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宇树推出人形机器人“App Store”,C端生态开始成形

2025-12-22 09:36:01
来源:

猫眼电影

作者:

张逸麟

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出品|虎嗅科技组

作者|宋思杭

编辑|苗正卿

头图|视觉中国

12月13日,宇树机器人正式上线人形机器人“App Store”。用户可以将训练好的舞蹈、武术、干活等动作模型上传分享,也可以下载其他开发者的动作,直接部署到宇树的人形机器人上运行。平台同时开放了由真实机器人采集的数据集,用户既可以上传自己的数据,也可以下载他人的数据,用于算法训练和优化。

据悉,该应用商店目前已开启公测,相关信息已在宇树机器人官网公布。

从商业模式的角度看,发布 App Store 更像是在延长其 C 端商业模式的生命线;但从另一个维度看,用户参与数据上传与共享,又恰好补足了具身智能行业最为稀缺的一环,即真实机器人数据。

从形式上看,这只是一次产品功能的扩展;但放在整个机器人行业的发展时间轴里,它更像是一次对行业现实的直接回应。

过去一年,人形机器人经历了一轮明显的“过山车”。在资本和媒体的共同推高下,行业一度被描绘为继大模型之后的下一个风口;但很快,热情开始退却:B 端订单推进缓慢、真实应用场景有限、交付与成本压力持续存在,一些公司开始主动收缩节奏,行业正在进入一个更安静、也更真实的阶段。

在这一阶段,机器人行业面临的最直接问题,仍然是商业模式的单一性。有知情人士向虎嗅透露,宇树机器人今年营收达 17 亿元,其中大部分订单来自海外,而海外订单又主要集中在科研院校;除此之外,其另一部分收入主要依赖 C 端租赁业务支撑。

虎嗅从多个信息源了解到,科研院校相关订单已接近饱和,而 C 端销售同样很快触及天花板。换言之,无论是海外科研市场,还是当前形态下的 C 端消费,增长空间都在迅速收窄。

比商业模式更深一层的,是数据问题。

在具身智能领域,行业早已形成共识:真正稀缺的并不是模型参数,而是真实世界中的机器人数据。与大模型依赖互联网文本不同,人形机器人必须在真实物理环境中完成感知、决策与执行,而这些过程中产生的成功、失败与纠偏,才是最有价值的训练素材。

宇树此次在 App Store 中明确引入真实机器人采集的数据,并允许用户上传与下载数据集,这一点尤为关键。这意味着数据不再只掌握在公司内部,而是开始在一个更开放的系统中流动。用户在使用、调试、改进机器人能力的同时,也在不断为系统贡献新的数据。这种分布式的数据积累方式,恰恰是当前机器人行业最为缺乏、却又最为迫切的能力。

如果说 App Store 在表层分发的是动作与模型,那么更底层的逻辑,其实是在推动机器人被更频繁、更多样地使用,从而持续地产生真实数据。由此形成的数据—模型—能力再数据的循环,构成了一条潜在的数据飞轮。

理解这一点,才能更好地看清机器人行业退火之后的真实状态。

随着热度消退,行业正在迅速分化。以宇树和智元为代表的两家公司,逐渐走向了不同的方向。智元选择了一条更典型的 B 端路径,强调场景适配与确定性交付。此前,智元对外披露其人形机器人已下线 5000 台,尽管具体应用效果仍有待长期验证,但在当前行业整体出货量尚未破万的背景下,这一数字本身已具备象征意义——至少说明,在部分场景中,B 端客户愿意为相对明确的能力买单。

B 端路径的逻辑是清晰的:围绕具体任务进行深度定制,用“能干活”换订单。但这条路也高度依赖机器人“大脑”的能力。复杂场景下的连续任务执行、多模态感知与异常处理,都对上层智能提出了极高要求。

相比之下,宇树在 B 端大规模推进人形机器人落地的条件并不充分。这并非战略缺位,而更像是现实条件下的选择。宇树长期以来在运动控制和本体能力上具备明显优势,但在通用大脑层面的投入相对克制,这也使其在需要高度场景适配的 B 端应用中,并不具备明显优势。

目前,宇树的订单仍有相当一部分来自海外科研机构和高校。这类客户对产品成熟度的容忍度较高,也更看重平台属性和可玩性,有助于技术验证和品牌积累;但这一市场本身规模有限,需求高度碎片化,难以支撑长期、稳定的商业增长。

正是在这样的现实约束下,宇树继续向 C 端靠拢,反而显得更加合理。短期内,人形机器人尚不可能成为真正意义上的消费电子产品,但 C 端的价值并不完全体现在销量上。

舞蹈、互动、娱乐等看似“非生产性”的应用,反而更容易让机器人被真实地使用起来。App Store 在这里扮演的角色,也并非简单的功能集合,而是为 C 端探索提供基础设施。

当人形机器人拥有自己的 App Store,真正被改变的,或许并不只是某一家公司的产品形态,而是整个机器人行业对未来竞争方式的想象。

本文来自虎嗅,原文链接:https://www.huxiu.com/article/4817137.html?f=wyxwapp

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责编:钟德彪

审核:米哈伊尔-泽林斯基

责编:孔趋

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