從登上今年央視春晚舞臺，到杭州“六小龍”爆火出圈，再到上個月現身總書記民營企業座談會，唯一 90 後——宇樹科技創始人王興興由此成為大家關注的焦點。
王興興的出圈也成為了許多寧波老鄉茶餘飯後的談資，甚至老鄉們也想做宇樹的生意，例如寧波本地某家減速器企業抓住了機器人風口，預計今年將出貨 8 萬臺減速器專供人形機器人。
同時，不少像寧波這樣以製造業為核心的城市開始反思，為什麼沒有出現“六小龍”這樣的企業？即使機器人產業鏈在寧波這樣的城市規上企業就有 50 餘家，基本覆蓋關鍵零部件、整機、系統整合應用的全產業鏈。
宇樹最終沒有出現在寧波，就像 DeepSeek 也沒出現在湛江，兩家公司的創始人都有在杭州求學，在今年破圈之前，宇樹與幻方成立至今都基本有 10 年時間，杭州必然是在許多維度上做對了什麼。
此外，衍生的問題還有下一個宇樹在哪裡？下一個王興興在哪裡？但這個問題並沒有標準答案，投資人有投資人的答案，團隊有團隊的答案，地方有地方的答案，或許能從宇樹和王興興的早期成長與創業過程中找到一些線索和啟發。
▍早年的王興興
不久前有投資人朋友專門問詢宇樹老股份額，一時間宇樹成了一級市場的搶手貨，甚至帶動了二級市場宇樹概念股。然而，在宇樹真正出圈之前，創始人王興興坐了長達近十年的冷板凳，如果算上在機器人領域的技術積累，已經超過 15 年了。
根據公開資料顯示，王興興 1990 年出生於寧波餘姚的普通家庭。10 歲時，王興興在電視上看到了波士頓動力在 MIT 實驗室的機器人，這給他留下了深刻的印象，上初中時就對各類機電產品產生興趣，學習上也遇到了偏科問題，特別是科學、數學、物理、生物以及化學等等。
2009 年，18 歲的王興興考入了浙江理工大學機械與自動控制學院機電專業，並將機器人視為自己的職業傾向。大一便開始用零花錢購買了 Arduino 板做出了一個 14 自由度的雙足機器人，成本僅有 200 元。
此外，王興興還在大學期間自學了 AI 與神經網路相關知識，並申請了靈巧手相關專利，當時的靈巧手樣機就已經實現了每個手指 4 個主動自由度，而馬斯克在 2023 年釋出的 Optimus 人形機器人每個手指僅有 2 個主動自由度。
2012 年，22 歲的王興興報考了浙江大學，雖然總分超過專業阻擋線 30 分，但由於英語沒過關而被調劑到了上海大學機械工程專業，並在 2013 年研一期間開發了一條高動態機械腿，隨後在導師的指導下開發了 XDog 四足機器人。
2015 年，王興興公佈了 XDog 的電驅動方案，這比當時波士頓動力的電驅動方案早了足足一年，並透過 XDog 產品在上海的機器人設計大賽上獲得了 8 萬元的獎金，而當時 XDog 製作成本僅有 2 萬元。
▍宇樹的第一筆錢
2015 年下半年，王興興順利透過 XDog 作品拿到了大疆的 offer，但在入職幾個月便決定辭職創業，其中一個原因便是拿到了一位叫尹方鳴的投資人 200 萬元投資，而雙方甚至沒有簽署協議。
那麼尹方鳴又是誰？為什麼他在那個時間點投資了王興興？什麼是他看懂的？
根據公開資料顯示，尹方鳴曾在 MKT 聯發科擔任產品經理，隨後在搜狐以及 360 擔任產品總監，2014 年聯合創立了“ROOBO”，專注智慧機器人系統和泛人工智慧產品開發，早期產品包括兒童陪伴機器人“布丁”以及寵物機器狗“DOMGY”。
尹方鳴當時的初衷是希望打造一款 C 端機器人，卻因為成本與設計的原因，光開模損失就有數百萬，這也讓他對硬體創業與成本控制有了深刻的認識。
王興興當時開發的 XDog 專案無論是在技術驅動還是成本上都領先於行業第一梯隊的波士頓動力，這也給身為創業者的尹方鳴帶來極大共鳴，投資宇樹或是以另一種形式進行“創業”，除了宇樹他也在後來參與投資孵化了另一家多模態具身智慧初創公司銀河通用。
王興興不久前在接受《鈦媒體》採訪時提到，早在 2013 年他就認為波士頓動力的方案無法商業化，原因很簡單——波士頓動力的方案都是精密的機械零件，成本很難下來，並且液壓系統都會漏油，這在家用轎車場景就能看出來，現在全被電驅取代了。
在王興興看來，他不是在天時地利人和所有因素都齊全的條件下選擇創業，但至少有兩方面的因素：
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2016 年 6 月，有不少海內外媒體報道了王興興的 XDog 專案，XDog 當時在機器人圈火了一把，成本低且運動效能好，同時有人表示願意購買，形成了基本的“PMF”；
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2016 年 8 月，尹方鳴主動找到了王興興並天使投資 200 萬元，甚至當時打款沒有簽署協議，這進一步促使他從大疆出來創立宇樹；
宇樹的投資方之一，初心資本管理合夥人田江川近日發文回顧 2017 年接觸宇樹時，其產品已具備波士頓動力的類似效能，而價格卻是波士頓動力的 1/10，與機器人領域許多頂尖學府背景出來的創業者不同，王興興的學歷略顯“屌絲”，與基金的投資偏好不是非常匹配，因此沒有在第一時間投資王興興。
就像當年紅杉錯過字節跳動的早期投資，但最終在後輪次實現補槍，初心也在 2020 年成功參與了宇樹 Pre-A 輪融資，並因此調整了基金的人才評估模型，不再過度依賴創始人的學歷背景，而更看重人事匹配，包括：1）人才號召及組織能力；2）複雜環境做對的決策的能力；3）強悍的行動力；4）持續進化的能力；5）韌性；6）底層的野心及驅動力等六個維度。
▍宇樹成立之初
據王興興回憶，宇樹在 2016 年成立初期公司只有三個人，全是做技術的，直到 18～19 年團隊規模才擴大到十幾人，並且也開始有營收。
2017 年，市面上的四足機器人屈指可數，尤其是更有商業化潛力的電驅四足機器人。宇樹從一開始就確立了全自研路線。
Laikago 上用到的關節模組、主控板、BMS 管理系統都是團隊自研而來，尤其是關節模組，首款採用行星減速器的關節模組能量密度做到了 105N.m，這也為宇樹後續商業化打下基礎。
Laikago 的出現最主要的影響是讓機器人科研領域有了一款能買得到的電驅四足機器人。產品一經發布，就有高校、研究所及企業實驗室等前來詢價採買，宇樹團隊很快拿到了商業訂單。
2017 年底，王興興還在當時的烏鎮網際網路大會期間，加入了極客公園創始人張鵬的飯局，在場的還有唱吧陳華、VIPKID 米雯娟、小米雷軍、知乎周源以及美團王興。值得一提的是，在這場飯局之後王興興也拿到了張鵬的變數資本數百萬元的天使+輪投資。
時間轉眼到 2018 年下半年，宇樹的早期產品 Laikago 開始正式發貨，訂單數量逐漸增多，當時這款機器人在全球出貨幾百臺，王興興大學好友&銷售總監陳立表示，Laikago 釋出後其工作重心也正式從產品開發轉到了商業化上，開始招人、做訂單對接、商務管理，技術支援、輸出解決方案、專案交付。
他還提到，由於當時基於對成本的考慮，宇樹新成立的銷售部和技術支援部每個部門都只招了一個人，銷售部會兼著把市場宣發一起做到位，技術支援部則負責解決售前售後客戶答疑和對接。
“我們做產品研發，是先做產品的功能定義，包括整機尺寸、引數、效能等，做好功能定義後，會再反推支撐這樣的功能需要怎樣的核心零部件，然後去研發它們”，陳立說。
2019 年，宇樹釋出了另一款四足機器人 AlienGo，以最早用到 AlienGo 的電力巡檢應用場景為例，這是一個極其枯燥又亟需降本增效的場景，在這一場景中，往往各種表計安裝位置較為低矮，人工巡檢很難看仔細，還無法做到 24 小時巡檢。
根據陳立描述，當年全球四足機器人的銷售額大概在幾億，按銷量來算大概在數千臺，宇樹當年賣出小几百臺，標誌著宇樹正式進入商業領域，但從市場規模來看，四足機器人仍屬小眾市場。
根據陳立的說法，宇樹機器人的核心零部件都透過自研，這為宇樹帶來了三個好處：
1）供應鏈成本最佳化 ：宇樹透過核心零部件自研，成功擊穿供應鏈成本。例如，若電機自研，上游供應商將從電機廠商轉變為銅線、磁鐵等原材料供應商。中國在傳統材料產業領域具備較強的競爭力，且價效比高，這為宇樹提供了成本優勢。這種策略不僅降低了採購成本，還增強了對供應鏈的控制力，提升了整體運營效率。
2） 硬體效能最大化 ：宇樹在每一代產品的研發中，始終致力於在既定尺寸、重量和成本約束下，將硬體效能“榨乾”。以行業應用場景中的四足機器人為例，雖然更大的尺寸和更高的負重能力通常更受歡迎，但宇樹透過技術路線最佳化和成本控制，實現了效能與成本的最佳平衡。這種能力使其產品在市場中具備更強的競爭力。
3）設計優勢的持續傳承 ：宇樹在產品迭代過程中，成功保留了諸多設計優勢，例如線纜內建、電池快速插拔、關節被動懸掛系統等。這些設計從早期的 AlienGo 一直延續到最新產品，體現了宇樹在技術積累和產品標準化方面的深厚功底。
王興興在近期採訪中表示，選擇自研是因為宇樹仍處在早期和快速發展階段，這個階段找零部件供應商，找不到特別適配的零部件，只能找他們定製，而定製的採購成本、溝通和時間成本很高。
比如宇樹自研的雷射雷達，單個零售價能降低到大概千元，適合低速機器人，比如清潔、園區裡的小型機器人，和車用雷射雷達有一些引數差別，沒有直接競爭關係，開發者甚至還能從宇樹的天貓店直接購買雷達等配件。
隨後宇樹在 2020 年於美國拉斯維加斯釋出 A1 機器人。2021 年 2 月，宇樹的 24 臺 A1 以小牛“”的形象站上中央廣播電視總檯牛年春節聯歡晚會，這對宇樹是一個轉折點，產品以及公司的曝光度上了一個臺階，對宇樹機器人的出貨量也有很大幫助。
同年 7 月，王興興順利拿到了雷軍順為資本的 1000 萬美元 A 輪投資。
▍進軍具身智慧
2021～2022 年間，在馬斯克的引領下，全球科技界對人形機器人的關注度空前高漲。特別是在 2022 年底，隨著 ChatGPT 的突破性進展，AI 技術實現了質的飛躍。
對於人形機器人產品，王興興最初是堅決反對做的，因為他早在 2009 年就嘗試過做人形機器人，當時認為還是太複雜了，無法駕馭，所以大學也一直在研究四足機器人。
王興興表示，傳統人形機器人的運動軌跡依賴於人工設計的數學方程式，這種方式存在顯著缺陷。首先，這些方程式對環境變化的適應性極差，一旦環境改變，就需要重新設計新的方程式，導致開發週期長、成本高。其次，隨著系統複雜度增加，程式碼量呈指數級增長，最終超出人力維護的極限。
AI 技術，尤其是強化學習演算法，徹底改變了這一局面。透過構建高效的模型並持續投入資料和算力，AI能夠自主進行試錯學習，利用獎勵機制篩選並保留最優訓練結果，顯著提升訓練效率。這一技術進步遠超市場預期，為機器人領域帶來了前所未有的發展機遇。
此外，AI 技術的應用大幅降低了人力和時間成本。以特斯拉為例，其自動駕駛團隊規模僅為數百人，遠低於國內數千人規模的團隊，這種“模型+算力”的驅動模式，不僅減少了人力依賴，還大幅提升了研發速度和可擴充套件性。
2023 年 2 月，宇樹在內部正式立項人形機器人。根據陳立的描述，主要原因有三個：
1）首先，特斯拉官宣要做人形機器人，團隊判斷這會是一個風口；
2）其次，宇樹 Go2 和 B2 兩款四足機器人研發進度超預期，終於能夠抽出人手做人形機器人，原打算 Go2 是 2023 年年底釋出，但 2023 年 7 月就做完了；
3）AI 技術突飛猛進，市場和團隊形成了共識；
當時，宇樹內部抽調了一些工程師，開始研發人形機器人。做人形機器人同樣是軟體、硬體兩條腿走路：一邊是硬體工程師在做產品定義、開發人形機器人硬體本體；另一邊，軟體工程師也在開發演算法、在模擬環境中進行演算法調優。
經過六個月的研發，2023 年 8 月 15 日宇樹正式釋出首款通用人形機器人 H1，也就是今年春晚在舞臺前表演《秧Bot》的機型，並在 2023 年下半年就開始小批次量產發貨。除了春晚和亞運會這類舞臺表演，宇樹也向全球各地大學、研究機構和 AI 公司出貨。
2024 年 2月，王興興獲得深創投、原始碼資本、美團、容億投資以及金石投資等機構投資的 10 億元融資，同年 5 月宇樹釋出了新款 G1 人形機器人，首發價格 9.9 萬人民幣。
購買的客戶包括個人、科研單位、科技企業以及傳統工廠，並在去年於蔚來的汽車工廠部署了這套人形機器人來搬運零部件。
據悉，G1 身高約 127 釐米，體重約 35 公斤，小跑速度超 2m/s，有 23-43 個關節，可以完成動態站起、舞棍等高難度動作。G1 頭部裝載的是 3D 雷射雷達和深度相機，可以 360 度進行環境感知，其材料主要是鋁合金和高強度工程塑膠，結構上主要由關節電機、電路板控制器、攝像頭、連桿傳動構成，以及相機和控制器。
2024 年 12 月 23 日下午，宇樹釋出了 B2-W 行業級四足機器狗的相關影片，引起了全球關注。王興興在今年初接受周天財經採訪時表示，2024 年業績相對於 2023 年接近翻了一番，其中四足機器人的全球市場份額達到了 60% 以上，而機器人爆發臨界點將會在 2025 年內到來。
王興興還表示，宇樹產品迭代是循序漸進的，硬體軟體每個月都有技術進步。人形機器人 2023 年下半年就實現了小批次量產，可以說是全球訂單最多的人形機器人公司，海外訂單和國內訂單各佔 50%。
根據宇樹早期的商業計劃書顯示，宇樹主要透過直銷以及代理兩種模式進行銷售，直銷包括亞馬遜、天貓以及獨立站，行業代理則覆蓋多行業，包括消費端以及科研教育，單個客戶採購多的大概在幾十臺上下。
隨著消費端產品客單價的降低，宇樹機器狗的出貨量也非常迅速，這個比例佔到了整個四足機器人的 1/3。在研發四足機器人的同時，人形機器人的研發也沒有落下，兩者在硬體、電控系統、軟體 OTA 平臺、後臺以及 AI 演算法層面有很多技術可以直接遷移和互相促進。
▍全場景新終端
王興興在去年接受極客公園採訪時表示，機器人產業不同於新能源汽車行業，機器人是一種介於 3C 消費電子和汽車之間的中間業態，在工程量和複雜度上低於汽車，汽車的關鍵技術指標是續航，而機器人則不是那麼在意續航，電池本身的價值佔比不大，大家對機器人最關注點的還是智慧化。
那麼宇樹會成為一傢什麼樣的公司？在宇樹早期 BP 中，王興興將宇樹定位為移動智慧 AI 時代的行業領導者，即打造新一代智慧終端平臺。
王興興表示，宇樹核心業務還是機器人本體，並積極地跟各種大模型公司合作，並且非常願意直接在產品上標配各家的大模型，甚至能夠在年內為客戶交付 10 萬臺人形機器人。
他強調，未來宇樹重點的最佳化方向是讓機器人更加實用，不論是工廠裡的生產裝配，乃至服務業、農業等都能用起來。同時提升機器人在運動和操作方面的 AI 能力和可靠性，外觀上也要更好看。
根據宇樹 BP，宇樹的毛利率水平控制在 50% 以上，且做到了連續四年盈利。有投資人透露，宇樹 2023 年以及 2024 年的營收分別達到了 2 億和 4 億元，淨利潤分別在 1000 萬以及 7000 萬元。
目前，宇樹除了在機器人產品以及零部件領域佈局，在應用軟體、技術演算法以及底層硬體上都有研發，無論是工業級還是消費級，其 AI 終端能力已經覆蓋智慧巡檢、勘探搜救、陪伴看護、科研教育、物流配送以及娛樂等多場景。
▍機器人爆發前夜
當前，對於人形機器人在工業領域的應用，如汽車總裝，王興興表示，汽車總裝很難，汽車總裝最大的一個問題是汽車的零部件太大，小的人形機器根本搬不動，同時車輛又特別複雜，要把機器人伸進去裝，難度太大。
此外，進入汽車廠商的上游供應商可能更容易一些，特別是在一些相對容易落地的小場景、工業的區域性環節能做點事情。但大部分還是針對特定環節進行定向訓練，成功率未必特別高，離通用場景還比較遠。
人形機器人的市場爆發取決於 AI 技術的突破。現階段機器人行業最大的一個限制還是 AI 在模型、訓練資料集以及場景落地部署等方面能力還不夠，硬體不是最大的限制，在電機扭矩、減速器、負載能力、靈巧手精度、視覺感知解析度以及執行速度這些領域還有繼續最佳化的空間，這些只是工程問題 —— 成本可以做得更低，效能更好，外觀更極致，功能更豐富，時間上可以預估。
此外，當前人形機器人的技術路線尚未統一，硬體和 AI 模型架構仍在探索中。目前，主要技術路線包括：
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大語言多模態模型：將大語言模型與機器人底層操作結合，完成多樣化任務；
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模仿學習： 透過採集大量動作資料訓練機器人，適用於特定任務，但泛化能力有限；
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深度強化學習：利用獎勵機制最佳化機器人行為，適用於複雜環境；
王興興預計，2025 年底全球範圍內將出現初代通用機器人 AI 模型，並在 2026 年實現工廠和服務業場景的落地應用。臨界點的標誌是機器人能夠在陌生環境中完成多樣化任務，且成功率顯著提升。一旦突破，市場規模將增長 10 倍以上。
技術一旦變得更好，有簡單工業場景的落地就可以做了，一旦一個工廠的一臺人形機器人裝置能夠產生正向商業價值，那麼就會有很多工廠都會買，這將是不可阻擋的一件事情。
短期內，人形機器人將率先在工廠中應用，因其人力成本可量化，投資回報明確。對於消費端，預計 5 年後硬體成本將降至幾臺空調的價格，但 AI 部分的成本仍不確定。家庭場景的應用將逐步推進，但需解決價值評估和使用場景適配問題。
此外，他還認為對硬體的需求會越來越低，包括硬體的自由度、數量、外觀靈活度等等，甚至當未來人形機器人的 AI 真正突破之後，哪怕從垃圾堆裡找幾個關節電機，把它像個人那樣搭出來，它就自己能走路甚至能幹點活，這都是非常有可能的事情。
例如在家庭場景，人形大家比較喜歡，可以實現表演和陪伴，但在工業和搬運場景，就沒有必要一定是人形。而且人形會給人帶來奴隸制的感覺，這在心理上給人的體驗並不是很好。
根據投行 Bernstein 最新發布的報告，當前機器人產業處於早期爆發前夜，技術從“單一環境簡單任務”向“複雜環境通用任務”演進， 未來10 年將經歷滲透率陡峭攀升期 。
Bernstein 預計 2025 年機器人出貨量將達到 1 萬臺，以 B 端主導，客單價 50 萬+，核心場景從巡檢、倉儲搬運、教育娛樂等結構化場景 （如工廠巡邏、倉庫分揀）向非結構化場景拓展。
馬斯克在特斯拉最新季度的財報會上表示，計劃今年製造 1 萬臺 Optimus 人形機器人，並於 2026 年投入量產，主要用於內部工廠的生產。
2026 年，特斯拉將推出 2.0 版本機器人，拓寬應用場景，2026 下半年預計將會對外銷售全新版本的機器人，價格在 2～2.5 萬美元，當前 Optimus 機器人已能完成工廠複雜操作。
根據 Bernstein，2025～2028 年人形機器人將實現關鍵突破 ，場景覆蓋如醫院送藥、餐廳傳菜，核心壁壘包括演算法環境泛化能力以及低成本靈巧手，到 2030 年將突破 100 萬臺，C 端市場萌芽，家庭陪護、養老場景起量），2050 年實現超 1 億臺。
對於未來，王興興相信人形機器人的發展潛力遠不止於當前的應用場景，它有望徹底重塑幾乎所有行業，包括工業、服務業、製造業、農業、礦業以及建築業等。
從長遠來看，人形機器人將推動社會生產力達到前所未有的高度，甚至可能改變人類社會的執行方式。甚至政府可以透過調配大規模人形機器人，在短時間內完成新城市的建設。
例如，規劃一塊區域，部署數萬個人形機器人，快速完成基礎設施建設和住房開發，甚至實現“免費住房”的願景。這種模式將大幅降低人力成本，提升效率，並可能徹底改變傳統城市開發的模式。
隨著人形機器人在各行業的普及，傳統勞動力需求將大幅減少。普通人可能不再需要從事重複性工作，而是由機器人承擔生產和服務任務，實現“機器人供養社會”的理想狀態。這將釋放人類更多的時間和精力，用於創造性活動或個性化發展。
此外，他還認為人形機器人的技術發展不僅限於與人類體型相當的機器人，它還可能推動微型機器人的製造。透過“機器人制造機器人”的迴圈，機器人尺寸可以不斷縮小，甚至達到細胞級別。
這種微型機器人將具備前所未有的應用潛力，例如在醫療、環保、材料科學等領域實現突破。想象一下，未來的“細菌”可能是一個微型機器人，能夠執行特定任務，甚至重塑自然環境。
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