•整体业绩:2024年优必选全年营业收入13.05亿元,同比增长23.6%,毛利3.74亿,同比增长12.4%。因消费级机器人收入占比提升,整体毛利率由31.5%微降至28.7%。费用从13.96亿元降至13.72亿元,费用率下降27个百分点,净亏损从12.6亿元收窄至11.6亿元,经营活动现金流量净额从负10亿元收窄至负8.74亿元。
•各业务板块收入:人工智能教育板块收入3.63亿元,小幅增长4.6% ,因年底某大项目部分收入延迟确认;物流机器人业务收入3.21亿元,同比减少17.5%,因项目交付和验收延迟;消费级机器人收入4.77亿元,同比增加88.1%,得益于宠物理毛器、智能猫砂机等产品;行业定制智能机器人收入1.4亿元,大幅度的增加126.1%,因新应用场景及人形机器人收入增加,其中人形机器人收入约3500万元。
•费用与资产:销售费用5.2亿元,同比上升3.5%,因消费级商品市场推广费增加;管理费用同比减少,因去年有上市费用今年无;研发费用剔除股份支付后同比增加3600万元。2024年末总资产51.33亿元,同比增加3.6亿元,货币资金余额12.23亿元,同比增长6.82亿元,2025年2月完成新一轮配售募资9亿港元,流动资金充足。
•人工智能教育:2024年打造Walker X平台与智能硬件平台双引擎技术架构,实现多模态导航、智能控制与模块化设计三大核心技术突破,将具身智能闭环系统与教育产品大模型深层次地融合。面向K12、职业教育及高校取得不错进展。2025年预计通过B2C转化及双引擎打造,实现较大幅度增长,并推出天空行者全尺寸人形机器人,适配多种场景,后续还计划推出更符合职业教育或高中教育的人形机器人。
•智慧物流:业务从新能源汽车拓展到轮胎生产、新能源电池产线C制造及电商等产业,打造基于无人车和人形机器人的端到端无人物流体系,打通场内物流最后10米,形成行业首创全栈式无人物流解决方案,业务覆盖全球5个国家、54个城市和地区,获头部新能源汽车客户多次复购。2025年预计物流加物流端人形机器人在搬箱子、小零件抓取、SPS分拣等方面取得较大突破,形成人形机器人与物流设备的整体闭环。
•C端智慧硬件:2024年收入同比增长88%,海外市场推出智能猫砂盆机器人等宠物系列智慧产品成跨境爆品,如在亚马逊美国地区售出几十万台。2025年将推出智能割草机器人M10,并持续研发M20、M30等,凭借室外导航等技术积累,对该产品增长抱有较高期待。
•行业定制智能机器人:推出一体式商用服务机器人解决方案,服务多种商业场景,多机协同作业。在康养服务管理机器人等产品系列导入DeepSeek的AI技术及AI agent智能体架构,实现研发技术和工程应用新突破。2025年将推出Walker S two类似的UTS产品,在商超、酒店、药房等进行数据采集和POC试点,预计在to B场景下取得新突破。
•人形机器人:2024年持续加大研发投入,推出工业版Walker X,深耕机器人大脑等关键技术群,与新能源头部车厂展开POC使用并取得好效果,在工厂实现从规划部署到实现用户需求的进展,与客户构建工业应用生态,并在世界机器人大会展出工业产品解决方案。2025年计划在新能源头部公司实现上百台规模的小规模量产和交付,成立IHBU与研究院配合推进,预计二季度获国内新能源头部厂商订单并完成部署交付。同时规划情感陪伴机器人,已获居然之家等合作意愿,预计今年实现1000台左右生产能力(不含情感陪护机器人)。
•2024年技术成果:加速Walker S系列在工厂应用与技术迭代,发布工业级机器人Walker S1,完成直线关节技术验证,发布第三代具备触觉功能的灵巧手;发布最新ROS 2版本,保证底层算法自主可控与安全性,并在Walker S1中适配应用;在人形具身智能技术方面,迭代视觉VSLAM技术,提升图像特征鲁棒性与表达能力,优化视觉算法感知能力,开发面向任务的学习型运动控制技术,完成高动态运动控制算法验证;成为全世界最早进入车厂实车的人形机器人,积累大量数据,训练不同模型,在L4级无人物流车交付方面取得突破,基于BEV环境感知决策规控方案提升安全性和稳定性。
•新一代人形机器人S2亮点:身高1.76米,重量69公斤,采用6种新材料实现全身刚柔异构材料复合应用,自由度增加但重量比S1轻7公斤,弹性结构设计水平与国外头部公司相当;搭载全球首个可自主换电的双电池技术,首创一分钟极速自主换电系统,支持7乘24小时连续作业,降低运维成本;全身配备52个自由度,核心主要自由度三十多个,包括一体式中控仿生手臂、一体化设计的关节和外壳、腰部及第四代高精度灵巧手;基于S2上半身开发轮式底盘人形机器人UTS,4月推出,5月正式对外发布,成本更低、复杂场景适应能力更强、通过性好;接入多模态交互大模型,提升交互能力,通过人体面部捕捉和映射技术实现逼真表情交互。
•群体智能技术:定义群体智能概念,以人形机器人集群为物理载体,通过群体行为与外部环境交互具备高阶具身智能,引入群体技术形成多级协同作业,提出Green t技术框架;针对人形机器人群体协作场景,通过云端协同方式形成群体维度超级大脑和单体小脑,研发人形机器人多模态推理大模型作为超级大脑核心引擎,经对比分析效果良好。
•2025年技术规划:围绕客户的真实需求,针对人形机器人核心技术、细分场景技术及单体具身智能技术开展研发投入;加强具身智能基础设施算力投入,迭代优化模型;基于S2构建平台化人形机器人基础构型,提高轻质高强度材料和新型加工工艺比例,创新一体化关节设计,提高整机集成化水平、稳定性,降低BOM成本和制造成本,提升制造效率;完善优必选群岛网络,下半年在旅游交付项目落地;研发以可信赖为核心的硬件本体创新设计,提升安全性和可靠性;开展无人物流车无人驾驶技术端到端应用,申请开放道路牌照,打通人形机器人与无人车技术,完善群岛网络覆盖范围;加快AI小模型在智慧教育、C端产品及商业机型应用,提升产品竞争力。
•产品规划:天工行者主要面向开发者、高校及科研机构,今年目标出货量约300台,全球意向订单100台多一些,后续将推出不同配置版本,向上加强运动能力、电池续航等,向下推出适合高中客户的小型轻量化版本。超仿真人形机器人优娜定位情感陪护和情绪价值提供,面向C端市场,也可用于to B产品接待,今年Q3寻找几百个种子用户测试,居然之家今年交付,种子用户测试完后正式面向C端销售;悟空二代接入大模型,具备更多长短期记忆、更加拟人化,采用一脑多机策略,延续一代可爱外形,功能增强,价格降低。
•订单节奏:工业版人形机器人Walker X上半年争取拿到国内新能源头部厂商订单,拿到订单后两个月左右交付,今年Q3、Q4完成几百台交付部署;东风项目预计上半年获20台分料、分拣及搬运箱子订单,二季度国内新能源头部厂商完成采购流程并下达订单。
•数据优势:数据主要来自于实际场景,通过进场人形机器人及自研数据采集工具获取视觉、视频、语音文本及运动控制等数据,规模达千万级,拥有大规模数据标注团队进行数据清洗和标注。与合作方建立数据收集pipeline,在真实应用场景收集成功与失败数据,用于模仿学习和强化学习,形成数据飞轮慢慢地加强数据、技术和集成。
•模型优势:采用大模型加小模型架构,大模型用于交互、任务推理、自然语言理解规划,小模型用于感知、定位导航、运动控制。模型持续迭代,每季度大迭代,每月新版本发布。优化方向包括强化端到端深度大模型在不同场景任务的成功率和泛化效果,采用蒸馏技术使自研模型与场景任务更适配并便于在本体实时运行,优化推理环节加快决策规划速度。在典型场景下端到端成功率可达90%以上,环境感知鲁棒性达80%。采用双系统方案,面向端到端抓取和搬运任务,从具体任务场景切入,打造云端超级大脑群体智能,实现多机协同,与其他公司方案存在差异。
•S2成本与交付:S2相比S1,在保证1.75米左右身高情况下,预计成本有30% - 40%以上降幅,S2出来时基本可实现量产交付,今年希望形成小批量规模交付,并考虑让之前购买S1的客户升级或换代。
•数据收集与模型优化指标:数据收集主要从实际场景获取,通过自研工具收集图像、语音、运动控制等多类型数据,拥有大规模标注团队。模型优化方面,每季度大迭代、每月新版本发布,优化包括强化端到端深度大模型、适配场景任务的小型化模型及推理环节。典型场景下端到端成功率超90%,环境感知鲁棒性达80%。
•订单节奏细化:工业版人形机器人Walker X上半年争取获国内新能源头部厂商订单,交付期约两个月,今年Q3、Q4完成几百台交付部署,不含教育版本及仿真人形陪伴机器人。
•技术路线选择:直线尝试,有两个直线也会有直线方案,以应对不同应用场景,实现能耗更低、负载更强。
•群体智能必要性:工业场景中,当前生产自动化解决方案难以适配柔性制造需求,群体智能可通过统筹调度处理问题,机器人具备移动性、实时交互及软件定义硬件功能,能提升生产效率,满足新能源车厂下一代智能化制造需求。
•天工行者规划:与北京国创推出,目标客户为开发者、高校及科研机构,今年全球目标出货量约300台,意向订单100台多,后续将推出不同配置版本。
•超仿真人形机器人优娜规划:定位情感陪护和情绪价值提供,面向C端,也用于to B接待,今年Q3找种子用户测试,居然之家今年交付,测试完正式面向C端销售。
•悟空二代变化:接入大模型,具备更多长短期记忆、更拟人化,采用一脑多机策略,延续可爱外形,功能增强,价格降低。
•东风项目任务与时间节点:今年主要任务为搬运和SDS分拣,技术上会投入精细化操作任务。时间节点方面,按周规划任务,每月有技术指标,如搬运从单落到多垛,提高码垛成功率、整机运行稳定性,争取持续工作1000小时无大故障。
•数据采集与效率:制定前端数据采集规范标准,从传感器性能、应用场景、产品性能指标出发,规范采集数据量、时间、工具等。搬运效率方面,不同任务场景效率不同,今年目标在最难工作场景达到人效率的35% - 40% ,部分场景加自由度后可提升效率,要在保证成功率前提下提高效率,整体系统层面也会优化效率。
•操作系统变化:2021年已去掉ROS,自研操作系统与底层硬件和上层算法业务软件打通,定义相关接口通讯协议,对硬件资源占用低,保证数据隐私安全,未来希望能够通过该系统形成人形机器人平台,供第三方或别的业务部门开发应用软件。
•Walker S3进展:已在做前期论证,相对于S2,本体保持人形,电子系统和关节提供更高功率密度一体化关节,解决散热问题,目标轻量化至60公斤,涉及新材料和内部架构变化,升级传感器,软件系统持续迭代,未来可能应用固态电池。
•小脑运控技术:具备WBC强化学习等技术,强化学习算法在老一代Walker已跑通走跑跳、上下楼梯等架构,会在Walker S上继续迭代开发。从行走局部运动看,强化学习性能已能与传统WBC方案竞争,但全身及其他操作方面短期仍有发展空间,WBC在短期仍有价值,长远看强化学习更具潜力。
•竞争优势:场景上聚焦先工业结构化场景,再到商业和家庭场景;技术路线不追求吸引眼球的跳舞翻跟头,而是专注手眼协调柔顺操作;从商业化路径上,从单点任务切入采集数据,再扩散到线和面,与部分公司全面采集数据的方法不一样,认为自身路径更具商业化可行性。
Q:S2相较于S1在成本上有多少降幅,从发布到能够交付给客户的状态大概需要多长时间?
A:S2预计未来成本会有30% - 40%以上的降幅,这要根据今年交付台数、报备结果和开模等整体情况而定。S2出来时基本就是可量产交付的时间,基于工厂采集的数据对S2快速部署量产比较有利,今年希望能形成小批量规模交付。
Q:公司作为成立较早的人形机器人企业,在训练机器人数据上有哪些优势?公司的LLM解决方案有哪些特色?在与新能源车厂实训时,他们反馈的产品痛点与要求有哪些?
A:训练机器人数据优点是进入中国车企、3C半导体等工厂实际场景,采集了大量涵盖不同时间段和季节的高质量数据,还能针对实际应用发现问题数据,为训练模型和构建仿真环境提供良好基础。LLM解决方案特色为坚持软硬件全栈技术自研,优化底层驱动控制与上层运动控制的适配,减少指令响应延迟;优化主站和从站,保证数据积累对新产品模型迭代的支持;接入群岛网络,实现本体与网络训练数据整合,提升训练效率。客户主要关注机器人能否进场并达成目标、安全性和可靠性、价格(算ROI,大部分车厂预期50万以下)以及效率(3C和车企在搬运分拣上要求达到人效率的40 - 50% )。
Q:公司应用数据的收集方式有哪些,数据规模如何,这一些数据对人形机器运动产生了哪些正向效果?
A:数据收集方式主要从实际场景获取,通过进场的人形机器人和自研数据采集工具,获取视觉、视频、语音文本、运动控制等数据。目前有千万级数据规模,还有大规模数据标注团队对数据清洗标注。数据可用于人形机器人在室内外场景做感知意向任务,为模型训练提供支持。
Q:公司模型现在往哪几个方面优化,有哪些具体指标?是否有类似DeepMind推出的Helix以及英伟达提出的快慢系统双系统形式的后续研究增量思考?
A:模型优化主要有三个方面,一是持续强化端到端的深度大模型在不同场景的成功率和泛化效果;二是研发与场景任务更适配的小型化模型及部署技术;三是优化推理环节,加快深度思考速度。核心指标方面,在典型场景下端到端成功率可达90%左右,环境感知鲁棒性达80%。公司采用类似双系统方案,不同之处在于面向端到端的抓取和搬运,从具体任务场景切入,先提升单点任务能力,再扩展到更多任务和场景;还打造云端超级大脑组成群体智能,进行多机协同,减少本体推理复杂度。
Q:今年机器人量产的订单节奏是怎样的,今年、明年和后年的产品目标分别是什么?
A:今年主要将工业版人形机器人从POC推进到工厂落地,Walker X上半年除拿到订单外,会完成交付部署,希望上半年拿到国内一些新能源头部厂商的第一批订单,拿到订单后交付期约两个月。今年Q3、Q4预计完成几百台工业版人形机器人交付部署。Walker S3正在做准备,硬件收敛还需时间。
Q:公司未来技术路线是否会考虑线性关节模组方案和直驱方案?群体控制的必要性、合理性、未来期待达到的效果以及客户反馈如何?
A:直线关节模组方案已在尝试,S1有两个直线也会有直线方案,该方案能耗更低、负载更强,适用于工业应用场景。群体智能的必要性在于解决客户真实需求,工业场景中现有自动化解决方案难以适配柔性制造,而人形机器人的移动性、与上层系统实时交互及软件定义硬件的特点能提高生产效率。未来期待实现人机协作的群体协同,提高生产智能化水平。
Q:天工行者产品的定位、后续规划、目标出货量以及今年出货量规划是怎样的?
A:天工行者主要目标客户是开发者、高校及全球科研机构,立足该平台做更多开发并获取反馈,在数据等层面与高校合作扩展算法能力。今年全球销售目标约300台,目前手上有意向订单100台多一些。未来可在基础版上加强配置,如提升电机、电池续航等,也会推出不同高度、配置的版本。
Q:超仿真人形机器人优娜的定位、后续规划、销售渠道以及与居然之家合作的目前进展情况如何?
A:优娜定位为情感陪护和情绪价值提供,面向C端,也可用于to B产品的接待。居然之家作为to B渠道,在其场景中使用优娜吸引客户,收集客户数据。今年Q3会找几百个种子用户测试,居然之家今年交付,B端在C端销售要等种子用户测试完,再正式销售第一版。
A:悟空二代外形延续一代可爱风格,功能上接入大模型,具备更多长短期记忆,更加拟人化,实现一脑多机。价格因供应链成熟会更低,目标受众为家庭用户,旨在提前抢占家庭心智,为未来推出全尺寸家庭机器人做铺垫。
Q:今年东风客户的几百台人形机器人在工厂具体要做哪些任务,在每个时间节点有怎样的训练管理要求?基于目前模型架构,一个任务训练需要采集多少条数据,训练多长时间,能达到什么训练效果?前端数据采集工作中,哪些硬件、软件或数据定义问题会影响采集质量,如何保证前端采集数据质量?
A:今年主要有搬运和SDS分拣两大核心工位任务,后续会在临场操作如拧紧、涂胶、组装等任务做技术投入,期望通过软件定义硬件调配到不同工位。时间节点上,按每周进展规划任务,每月有相应技术指标,如搬运从单垛到多垛,关注搬运效率、码垛成功率、整机运行稳定性,争取持续工作1000小时不出现大故障。关于数据采集量、训练时间和效果,文中未明确提及。前端数据采集质量受传感器性能参数、应用场景、产品性能指标影响,公司制定了内部采集数据规范标准,包括采集数据量、时间、工具等,保证采集数据对研发可用,确保训练效果。
Q:目前工厂实训机器人在搬运效率上达到人的什么水平,客户能接受的效率是怎样的?
A:不同任务和场景下搬运效率不同,今年目标是在最难的工作场景下达到人的35 - 40%效率,部分场景加自由度后效率会提升,如单班效率达到人的70%,客户会有很大意愿。同时要保证成功率,实现用户可接受的成功率指标。
Q:优必选的操作系统在基于ROS开源之后有哪些新的技术变化点,2025年在商业模式上有哪些潜在增量?
A:2021年已去掉ROS,自研操作系统,该系统与底层硬件和上层算法业务软件打通,自定义接口通讯协议,对硬件资源占用低,保证用户数据隐私安全。未来希望能够通过该系统打通内部机器人形成平台,向第三方或别的业务部门释放接口平台,调用底层基础能力,开发应用软件满足业务需求。
Q:Walker S3现在的研发进展、性能提升以及和S2一起发布的时间是怎样的?
A:S3已在做前期论证,基于S2 T1版本论证T2版本逐步迭代量产。性能提升方面,本体保持人形,在整机电子系统和关节提供更高功率密度一体化关节并解决散热问题,轻量化目标做到60公斤左右,升级传感器,软件系统持续迭代,未来可能应用固态电池。文中未提及S3和S2一起发布的时间。
Q:公司目前使用的机器人运动控制技术是哪一种,与做酷炫动作的强化学习机器人公司相比,运动控制技术路线的优劣势是什么,公司怎么看强化学习未来的发展趋势?
A:公司具备WBC全身控制和强化学习等运动控制技术,强化学习算法在老一代Walker上已跑通走跑跳、上下楼梯等架构,不会比友商差,并会在Walker S上继续迭代开发。从行走角度,强化学习方案性能已能与传统WBC方案抗衡,但在全身及其他操作方面,强化学习还有发展空间,目前WBC仍有价值,可实现确定性场景并为强化学习提供训练数据。长远来看,随着数据量、算力和模型架构表达能力提升,强化学习更具发展潜力。
Q:相较于Figure、特斯拉等厂商,优必选最大的区别和未来竞争优势是什么?
A:区别和优势体现在三个维度。场景上,优必选先走工业结构化场景,再到商业和家庭场景,认为工业制造领域结构化场景实现大批量生产可能性最大。技术路线上,不追求打跳舞翻跟头吸引眼球的技术,聚焦手眼协调柔顺操作,从简单任务切入做数据采集,逐步扩展。发展路径上,从一个点上的任务切入,形成点带动面的发展模式,相比全面采集数据的方式,更具商业化可行性。
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