【编者按】当“创新”成为时代最响亮的号角，浙江正涌现一批不一样的企业家。他们不只“会做生意”，更是用科学家的钻劲、工程师的巧思，死磕核心技术。从一枚芯片、一个分子、一段代码，到一台智能设备、一种绿色能源（850101）……他们瞄准的，是真正能打、能赢未来的“硬实力”。潮新闻“潮·新质实验室”联合浙江大学国际联合商学院（ZIBS）、浙江大学国际校区隐形冠军国际研究中心推出财经观察栏目《周一晚8点》，化身探宝者，挖掘是谁在默默支撑中国制造的筋骨，解读他们突破的“独门绝技”，追问浙江的创新密码，未来的产业“风向标”又将指向何方。
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导读
英伟达（NVDA）、宇树科技（300674）和 Sharpa 合作推出人形机器人（886069）参考方案，让“机器人本体”的价值重新受到关注。当大脑、模型和开发平台越来越标准化，身体会不会变成可替换硬件？本期从宇树的客户结构、产业场景出发，讨论本体在真实验证、数据积累和生态形成中的作用，以及它能否从早期优势走向长期护城河。
近日，英伟达（NVDA）联合国家级专精特新（885929）“小巨人”企业宇树科技（300674）及新加坡公司Sharpa，推出Isaac GR00T参考人形机器人（886069）。该整机由宇树提供机器人本体、Sharpa提供灵巧手、英伟达（NVDA）提供算力与软件模型，预计今年年底正式推出。
这轮合作中，英伟达（NVDA）获得了一个可进入真实物理环境、又具备量产基础的本体，宇树与Sharpa则接入了成熟的“大脑”、算力平台和全球开发者生态。
但是，当智能向平台层集中，“本体（身体）”究竟会被压缩为一块可替换的硬件，还是会沉淀为新的生态入口？
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73%收入来自学校和实验室，机器人的“身体”卖给了谁
这个问题并不多余。英伟达（NVDA）显然不会只和一家本体公司合作。海外媒体报道称，英伟达（NVDA）计划在宇树之外，继续与美国、欧洲和韩国的人形机器人（886069）厂商合作，为研究人员打造机器人平台。6月8日，界面新闻等媒体同时报道，英伟达（NVDA）与LG集团宣布合作建设AI工厂，为LG旗下机器人、自动驾驶、数据中心及GPU云服务等核心业务提供加速计算基础设施。
英伟达（NVDA）真正想定义的，是机器人开发的底层能力和工作流程，而不是押注某一家机器人公司。
这对本体厂商来说，既是机会，也是压力。
成熟本体可以借助英伟达（NVDA）的平台，进入更多科研机构、开发者和产业客户的视野；但与此同时，随着开发流程逐渐标准化，单一本体公司的独占性也会被削弱。
在大脑和开发平台逐渐标准化的过程中，机器人本体到底还剩下什么价值？
要回答这个问题，不妨先看本体公司现在究竟把机器人卖给了谁？客户结构往往比销量本身更能说明本体当下的价值落点。我们先来看一组宇树科技（300674） IPO 审核问询回复里的数据：2025年1—9月，宇树人形机器人（886069）销售收入中，科研教育占 73.60%，商业消费（883434）占 17.39%，行业应用占 9.01%。
对这组数据，市场上有两种解读。一种认为收入集中在科研教育领域，说明人形机器人（886069）尚未在商业场景中形成稳定需求，收入结构能否持续存在疑问。但另一种视角认为，具身智能尚在早期，科研教育市场本就是技术验证和人才培养的必经一站，收入集中于此，反映的是整个行业走到了哪里，而不只是某一家公司的商业化能力。
这组数据也进一步表明本体的价值在产业早期有自己的落点，暂时不在工厂，而在实验台。
宇树科技（300674）人形机器人（886069）经营概览及收入结构（2025年1-9月）图源：宇树科技（300674） IPO 审核问询回复（专栏整理制作）
这也是本体价值需要被重新理解的地方。
机器人研究不能只停留在仿真里。世界模型可以生成场景，机器人基础模型可以学习动作，但最终能不能站稳、能不能抓取、能不能在失败后恢复、能不能连续执行任务，这些仍要放到真实本体上验证。
而本体的价值也不只在于“能走”，进入工作场景还要完成抓取、搬运、操作和接触物体等任务，灵巧手正是机器人与真实世界交互的重要末端接口，这些能力同样只能在真实本体上被检验。
因此，行业专家认为在产业早期阶段，被更多研究者和开发者使用的本体，往往更容易积累代码、动作库、调参经验和失败数据。宇树售出的不只是一台机器人，也可能是一种被反复测试和参照的本体形态。这一点已有初步印证，英伟达（NVDA）公告显示，苏黎世联邦理工学院、斯坦福机器人中心等知名研究机构，已确认采用这套参考设计开展前沿研究。
浙江大学管理学院博士研究生、《创新涌现的新生态体系：杭州现象》（宇树作为本书案例）作者之一王烨祺认为，宇树当前的本体优势主要体现在运动控制能力和产品成熟度上。而这种优势不一定来自单点技术最强，更来自几个现实条件：价格相对可承受，实验室更容易采购；量产能力较强，设备交付更稳定；供应链和成本控制能力较好，产品不只是少量样机，而能进入更多真实研发场景。这些，可能正是部分实验室和开发者选择机器人本体的重要原因。
但这并不意味着科研实验台等于产业标准。在具身智能产业早期，谁能先成为研究者常用的实验本体，谁就更有机会参与后续算法、数据和应用生态的形成。
宇树现阶段的价值，不是已经定义了人形机器人（886069）的终局标准，而是先进入了一批研究者、开发者和企业验证 物理AI (Physical AI) 的实验场景。但要真正走向产业，它还要经过成本、稳定性、安全性和场景适配等更复杂的检验。能否把科研教育市场的先发优势，转化为产业应用中的长期壁垒，仍需时间观察。
本体的早期价值解读图源：专栏整理制作
从卖设备到建生态，中间隔着一道坎
本体有价值，不等于本体有长期护城河。
在人形机器人（886069）行业，平台公司希望软件尽量与本体解耦。英伟达（NVDA）推出参考设计，目的是统一开发流程：数据如何采集、仿真如何搭建、模型如何训练，以及最终如何部署到真实机器人上。
这套流程越标准化，不同本体之间的差异就越容易被软件层部分抹平。本体随之更接近可替换的硬件，客户会重新在价格、稳定性、维护成本、供应链能力和场景适配之间作比较。
但与此同时，开发者生态也可能围绕早期本体沉淀下来。机器人不是纯数字产品，即便软件层追求通用，不同的真实身体之间仍存在差异：关节结构、力控能力、手部精度、传感器（885946）位置各不相同，成本也随之不同。
这些差异会直接影响模型训练和实际部署。同一个动作在A本体上能稳定完成，换到B本体未必可以直接复用；一个实验室围绕某台机器人积累的大量失败数据和动作经验，迁移到其他本体上同样不是简单照搬。
具身智能公司Physical Intelligence团队在 π0 与 π0.5 两篇论文中（π0 与 π0.5为Physical Intelligence 团队提出的两代 VLA 机器人模型），展示了VLA模型（视觉-语言-动作模型）在不同机器人之间泛化的可能性，但这并不意味着本体不再重要。真正落地时，机器人的自由度、手爪结构、传感器（885946）和控制能力，仍然决定着任务的上限和迁移的成本。
π0 / π0.5：跨本体泛化解读图源：专栏整理制作
而迁移成本本身，就是一道门槛。一套能力从一个本体迁到另一个本体越费力，开发者越倾向于留在原有平台上，本体也就越接近一种锁定。问题在于，这道门槛是当下的现实，未必是长期的护城河，它能立多久，很大程度上取决于它会不会被逐步标准化的软件层慢慢抹平。
正因如此，具身智能企业的本体优势究竟是不是长期壁垒，就不能只看今天的硬件参数。
在王烨祺看来，硬件能力或许能在短期形成先发优势，但长期壁垒能否建立，取决于企业能否把今天的本体优势和迁移门槛转化为未来的生态优势。当越来越多开发者、科研机构和企业围绕本体企业展开研发与应用，真正沉淀下来的就不只是设备销量，而是数据、场景和开发者生态。
这构成了一个正向循环：本体进入更多实验室，带来算法开发、数据积累和人才培养；开发者越多，平台吸引力越强。产品优势能否沉淀为生态优势，取决于这一循环能否持续运转，否则，本体领先也可能只是阶段性的硬件优势。
真正的分水岭，仍然在场景。
行业当前最大的变化在于，外界已经不太怀疑机器人能否造出来，更多人关心的是它何时能大规模创造价值。
不同场景对机器人的要求并不一致。工厂搬运、园区巡检这类场景，对运动能力、稳定性和成本较为敏感，对复杂认知能力的要求相对有限；柔性装配、精密制造等高附加值场景，则对操作精度、稳定性和任务理解提出更高要求；医疗辅助、家庭服务等更复杂的场景，还要求机器人具备更强的感知、理解、人机交互与安全能力。
机器人四大场景解析（图中机器人为概念图）图源：专栏整理制作
也就是说，人形机器人（886069）面对的不是一个统一市场，而是一个个具体场景，每个场景都会重新筛选它的本体和大脑。
如果机器人能在效率、安全性或成本上形成明显优势，产业化进程就会加快；如果只停留在能演示、能表演、能进实验室，却无法在真实环境中稳定工作，早期热度也很难转化为长期价值。
这也是诸多具身智能本体企业面对的问题。它们已经站在早期开发者生态的入口，但能否从科研实验台走向产业现场，仍需更长时间验证。
