機器人公司最大的客戶是地方政府的數據採集中心
去年整個行業最大的收入來源不是工廠也不是家庭，而是地方政府參與的數據採集中心——機器人公司賣機器人給地方國資，地方國資僱人採數據再賣回給機器人公司，一個閉環撐起 IPO 的收入門檻。
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大家拿了很多錢，卻花得很少
行業最不對勁的地方是融資競賽而非技術競賽：大家拿了很多錢，但花錢很少。兩位記者去問算力提供方和數據提供方，發現整個行業在最需要花錢的兩個地方投入都不多。有采訪對象說全行業有千卡以上集群的公司只有八家，文章發出後有人反饋「八家都多了」。還有聚生公司創始人稱整個行業沒有用過十萬小時以上的數據跑過一次模型，這與很多公司自己的公開口徑相左。
— 紫南進展難觀測，所以高估低估來回搖擺
具身智能和大語言模型最大的區別是進展不好觀測：大模型有公開 benchmark、開放權重、普通人也能上手用，具身智能是 2B、成本高的物理實體，沒有受認可的公開 benchmark，同一個模型放在不同硬件上跑表現都不一樣，復現本身就更難更貴。結果是這個行業要麼被極大高估，要麼被低估，或者在這兩種狀態之間搖擺，講故事和吹泡沫的空間都很大。
— 紫南研發投入三千萬，融資超過五十億
一家估值還算頭部的機器人公司，去年研發投入大概三千萬，但到目前為止融了超過五十億元人民幣。記者算過，這筆錢放餘額寶一年利息都有五千萬，比研發成本還高。對比之下宇樹去年研發投入 1.45 億元，蜜雪冰城去年研發投入 1.05 億元，智元去年研發投入可能是 5 個億左右。核心問題是中國一些最領先的公司缺乏判斷該壓注什麼方向的判斷力，沒有這個判斷，研發本來也不好投。
— 紫南數據採集中心是去年最大的客戶
一個機器人公司 CEO 說，去年整個行業最大的客戶是地方各地的數據採集中心。模式是地方政府和機器人公司合資成立數採公司，政府出錢出地，合資公司運營，僱大學生或年輕人做搖操員採集數據，一臺機器人至少配兩個人，一百臺就創造兩百個就業崗位。地方政府真正出錢的地方是買機器人，賣給數採中心的機器人大概四五十萬一臺，一箇中心一百臺就是五千萬左右。湊四個這樣的地方政府數據採集中心，公司就夠港股 18C 兩億多人民幣的收入門檻了。
— 紫南數採中心也會空轉和散夥
數採中心落地後運轉並不都好：有開工率問題，採了數據賣不出去，還要一直承擔人力成本，就先不開；有回本週期長、回本不確定的問題；還有數採中心把機器人轉賣給別的單位。一箇中部某省會買了八千萬金額的機器人，今年初數採中心散夥，機器人賣給了周邊院校當教具。另外技術路線變化也在衝擊這個模式，現在大家更多做 EGO 數據和 WMI 數據，增積採集的數據需求變少，一些機器人公司主動降低這部分收入比例。
— 紫南製造業客戶其實是互為供應商加客戶
去年有一家巨生智能創業公司將近四成收入來自制造業場景，這讓人吃驚，因為人形機器人直接在產線幹活的能力還相對有限。機制是機器人公司把機器人賣給製造業零部件公司，零部件公司又把零部件賣給機器人公司，互為對方的供應商加客戶。製造業公司還會投資機器人公司：花十個億建廠不如花五個億投個機器人公司，順便進入新領域、搞機器人事業部、轉型成機器人供應鏈。對一個 110 的公司，機器人收入可能就五千萬，但大家會期待明年翻倍、後年再翻倍，願意給更高估值，本質是花錢買一個期待。
— 紫南八百萬訂單撬動五倍股價
一個非常明顯的例子是長盛軸城：宇樹上完春晚後，大家去翻長盛軸城的財報，發現宇樹等機器人公司只買了長盛大概 800 萬的零部件，但長盛軸城從底部漲上來翻了五倍。機器人給它貢獻的收入沒那麼高，但資本市場給的市值上漲非常誇張。還有公司的董秘在把零部件賣給機器人公司之後，會跟分析師說「我不是汽車行業的公司了，我現在是一個機器人公司」，要求按機器人供應商的倍率估值，而不是 15 倍。
— 紫南兩千萬成為智元 VAP 的門檻
智元有一套分級銷售體系，按一年幫智元完成的銷售業績分級：2000 萬是 VAP，1000 萬是金牌，500 萬是銀牌，200 萬是最低的認證。級別越高，拿到的貨源越多，智元給的支持也越多。級別最高的 VAP 裡有軍勝電子、寧波華翔、臥龍電區這些公司，基本上就是去年機器人板塊漲得比較好的幾個股票。這些經銷商還會主動幫智元拓展場景，比如覺得機器人在造電池的工廠搬電池是不是也可以，智元團隊之前沒想過。
— 紫南馬斯克把預期拉太高，鄧泰華比馬斯克準
機器人本身進展不及預期，最大的責任在馬斯克，他之前說 2026 年 10 萬臺，大家計算器就開始摁，結果到 8 月份才造 300 臺，年化 3600 臺，跟 10 萬臺差 30 倍，是一個超級大的 miss。相比之下鄧總給出的指引是 1.6 萬臺，比 Elon 的小几千臺多，國產鏈上大家認為這個指引比較靠譜、能實現。而且鄧總的信用記錄比馬斯克好，承諾的達成率更高，1.6 萬臺相比他們去年四五千的產量也不是特別激進的增長。
— 紫南Club Deal：T0 產投和 T0 VC 的排列組合
巨生行業的融資傳局模式不像傳統風險投資：會有一個傳局的人，可能是 FA 或活躍機構的人，從第一輪就布好陣營，找幾家產投、幾家 VC，還會分 T0 的產投和 T0 的 VC。T0 產投大概 6 到 8 家，包括智元、自變量、樂聚、銀河等；T0 VC 大概 10 到 15 家，包括紅山、高陵、順維、春華、圓馬等。熱門項目上這些機構排列組合，每一輪可能三加三的結構，前面幾輪拉上他們可以為後面融資背書。有機構被要求承諾連續多輪領投，有人因為覺得這個要求沒道理而沒投。
— 徐玉萌二級投資人開始找可驗證指標
泡沫還在繼續，但二級市場的人開始主動找可驗證、可量化的東西，比如 ROI、研發投入的轉化效率。他們調研公司時會明確問今年研發想投多少錢、明年打算投多少、今年收入預期多少、收入從哪些地方來、在手訂單什麼情況、這個領域復購概率有多少。有朋友去問，回答上來才買，回答沒有細節就不買。王熙星在公開場合說行業可能兩到三年之內會有一些應用落地，這個預期比行業投資人定價的預期要低一些，但可能也更靠譜。
— 紫南最重要的驗證是數據 Scaling 和上市後定價
行業真正重要的議題有兩個：一是技術本身，像智元這些公司說如果有一千萬小時的數據，可能就能驗證模型到底有沒有 scaling，行業比較頭部的公司可能已經距離這個目標不遠，今年可能會有一些答案；二是宇樹上市後六個月內價格的走勢，進入二級市場就是進入公開市場，會被充分定價，早期把價格炒高的人會慢慢退場，最後留下的價值理論上會更趨近它內在的價值。投資人分兩類：想賺主題錢、希望儘快退出的，和堅信行業價值、核心是確認創始團隊認真做技術的。
— 紫南原話 · 已逐字校驗
大家拿了很多錢 但是大家花錢很少 然後我們感受到的可能還是 大家處在一個融資競賽的階段 或者說上市競賽的階段 我們比誰估值更高 然後我們比誰更早上市
大家拿了很多錢，但花錢很少。我們感受到的可能是大家處在一個融資競賽、或者說上市競賽的階段：比誰估值更高，比誰更早上市。
紫南2:04
這行業還有一個問題 就是它的進展很不好觀測 這就導致 它要麼有可能會被極大的高估 要麼有可能會被低估 或者就在這兩種狀態之間在搖擺
這行業還有一個問題，就是它的進展很不好觀測，這就導致它要麼可能被極大高估，要麼可能被低估，或者就在這兩種狀態之間搖擺。
紫南5:08
去年整個行業其實最大的客戶是地方各地的數據採集中心
去年整個行業其實最大的客戶是地方各地的數據採集中心。
紫南19:14
機器人公司把機器人賣給製造業零部件公司 然後零部件公司又把他的零部件賣給機器人公司 那這樣就是互為對方的供應商加客戶
機器人公司把機器人賣給製造業零部件公司，然後零部件公司又把它的零部件賣給機器人公司，這樣就是互為對方的供應商加客戶。
紫南29:24
它把大家的預期 拉得太高了 它上來就 之前就說2026年10萬臺 那大家就 計算器就開始摁了
它把大家的預期拉得太高了，上來就說 2026 年 10 萬臺，那大家計算器就開始摁了。
紫南45:37
前面四部是 質疑泡沫 理解泡沫 擁抱泡沫 享受泡沫 第五部是什麼
前面四部是質疑泡沫、理解泡沫、擁抱泡沫、享受泡沫，第五部是什麼？
紫南54:38
數字與實體
| 全行業千卡以上集群公司數 | 8 家（有人反饋 8 家都多了） | 3:06 |
| 某頭部機器人公司累計融資 | 超過 50 億元人民幣 | 13:14 |
| 宇樹去年研發投入 | 1.45 億元 | 14:14 |
| 蜜雪冰城去年研發投入 | 1.05 億元 | 14:14 |
| 智元去年研發投入 | 約 5 億元 | 14:14 |
| 港股 18C 收入門檻 | 2.5 億港幣以上 | 18:14 |
| 賣給數採中心的機器人價格 | 約四五十萬元一臺 | 21:16 |
| 數採中心規模 | 一般一百臺，約五千萬 | 21:16 |
| 公開可找到的數採中心數量 | 80 多個 | 22:16 |
| 長盛軸城機器人零部件訂單 | 約 800 萬元 | 32:24 |
| 去年底國內人形機器人銷量 | 約 8000 臺 | 34:29 |
| 特斯拉 8 月機器人產量 | 300 臺 | 45:37 |
| 鄧泰華給出的機器人指引 | 1.6 萬臺 | 45:37 |
術語
- 18C港股 18C 章
- 港交所 2023 年生效的上市規則，允許特專科技公司以較低收入門檻上市。
- VAPVAP 經銷商
- 智元銷售體系中的最高級別經銷商，一年幫智元完成 2000 萬以上銷售業績。
- Club Deal俱樂部交易
- 多家機構聯合投資同一輪，分散風險、一起上牌桌。
- T0T0 級機構
- 行業裡最頭部、最活躍的產投或 VC，常被拉進熱門項目的融資陣營。
- EGO 數據第一人稱視角數據
- 以機器人自身視角採集的操作數據，區別於增積採集的數據。
收聽指南
關注具身智能和人形機器人賽道的投資人、創業者，以及想理解這個行業收入從哪來、IPO 怎麼搶的從業者。
如果只想聽技術進展，可跳過 19:14 到 28:22 的數據採集中心商業模式部分。