8月19日以后，国内人形机器人行业突然同时有了两个“第一”。
宇树科技登陆科创板，150.80元的发行价，开盘被推到 1100 元，对应市值 4449 亿元；一天结束，股价回到 845 元，市值仍有 3417.72 亿元。宇树 2025 年收入约 17 亿元、净利润 2.78 亿元，境外收入占主营业务收入 43.65%。A股第一次给一家已经形成规模收入和利润的头部人形机器人公司报出了价格。
第二天，另一张表把“第一”给了智元。8月20日，Counterpoint 公布2026年上半年数据：全球人形机器人出货超过 2.2 万台，智元约 9700 台，占比超过 43%；宇树超过 7000 台，占 31%。十天前，SAG 用另一套统计方法得到的是 8400 台和 5900 台，全球总量也只有 1.91 万台。但两家机构给出的排名一样——智元第一，宇树第二。
不过，宇树上市后股价并没有稳定下来。截至发稿，它的总市值已经跌破 2500 亿元，较上市首日收盘减少超过 900 亿元。新股最初几个交易日的价格很难被简单理解成长期价值，但这轮剧烈波动至少说明，在低流通盘和新股情绪共同作用下，公开市场对宇树的价格发现还远没有稳定。
智元拿到了出货榜第一；宇树则率先拿出了规模盈利和A股公开定价这两张成绩单。出货榜统计的是卖出去多少具身体，资本市场给的是一家公司的未来价格；如果机器人最终要进入工厂、仓库和服务业替人工作，行业还缺一张更重要的表：这些机器到底完成了多少有效劳动？
为了争夺这张还不存在的“有效工时榜”，两家公司正在补上对方最擅长的能力。智元从大量场景和项目交付出发，开始需要把部署经验压缩成标准产品；宇树则是从标准化硬件出发，把更多资源投向模型、数据和真实场景。
智元超过宇树，是一场产品组合的胜利，也部分是一场产品边界尚未固定时的定义优势。
SAG 把智元今年上半年的增长部分归因于它更宽的产品组合：A 系列是全尺寸双足，X 系列是半尺寸双足，G 系列则采用轮式双臂。三条线一起进入它的人形机器人统计体系。智元上半年出货同比增长 562%，规模从去年同期约1300台增至约8400台，全球份额也从25%升至44%。这背后是百万粉丝UP主“稚晖君”的产品哲学，从第一代远征A1开始，智元就采用模块化设计，下肢可以在双足、轮式和轮足等形态间选择，以适配不同场景。
这使它天然拥有更多可以产生出货的入口，也把人形机器人做得越来越像一门工业设备生意。2025 年底，智元累计量产约 5000 台机器人；今年 3 月 30 日宣布达到 1 万台；6 月 28 日，第 1.5 万台机器人下线。从 5000 台到 1 万台用了约三个月，从 1 万台到 1.5 万台又不到三个月。第 1.5 万台是一台精灵 G2，下线当天直接交付龙旗科技。
虽然累计下线不是同期客户出货，也算不上有效工业部署。但它确实描述出智元正在变成什么样的公司：产品更多，供应链更宽，要同时管理制造、销售、场景工程、交付和客户。
宇树走的是几乎相反的路，它在人形机器人上的主力仍然是 G1。截至 2026 年中，G1 累计制造量约 1.1 万台；Counterpoint 也认为，G1 是宇树上半年超过 7000 台人形出货的主要来源。G1 不需要宇树替每一个客户定义用途，就能将一款标准化产品卖给尽可能多的人。
根据宇树 IPO 披露材料，2025 年前三季度，公司人形机器人收入中 73.60% 来自科研教育，商业消费占 17.39%，行业应用只有 9.01%。73.60%的科研教育收入，很容易被拿来证明宇树离工业场景还远。但从它过去几年的卖法看，科研用户恰好是最适合标准化硬件的一批客户。他们不需要宇树派几十名工程师进厂重新定义流程，也可以自己改代码、加传感器、训练模型。机器人只要足够便宜、稳定、工程完成度足够高，就可以被世界各地不同的团队买回去继续开发。
宇树“先做一个标准产品，再让市场寻找用途”的这套办法已经在四足机器人上跑得更远。上半年，SAG 统计宇树四足机器人出货约 1.36 万台，占全球市场 52%，继续排名第一。
智元扩大规模，是增加机器人可以进入的场景；宇树扩大规模，是让一类相对标准化的产品进入更多用户手里。前一种公司会越来越像设备和解决方案公司：销售、制造、实施和场景能力一起增加。后一种更接近硬件平台：先把产品做到足够标准，让开发者自己完成最后一公里。
结果也因此不同。宇树 2025 年收入约 17 亿元，实现净利润 2.78 亿元；三年累计销售四足机器人 3.3 万多台，2025 年纯人形机器人出货超过 5500 台。它已经证明，机器人至少可以是一门标准化、全球销售而且能够盈利的产品生意。智元则证明了一家公司可以同时定义不同形态的机器人，再把它们快速送进不同场景。
两家公司都在做规模，只是不是同一种规模。这也是为什么现在的人形机器人排名很容易随着统计口径改变。轮式双臂算不算人形？出货榜的分歧，首先是这个行业的产品边界还没有稳定。更大的问题在下一步，即使大家同意什么算一台机器人，“一台”本身也还没有稳定的商业含义。
现在的人形机器人销量榜，有一个很大的统计幻觉：每一台机器人，在表格里都一样。成熟消费品中，“卖出去一台”与“被持续使用一台”之间的关系比较稳定，因此出货量通常能够近似终端渗透，但机器人还做不到。
同样一台人形机器人，可以被大学买去实验；数据中心买去遥操作采数据；商场租去表演；企业买去导览；工厂放上真正的生产线，在所有出货榜里，它们都是1台，但创造的经济价值却完全不是一回事。
Counterpoint把这些在出货榜上都记作“1台”的机器人按用途重新拆开，差异就出来了。2026年上半年，文娱商演和科教数采仍占全球人形机器人出货的六成以上，服务和导览约占 19%；真正归入智能制造的约 13%，仓储物流约 5%。
SAG似乎更加乐观，它认为工商业用途已经占上半年出货的 70% 以上，一年前约为 50%。两组数字放在一起，反而揭示了“商业化”这个词的问题。数据采集可以是商业活动，展厅导览可以是商业活动，租机器人跳舞同样有人付费。但它们和一个机器人每天在汽车工厂完成两班制生产，显然不是同一种商业化。
机器人现在已经有了出货量，但出货量代表的生产力却还没有标准化。
甚至谁在购买机器人，也需要再往下拆一层。《金融时报》8月20日调查发现，部分地方支持的机器人训练中心正在采购机器人，再通过遥操作生产训练数据，把数据卖回机器人公司。这种模式帮助行业建设数据基础设施，却也形成了机器人销售、地方资金和数据采购相互连接的循环。
智元也面对类似的观察，《财经》7月25日采访多位智元投资人与合作伙伴后报道，一部分投资方和生态伙伴会采购一定数量机器人，以获得合作机会或后续订单；一些地方国资、合资公司和数据采集中心也是智元当前商业化的重要组成部分。
当然，这并不能推断出订单有效性不足。产业早期，政府、股东、大学和生态伙伴本来就是新技术最常见的第一批客户。自动驾驶、云计算甚至半导体设备都经历过类似阶段。
智元真正值得观察的，反而是另外一些数字。6月23日至28日，8台精灵G2按照真实工厂班次在龙旗南昌产线公开直播，累计直播64小时，完成17625件产品质检、64828次机器人作业；智元披露任务成功率为99.99%。直播过程中也出现过机器人碰撞等异常。一台机器每小时做多少件，连续工作多久会停，出了故障多少分钟能恢复，需要几个工程师守着；搬到下一条产线，原来的模型还能剩下多少能力，这才是工厂采购设备时真正需要计算的东西。
宇树的问题恰好是镜像的另一面，它已经把标准机器人卖出去了，下一步，是这些机器人什么时候真正从“商品”变成“员工”。8月20日，上市第二天，王兴兴没有谈宇树当天跌去的数百亿元市值，他在北京 WRC 谈及一条很高的技术临界线：如果机器人在陌生环境中，仅通过语言或文字指令，就能完成大约80%的工作，人形机器人才接近真正的“ChatGPT时刻”。他给出的时间是最快两三年，慢则五到十年。
于是出现了一个很有意思的时间差，资本市场已经开始按“机器人未来会成为劳动力”给宇树估值、定价，其创始人自己却承认，公司仍在解决怎么让机器人在陌生环境里完成80%的工作。
因此，《新立场》认为，人形机器人真正缺的，是一张“有效工时榜”。如果一台机器人最终出售的是劳动，那么最核心的单位除了“台”，行业也许需要一套类似“有效机器人小时”的指标体系。它目前不是统一行业标准，但至少比单纯统计台数更接近机器人最终出售的价值：
利用率，机器卖出去以后每天真正工作多少小时自主率，其中多少时间没有遥操作和工程师接管迁移成本，从一个客户搬到另一个客户，要重新采多少数据、调多少天单位经济性，折旧、算力、维修、部署全部算进去，一个有效机器人小时多少钱如果未来谁第一个把这四个数字跑出来：它的“第一”，会比出货第一难动摇得多。
今天多数机器人公司的商业模式仍然是制造、交付设备，再确认销售收入。在这套商业模式里，卖10000台当然比卖5000台更有规模。
于工厂而言，如果一个工位一年需要30万元人力成本，企业最终会计算：机器人设备折旧多少，算力多少，维修多少，每天真正稳定运行几小时；人可以换班，机器是不是也能跑两班、三班。到了这里，“卖机器人”和“卖劳动力”会逐渐成为两门不同的生意。
一旦机器人从按“台”计价走向按可用时间、任务甚至结果计价，两家公司原本不同路线的短板会同时暴露出来。智元缺的是把场景工程标准化，宇树缺的是把标准产品变成可工作的场景能力。
RaaS正在成为机器人从设备销售走向持续服务的一种早期尝试，尤其先出现在商演、零售和部分企业服务场景。其将更多可用率、维护和部署风险重新压回机器人厂商和服务商一侧；如果进一步按小时或任务收费，这种约束会更直接。机器每停一个小时，机器人公司自己的收入也会受到影响——故障率突然成了收入问题；部署三个月还是三天，成了毛利率问题。
这会把智元推向它最难的一步，过去几年，智元擅长的是进入现场：产品多，场景多，制造体系、交付体系也一起扩张。它可以根据不同客户重新组合机器人本体、模型和方案。但“会做项目”和“拥有规模效应”不是一回事，如果每新增一家工厂，都需要重新派销售、解决方案团队和算法工程师；如果每换一道工序，都要重新采数据、训练、集成，再驻场几个月，那么销量增加多少，组织也要跟着增加多少。公司可以因此变得很大，但很难变得很轻。
对智元来说，真正的规模效应，并非努力将1.5万台变成3万台就能做到，而是让第100次部署比第一次更快、更便宜。如果第100次部署仍然需要和第一次一样多的工程师，出货规模就很难自动变成软件式的规模效应。
宇树恰好在补智元已经走得更远的另一端。宇树过去最强的是标准产品、本体和运动控制。它可以把一台G1卖给大学、开发者或者科技公司，让客户自己完成最后一公里。但当机器人真正进入工厂，这套模式开始遇到新的问题，即机器人不只要站得稳、跑得快，还要理解一道具体工序、适应现场变化，并在真实生产数据里不断训练。
宇树在IPO审核回复里其实直接承认了这一短板。公司表示，由于过去全球技术路线与数据场景尚未明确，报告期内没有大规模开展真实数据采集和工厂部署训练；从2025年下半年开始，随着WMA、VLA模型陆续发布，公司才计划进一步增加具身大模型、数据采集和场景实训投入。
换句话说，宇树正在从“把机器人卖给会开发它的人”，往“让机器人自己适应一个工作现场”移动。这恰恰是过去智元投入更多的地方：数据、场景、方案和交付。两家公司走到这里，反而开始向对方靠近。智元原本从场景出发，需要变得越来越标准；宇树原本从标准产品出发，需要越来越懂场景。所以把今天的竞争简单理解成“智元工业路线对宇树科研路线”，可能太早。
真正的竞争是智元能不能把部署做成产品，宇树能不能把产品做成劳动力。
现在问谁是全球人形机器人出货第一？按照SAG和Counterpoint的最新统计：答案都是智元。如果换一个问题：谁已经证明机器人可以成为一款标准化、能够全球销售并且盈利的商品？目前宇树拿出的公开证据更多。
但如果再换一个问题：谁已经证明人形机器人可以成为大规模、可复制、有正向ROI的劳动力？现在依然没有答案。今年上半年出货中，真正进入智能制造和仓储物流的比例合计仍不到两成，连王兴兴自己都认为，让机器人在陌生环境只靠语言指令完成80%的任务，可能还需要数年。
智元已经证明了一件很难的事：机器人可以被快速生产出来，再沿着不同身体进入很多不同场景，宇树也证明了机器人可以不依赖大量项目定制，被做成一件标准商品，卖到全球并形成利润。
但这两件事都还不是行业终点，人形机器人最终不是为了卖更多机器人。它要卖的是工作，等到行业第一次可以按照一台机器人一年真正工作多少小时、完成多少任务、替客户省下多少钱来排名，而不是只统计卖了多少台时，今天关于8400台还是7000台、9700台还是7000台的争论会变得清晰很多。
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