年就以投后50亿美元的估值刷新了当时全球AI企业的融资纪录。上市之前，优必选的总募资金额约47.9亿元，背后投资方包括腾讯、启明创投、鼎晖投资等一线资本。
经历了上市破发的尴尬之后，机器人的风口终于吹到了优必选这边。3月5日，优必选盘中大涨12%，股价一度创下119港元的历史新高。
作为“人形机器人第一股”，优必选能借着AI风口起飞吗？
三年亏31亿，优必选的钱都花哪了？
实际上，借着AI的热潮，去年国内机器人赛道就火过一阵。2023年初到10月，A股人形机器人概念股平均上涨13.74%。超过同期上证指数，昊志机电等多只个股累计涨幅超50%。
优必选也在2023年12月29日登陆港交所，成为国内“人形机器人第一股”。但上市之后，这位行业明星并没有迎来预期的追捧。
根据招股书，2020至2022年及2023年上半年，优必选科技的营收分别为7.40亿、8.17亿、10.08和2.61亿元人民币，相应的净亏损分别为7.07亿、9.18亿、9.87亿和5.48亿元人民币；相应的经调整净亏损分别为6.43亿、7.61亿、7.82亿和3.67亿元人民币。
三年半亏了31亿，优必选的资金紧张程度可见一斑。
对于连续亏损，优必选的解释是，除了基础薪酬开支外，2022财年，为促成对一家附属公司的收购，一次性以股份为基础付款人民币9200万元，影响了企业的盈利情况。
抛开偶然因素，优必选自身的盈利能力确实不强。近几年，优必选的毛利率也在降低，2020年至2022年及2023上半年，其毛利率分别为44.7%、31.3%、29.2%，及20.2%。
招股书显示，优必选的主要的收入来源为四大业务：教育智能机器人及智能机器人解决方案，物流智能机器人及智能机器人解决方案，其他行业定制机器人及机器人解决方案，消费级机器人及其硬件设备。
受到细分市场供需关系影响，业务的毛利率波动较大。
例如，由于教育型机器人本身也为低频需求，加上近年来教育市场规模下降，教育智能机器人及智能机器人解决方案的毛利率由2020财年的50.6%减少到2023财年上半年的35.2%。该业务在总收入中的占比也由2021年的82.7%收入占比下降到2023年上半年的29%。
此外，为促成与大客户合作，优必选对旗下物流智能机器人进行一定的降价，影响了物流智能机器人及智能机器人解决方案的毛利率。该业务毛利率从2020财年的14.9%降到2022财年的7.9%，后续又在2023年上半年回升到12.4%，但整体还是呈下降趋势。
而作为一家科技企业，优必选在研发方面投入巨大，研发周期也比较长。根据招股书，2020年至2022年及2023上半年，优必选分别产生研发开支4.29亿元、5.17亿元、4.28亿元、2.24亿元，分别占当期总收入的57.9%、63.3%、42.5%及85.9%。
此外，优必选花在销售方面的费用也不低。2020年至2022年及2023上半年，公司销售及营销开支分别为3.13亿元、3.58亿元、3.61亿元、1.29亿元。
然而，在机器人行业，投入未必能获得相应的回报，因为人形机器人的商业化面临着成本、技术、应用场景等多方面的问题。
在成本端，因为人形机器人要完美融入非标的生活场景，并完成复杂任务，对人形机器人的灵活性、通用性要求更高，所以结构也就更复杂。
例如，机器人的关节伺服驱动器的生产成本就居高不下，一台机器人需要十几个伺服驱动器，占据一半以上的整机成本。过去人形机器人动辄就要百万美元的售价。
行业历史上并非没有出现过技术领先、但困于商业化的公司，例如波士顿动力旗下的Atlas，以及本田的ASIMO，整机造价均高达上百万美元。
在漫长的研发期中，本田ASIMO已经停产，而曾由美国国防部资助的的波士顿动力，也几经易主，先被谷歌收购，后被转卖软银，2020年又卖给了韩国现代，早已没有往日的风头。
因此，行业发展到今天，对市场来说，没有盈利的人形机器人公司变得没那么性感了。
弯道超车后遗症
实际上，相对于其他还在演示阶段的人形机器人公司，优必选在商业化上已经实现了弯道超车。
为解决商业化的难题，优必选的解决方法是融资加占领细分市场两手绝活。首先靠4次登上春晚舞台打开知名度，获得融资。成立至今，优必选已获得腾讯、启明创投、鼎晖投资、工商银行、居然之家等知名机构的投资。IPO前，腾讯和启明创投持有优必选超5%的股份，为第一大和第二大机构投资方。
其次，优必选通过细分领域的应用推出一些成本较低的消费型、教育型机器人，以融资和细分赛道的收入，用于研发投入。
招股书提及，教育机器人平均售价低于1.5万元，消费级机器人低于2000元，但优必选最引以为傲的Walker系列仿人形机器人平均售价达598.8万元，生产成本依然难以降低。
到上市前，优必选售出超76万台机器人，其中Walker系列仅在2021年售出1台，2022年售出8台，2023年上半年售出1台。也就是说，两年半的时间，Walker系列只卖了十台。
这种切入细分领域的商业化手段，在前期是行之有效的，甚至能达到弯道超车的效果。也是因为这个战略，目前优必选在产品和专利上处于领先地位，并且通过5年时间成功自主研发出伺服驱动器，降低了生产成本。
但是，细分赛道（教育、物流、消费）的产品突破，并没有攻克人形机器人的核心技术难题——智能上的通用性如何解决？生产成本如何降低？
与之对应的，特斯拉则希望将机器人与造车工业链结合，降低制造成本。比如，Optimus采用纯视觉方案进行环境感知，并通过3D多目视觉技术获取周围物体的信息，与特斯拉汽车的视觉传感器、FSD芯片等零部件可实现通用。
而且，特斯拉车主的驾驶数据也可以用于不断优化FSD算法，提升感知环境与自主分析方面的能力。
随着几次技术进步，按照马斯克的说法，机器人造价有望进一步降低，甚至能做到2万美元以内。优必选的创始人周剑也曾表示，特斯拉降低成本，可能是行业迎来量产的关键。
反观优必选，细分赛道的产品也更容易受到市场影响。
除了教育型智能机器人业务受到教培市场收缩影响以外，代替教育机器人成为主要营收来源的物流机器人和消费机器人也并非高枕无忧。
优必选的物流智能机器人产品及解决方案，极度依赖大客户，根据招股书数据，优必选物流机器人业务的收入的大部分来自天奇自动化工程集团。
2021年、2022年和2023上半年，天奇自动化工程集团贡献的收入分别为1.75亿元、2.51亿元和7140万元，占优必选物流智能机器人产品及解决方案收入的91.7%、95.4%和93%。
优必选在招股书中也提到，如果未能与大客户获得新合约或维持业务关系，将对物流智能机器人业务的运营和财务业绩产生重大不利影响。
而消费级机器人相关业务也因为市场竞争大，导致产品毛利率较低，且销售量不稳定。优必选旗下Alpha Mini悟空（非教育）产品、Alpha 1、 Alpha 2及积木系列（非教育）等产品，都曾出现滞销情况，因而选择降价销售。
主营业务或多或少存在困难，等来了AI的风口，优必选却显得有些力不从心。
风口还是岔路？
2022年的AI Day，特斯拉第一次展示人形机器人Optimus的原型机，这台走路还需要工作人员搀扶的机器人，被描述成未来生活解决方案。
难以想象，以后扶着机器人从客厅走到厨房做家务。
到2023年年底，特斯拉发布的Optimus第二代演示视频中，机器人已经能将鸡蛋轻拿轻放。今年以来，特斯拉多次发布展示视频，Optimus已经可以轻松地叠着衣服。短短几周时间，Optimus的灵活性和动作的流畅度已经大大提升。
优必选也发布了人形机器人Walker S进入蔚来工厂进行“实习”的相关视频。
人形机器人技术进步加快，一个很大的原因来自于AI技术的提升。
英伟达CEO黄仁勋谈到AI对机器人行业的影响时，曾经表示：“如果你可以生成文本、生成图像，你也可以生成运动吗？或许可以。”
也就是说，在AI越过智能涌现的门槛之后，机器人对运动的学习能力可能大大加强。
而Figure AI受到各大科技公司追捧，也是因为其背后有Open AI的身影。早先，Figure AI宣布将与OpenAI合作，为人形机器人开发下一代人工智能模型。Figure AI更新的通用机器人Figure 01，能够徒手搬动箱子，并缓慢放到传送台流水线，展现出领先行业自主学习能力。
AI技术进步，叠加政策加码、特斯拉强势入局等要素催化下，人形机器人商业化的进程在加快。银河证券研报指出，2024年有望成为人形机器人量产元年。
这意味着，人形机器人厂商需要投入大量的资源来开发和优化自己的AI算法和模型。在数据、算法、算力等领域，都有可能拉开差距。
也就是说，AI不仅带来了风口，也可能会加速行业的分化。
与Figure AI和Optimus相比，优必选在AI领域起步较晚，这是国产人形机器人厂商需要面对的挑战。
