戰火下的基因融合與突變有熟悉王興的人告訴我，2025年的9月到10月王興比外界設想的平靜許多。“他心情明顯很放鬆，和朋友聚會也是談笑風生的狀態，鬆弛許多”。該人士描述了一個細節，在9、10月期間，王興甚至饒有興致地去看了一本與生意無關的、講述古典文學的書。然後他拿出相當多的時間，把視線從喧囂的外賣戰場投向AI，他拜訪了多位國內外AI、具身智能賽道的頂級學者或知名創業者。讓王興鬆弛下來的核心原因，是他嗅到了外賣戰場風向變化：友商們始於2025年一季度的強烈攻勢，日漸接近“攻勢烈度上限”。“攻勢依然很猛，但投入側不再出現幾何級增勢”——一位知情人士分析稱，美團核心層發現，幾個主要友商並未能真正做到“投入不設上限”，各自在某個“ROI邊界紅線”上，選擇了“維持火力”而非“繼續擴大火力”。這個關鍵變化意味著，美團面前的戰場，並非是充滿不確定的迷霧模式，而是“承壓與戰損”可以精準測算的“全景模式”。不過，“全景模式”看到的現實可謂“慘烈”。根據美團最近一次財報會議透露的資訊，在外賣大戰最激烈的時刻，2025年Q3美團經調整淨虧損為160億元（去年同期業績為盈利128.29億元），其中核心本地商業類股三年來首次由盈轉虧，虧損141億元。導致虧損的核心原因是外賣大戰引發美團陷入“行銷大戰”，季度內行銷支出激增91%。但好消息是，如果美團內部對於行業的判斷（即友商投入力度瀕臨邊界，戰火可能不會再擴大，甚至可能會降溫）精準，那麼擺在美團面前的局面可能會出現質變：再堅持一到兩個季度，隨著友商攻勢減弱，美團可以把更多核心資源投入到原本的“核心計畫之中”。核心計畫，即美團內部的AI相關科技創新業務，及核心本地商業此前提出的“深入產業鏈”等。虎嗅瞭解到，在2025年外賣大戰出現前。美團原本的計畫是通過2023~2024兩年在AI、無人機、具身智能等方面積累的技術、業務經驗，在2025年推動整體核心業務“AI提效”“AI重構”。一位接近王興的友人告訴虎嗅，在2024年下半年，王興曾跟他交流自己的夢想，王興認為自己整個創業的動力，在於在兩個世界——一個是“由程式碼構成的虛擬世界”、一個是“由人和無數線下商家構成的真實世界”——中搭建橋樑。王興甚至暢想了一個基於AI、機器人、無人機構成的全新的生活與消費世界，他還聊到了對於宇宙、太空探索的暢想。可以說，2025年友商在美團腹地“外賣”領域發動的突襲和陣地戰，把王興和美團從夢想拉回現實，虎嗅認為它實際上對這家公司帶來了三重深刻影響：原本“美團的AI進化”處理程序延後，大量原本在2025預計投入到AI、具身智能、無人機相關的資源和人，不得不牽引到“守住基本盤”的戰場；這場外賣大戰，給美團和王興的理想主義，打了一針“冷靜劑”，它們近期的AI方向從更“探索性”演變為“更務實”、“更實用”；外賣大戰，加速了美團這家公司的整體轉型，包括AI降本、提效、以及提前把相關工具與武器投入到戰場。01 兩個世界，三條路2025年12月中旬至2026年1月初。在和三位美團工程師、兩位外賣及本地生活相關人士以及一位中層人士溝通後，虎嗅瞭解到2025年，美團內部 AI Coding（基於AI輔助生成程式碼）已經成為這家公司的主要工作模式。據上述人士透露，美團內部，2025年新程式碼中大約有52%依託於AI Coding生成。（虎嗅注：52%是上述人士中其中一位基於自己團隊情況推算，另一位交流人士認為普遍來看美團2025年新生成程式碼中40%基於AI Coding產生）。虎嗅獲悉，美團內部已經把“AI Coding”納入到標準流程之中。據我們瞭解到的情況顯示，所有新生成程式碼（無論是人工生成還是AI Coding生成），必須經過“AI檢測環節”去完成程式碼的校驗。“AI檢測環節”除了確保程式碼精準度外，還成為美團評估效率的一種手段——通過AI檢測加上既有的人工評判，更綜合地評估所生成程式碼的質量價值。在美團內部，幾乎所有的一線部門都被鼓勵用AI提效。2025年美團內部增設了更多“AI提效之星”一類的獎勵制度，去獎勵通過AI提效的個人與團隊。在培訓上，美團在2025年針對新入職員工、多年入職員工分別開設了不同的“AI Coding 實戰課程”。虎嗅瞭解到，這些實戰課除了培訓外，還設有完善的“考試”體系，以確保員工迅速掌握AI Coding相關能力。一位不願具名的美團內部技術人士告訴虎嗅，2025年美團圍繞AI Coding的“全員化推廣”，實際上是依託於2022~2024年的積澱。他表示，美團內部針對AI Coding開發了大量核心自研工具和元件，比如內部主流的AI Coding工具NoCode和CatPaw，就是基於自研LongCat模型自建的。AI Coding只是美團整體AI進化的一個縮影。虎嗅瞭解到，美團內部正在嚴格執行王興所描述的“三層AI戰略”或者叫“美團AI的三條路”：AI at Work、AI in Products和Building LLM。AI at Work：通過AI提效，通過AI提高整個美團的工作效率和能力AI in Products：將AI融入到美團現有的產品之中，強化C端和B端（商家）使用者的感知和體驗Building LLM：自研大預言模型，核心是打造有美團基因、適合美團業務特質的自研模型AI Coding屬於美團AI at Work中的一部分，也是2025年美團內部的升級焦點。和阿里、字節等公司推動內部AI化的策略有所不同。虎嗅觀察研究後發現，美團的AI進化，有“更靈活”、“更依託小單元團隊”、“無強烈的C端市場目標”等特點。在美團，龍貓（LongCat）團隊是其自研模型核心團隊。這個團隊在2025年的核心方向是升級模型的多模態能力、降低算力成本、並提高算力利用效率。在2025年海外多個開源模型榜單上，LongCat模型殺入了前五。但在美團內部，LongCat並非集團內“政治正確的模型選擇”。不同業務可以靈活地根據自己業務特點，選用LongCat或者市面上其他大模型。實際上，龍貓團隊並沒有被一些諸如開源社區下載量或榜單排名類的考核維度綁死，虎嗅瞭解到美團給予龍貓團隊非常大的自由空間，以確保團隊的創造性和靈活性。相比之下，國內其他大廠的主流模型團隊，基本上都以使用者量（非開源）或者開源社區下載量（開源模型）作為核心考核指標。另一個典型案例是光年之外。這家由美團聯創王慧文創立的公司，在2023年被美團收購之後，在美團內部扮演“探索者”形象。虎嗅獲悉，龍貓團隊等美團相關AI團隊，在研發和探索時，一般要基於美團的既有業務和場景去做研究；但光年之外的方向被明確為“既有業務之外的廣大世界”。如果說沒有“下載量”等考核維度的龍貓團隊相比於友商的模型團隊已經算是“靈活”，那麼光年之外團隊已經是“徹底放飛”了。值得注意的是，在字節和阿里內，實際上也有類似的為了確保創造性和探索性、而重點培育的“和主業關係較遠”的“天才小組”。但光年之外的特殊性在於，它整個團隊的人才基底，是當時王慧文獨立創業時挑選的一批人才。有相關人士告訴虎嗅，由於早期人才選取模式的差異，光年之外團隊是美團內部一個徹底的“人才與探索特區”。而其他大廠內部的探索性項目組，往往依然依託於本身的人才選用體系或者取材於系統本身，很少有類似光年之外這樣的“異數奇點”。另一個美團AI化的特點是整體AI落地到了一個個細小的單元團隊。虎嗅瞭解到，美團內部每個業務類股都被允許開發適合自己場景的AI工具或者AI功能。集團並不會有一個統一的整體進度規劃，但會從集團層去拉齊技術協同與復用。一個典型場景是。美團內部某業務類股下的項目組（8~15人構成），是可以針對所在業務場景，單獨提報並開發AI功能模組的。業務類股可以自由決定是否允許這一動作，並予以支援。當這一功能模組開發完成後，業務類股可以決策是否上線測試，並基於此決定後續資源扶持力度。相比於友商，美團整體的態勢，更接近於“靈活小單元”，而非在AI方面“大兵團作戰”。實際上，美團的龍貓、無人機、無人配送車等重點AI相關項目，很少會“抽到集團各個部門精銳”“組建大兵團”“畢其功於一役”。這些項目大多是起源於數年甚至十餘年前的某個業務（項目），然後根據新的AI業務需求重新調整，然後以單獨業務單元的模式存在於美團內部。對C端市場的不同態度，也是美團與其他網際網路大廠在AI這件事上的明顯差異。虎嗅獲悉，2024~2025年美團內部都有過“是否進軍C端AI市場”的討論。但王興及集團核心層最終判斷，他們並不會去做類似豆包、OpenAI類的C端AI產品。王興的思路是，基於美團現在的業務，去進行AI想像和升級。如果我們詳細分析美團近三年在AI上的佈局，可以發現，它實際上在做四類事情：大模型及相關工具（但主要是對內提效、或嵌入APP提高C端體驗）、無人機（主要是探索新技術如何提高配送效率）、無人配送車（依然是新技術提高配送效率）、通過投資入局具身智能上下游（探索針對分揀、配送等關鍵業務環節的未來技術想像空間）。一位相關人士告訴虎嗅，豆包等大廠AIC端產品，本質上是流量入口之爭，但美團無意於參與流量入口之爭，美團關心的問題是：如何通過AI提效？如何通過AI升級組織體系和業務流？該人士認為，這其實和王興“美團的本質是連接兩個世界（虛擬世界+現實世界）”的設想有關。“在2025年美團也推出了C端市場AI產品小美APP，但本質上這個產品並非流量入口，而是一種AI助手工具，讓使用者換一種方式去體驗美團業務。”另一位接近王興的人士認為，AI at Work、AI in Products和Building LLM三條路，實際上是一種美團自己的“閉環邏輯”：通過Building LLM自研大模型，給AI at Work、AI in Products提供生產力；然後通過AI at Work、AI in Products兩件事對內對外（使用者感知）提高效率和體驗，而這一過程中產生的新資料，又可以成為Building LLM的資料飼料。但也有質疑的聲音。一位資深AI行業觀察人士告訴虎嗅，外賣大戰牽扯了美團過多的資源，如果2025年美團沒有被迫應戰，那麼數百億的行銷費可能會投入到AI相關領域。“可能在某個瞬間，美團是有機會殺入C端AI市場的，推出類似豆包或者千問類的產品。”02 因為大戰而變化的美團虎嗅近期詢問了多位美團內部業務相關人士，其中有中高層也有一線員工：2025年，外賣大戰到底給美團帶來了什麼影響？其中一位人士認為，美團被迫應戰，改變了一些既定的路線（一些業務的先後次序、權重發生了變化），但從更大的局面看，這場仗可能早晚會來，2025年其實是一個對美團有利的節點。“美團過去三年業務是持續上升，疫情後達到了現金流、利潤表現最好的階段，也就是說美團在一個相對兵精糧足的周期內遭遇了一場硬仗；2025年的壓力雖大，但美團在AI、無人機等事情上的關鍵基礎投入沒有減少，咬著牙堅持下來了，這意味著可能被影響的是速度而不是趨勢，AI化一定會給美團帶來質變；這場仗讓美團內部發生了一系列微妙變化，從長遠看，這對美團是有利的。”該人士認為，2025年美團發生了三類關鍵變化：在2025年外賣大戰之際，美團內部的人才完成重要迭代，一批年輕精銳“因戰”上位。大浪淘沙下，美團幾乎所有部門都進行了圍繞人、圍繞崗位的重新思考與調整；美團內部匯報流程和層級進一步縮短、精簡，一些在2023~2024年的工作方式，隨著2025年的大戰而消失，取而代之的是更“通暢的資訊流淌速率”；AI徹底成為武器庫裡的“人均標配”。虎嗅研究發現，外界可能忽視了一個關鍵細節：在外賣大戰最熱的2025年，美團在AI及相關領域的年度投入，大機率進入了疫情後最高峰。（基於財報、財報電話會議及交流內容總結而得出的觀點）如果這一推論確實，那麼真實的戰場全貌是：當友商通過高額補貼大戰讓美團被迫應戰之際，美團在完成“雙線戰爭”，一方面以低於對手現金流的能力參與大戰、維繫份額局面；一方面在以“忍耐邊界”的極限保持在AI等關鍵未來上的投入。一位不願具名的內部人士透露，美團加大了對AI圈內頂級學者和人才的延攬力度，王興多次親自登門拜訪這些人才，並給予“不設考核、不設目標，共同探索”的合作方案。“他會告訴你，如果願意來美團，不會被世俗考核束縛，會有自由的探索空間。如果礙於身份，不想入職公司，還可以在研究院掛職。他不只是和你聊工作，還會分享對人生、宇宙的感悟。”一位圈內人士這樣提及了一段某美團高管在2025年的交流細節，“有一次在酒局上，他陷入了漫長的沉默，我們認識二十餘年，第一次看到他這樣。但是他在朋友聚會上，從來不會聊工作，他又是一個會照顧朋友情緒的人。在漫長沉默後，他努力地聊起美食、酒、話劇以及閒篇。”警報聲並未遠離。虎嗅瞭解到，在即將來到的春節，部分友商可能將發動新一輪大戰，以搶奪春節期間的“外賣心智”。除了外賣戰場，在巴西美團和滴滴的海外大戰也正焦灼。一位圈內人士認為，因為一季度瀕臨美股上市公司財年年底，相關業務線勢必要通過市場份額去證明業績，這意味著美團在接下來兩三個月可能會持續承壓。但這可能也是黎明前的至暗時刻。截至2025年，美團內部超過90%的員工已經日常使用AI工具；截至2025年底龍貓大模型在海外多個榜單中已經在細分測試領域殺入前二；在經歷了三個季度的猛烈戰爭後，美團在外面和即時零售上的市場份額依然保持在了60%以上……擺在王興和美團面前的，可能並不是一個持續的冬天。而是經歷大戰洗禮、全員已換上AI制式武器、對手炮火即將削弱的新局面。 (虎嗅APP)

據中國電子學會微信公眾號消息，12月26日，工業和資訊化部人形機器人與具身智能標準化技術委員會（以下簡稱“標委會”）成立大會在京舉行。工業和資訊化部副部長柯吉欣，全國政協常委、致公黨中央副主席、全國婦聯副主席、中國電子學會理事長徐曉蘭，工業和資訊化部總工程師、標委會主任委員謝少鋒，中國電子學會理事會黨委書記張峰，標委會委員，工業和資訊化部科技司有關負責同志，地方經信部門代表，企業、媒體等100餘人出席會議。成立大會由中國電子學會副理事長兼秘書長、總部黨委書記陳英主持。柯吉欣副部長、徐曉蘭理事長、謝少鋒總工程師、張峰書記為人形機器人與具身智能標委會揭牌柯吉欣副部長在致詞中表示，黨中央高度重視人形機器人與具身智能等未來產業發展。在各界的共同努力下，中國人形機器人與具身智能產業蓬勃發展。當前成立標委會，系統推進人形機器人與具身智能標準化工作，恰逢其時。一是精準把握產業需求，加強高品質標準供給。加強標準制定的系統性和前瞻性，加快完善標準體系。二是充分凝聚各方合力，建構協同發展生態。以標委會為平台，拓寬參與管道，建構分工明確、優勢互補的標準生態。三是前瞻佈局國際標準，提升產業競爭能力。堅持“開門做標準”，主動與國際標準體系協調對接，深化標準合作與交流互鑑，提升國內產業的國際競爭力。徐曉蘭理事長在致詞中表示，人形機器人是人工智慧、晶片、感測器、材料、軟體等諸多技術的集大成者，已成為新質生產力的典型代表。中國電子學會作為標委會秘書處單位將著力做好以下四方面工作，一是建構“敏捷迭代”的標準供給機制，堅持急用先行，穩步推進。二是強化“全鏈條”協同生態，對內打通上下游適用壁壘，對外做好跨領域協同。三是深化“應用為先”的貫標機制，堅持企業主體地位，結合真實場景，建立健全認證評估體系，推動標準落實落地。四是推動建立“主導型”標準體系，深度參與國際國家標準化活動，加強與國內外標準組織的協同聯動。魏巍司長宣讀成立工業和資訊化部人形機器人與具身智能標委會的公告，柯吉欣副部長、徐曉蘭理事長、謝少鋒總工程師、張峰書記共同為標委會揭牌。柯吉欣副部長為謝少鋒總工程師頒發標委會主任委員聘書，標委會主任委員謝少鋒總工程師為標委會副主任委員、秘書長、副秘書長頒發聘書。柯吉欣副部長為謝少鋒總工程師頒發標委會主任委員聘書標委會主任委員謝少鋒總工程師向標委會副主任委員、秘書長、副秘書長頒發聘書隨後，標委會召開了第一屆第一次全體委員會議。首先，工業和資訊化部科技司杜廣達副司長解讀推動人形機器人與具身智能創新發展的有關考慮。會議審議通過了標委會章程、秘書處工作細則、標準制修訂工作程序、下設工作組管理細則、下設工作組組成方案、2026年工作要點等。標委會副主任委員兼秘書長、中國電子學會副秘書長、北京經濟技術開發區管委會副主任（掛職）梁靚主持會議。江磊副主任委員發言熊友軍副主任委員發言王興興副主任委員發言彭志輝副主任委員發言韓震峰委員發言王仲遠委員發言焦繼超委員發言王曉剛委員發言在發言環節，人形機器人（上海）有限公司首席科學家江磊，北京人形機器人創新中心有限公司總經理熊友軍，宇樹科技股份有限公司董事長王興興，智元創新（上海）科技股份有限公司首席技術官彭志輝，應急管理部國家自然災害防治研究院有限空間應急機器人實驗室常務副主任韓震峰，北京智源人工智慧研究院院長王仲遠，深圳市優必選科技股份有限公司副總裁焦繼超，上海商湯智能科技有限公司執行董事、首席技術官王曉剛等標委會委員代表發言，大家一致表示將在標委會履職盡責，引領行業標準規範，建構產業發展基礎。謝少鋒總工程師在總結講話中表示，我們要深刻認識緊抓人形機器人發展機遇的重大意義，提高政治站位，切實加強使命感和責任感。聚焦關鍵領域、集中優勢力量，推進開源、資料、作業系統、模擬平台等實現突破，全面築牢產業發展根基。凝聚各方力量，加快推進產業規模化發展，合理配置各方力量，堅持需求導向，明確技術路線，尋求最優路徑，紮實推進各項工作。加快建構完善標準體系，以高水平標準服務產業高品質發展。加大資金政策支援，並在倫理治理、質量提升、中試驗證等方面做好相關工作，助力人形機器人加速落地。標委會將在工業和資訊化部指導下，夯實組織基礎、聚焦產業需求、加快標準供給、強化實施應用、拓展國內外協同，助力中國人形機器人與具身智能產業在規範、協作、共贏的框架下，開啟高品質發展新篇章。此前，工業和資訊化部在11月24日公示人形機器人標準化技術委員會委員名單。名單顯示，宇樹科技股份有限公司王興興、智元創新（上海）科技股份有限公司彭志輝等為副主任委員。（上海證券報）

11月24日，中國工業和資訊化部網站發佈了《人形機器人標準化技術委員會委員名單公示》：根據產業發展和行業管理需要，有關單位提出了工業和資訊化部人形機器人標準化技術委員會的組建方案。為進一步聽取社會各界意見，現將有關委員名單予以公示。公示時間：2025年11月25日—2025年12月24日。公示名單顯示，來自宇樹科技股份有限公司的王興興和來自智元創新（上海）科技股份有限公司的彭志輝擬任該委員會副主任委員。王興興出生於1990年，宇樹科技股份有限公司總經理兼首席技術官，2025年10月任董事長。2013年，還在讀本科的王興興動手製作了第一款四足機器人XDog，兩年後，他帶著XDog參加創業大賽，拿下二等獎，賺了8萬元獎金。2016年，王興興因為XDog測試視訊的“出圈”而獲得融資，成立了屬於自己的公司，全新獨立研發了所有系統，在第二年正式對外發佈了首款四足機器人。此後，王興興的四足機器狗產品不斷迭代，逐漸“出圈”。彭志輝，1993年出生，他是B站百大UP主“稚暉君”，也是曾經的“華為天才少年”，更是如今具身智能行業頭部企業智元機器人的創始人。智元機器人如今剛滿2歲而已，然而一路突飛猛進：2023年8月發佈首款人形機器人“遠征A1”；2024年打造上海首座人形機器人量產工廠，今年1月下線突破千台；今年3月10日發佈首個通用具身基座大模型GO-1；3月11日發佈新款人形機器人靈犀X2，能騎車能玩滑板能縫針，還能做到情感互動。據央廣網此前報導，去年9月30日，工業和資訊化部網站公示了人形機器人標準化技術委員會籌建方案（以下簡稱“籌建方案”），包括業務範圍、標準體系、組成人員、成立後工作計畫四方面內容。為進一步聽取社會各界意見，工信部將籌建方案予以公示，截止日期為2024年11月6日。籌建方案明確，人形機器人標準化技術委員會成立後，擬圍繞最佳化完善標準化路線圖、加快關鍵技術標準研製、促進行業標準的制定和實施、促進標準化工作的國際合作交流四方面開展工作。 (科技日報)

億歐11月16日消息，在今日舉辦的 “全球人工智慧 +” 大會上，宇樹科技創始人王興興以 “我們的下一個十年” 為主題發表主旨演講，回顧機器人行業十年發展，預判未來趨勢並呼籲行業共建生態。王興興表示，過去十年，機器人已從實驗室展品走進大眾生活，早年技術設想大多落地且超預期。下一個十年將是行業 “生長與綻放” 的關鍵階段，核心轉變是機器人從 “能運動” 走向 “能做事”、從 “行業工具” 邁向 “生活夥伴”。這一轉變將通過三大維度實現：技術上，多模態大模型與機器人深度融合，賦予其 “理解世界” 的能力，目前宇樹人形機器人已能完成絕大部分工作動作；場景上，機器人將深度融入工業協作、養老護理、家庭服務等領域，成為實用幫手；生態上，需聯合開源社區與全球夥伴共享技術、建立倫理安全標準，推動技術向善。王興興坦言，未來十年行業仍面臨技術與倫理挑戰，但只要堅守 “讓機器人服務於人” 的初心，行業同仁攜手發力，必將推動機器人深度服務人類，為文明進步賦能。 (億歐網)

“未來1至2年，誰能實現這個目標，誰將擁有全球最領先的具身智能AI模型。”11月5日，宇樹科技股份有限公司創始人、董事長王興興在第八屆虹橋國際經濟論壇“人形機器人創新發展合作”分論壇上對具身智能的“ChatGPT時刻”何時到來作出前瞻判斷。在他看來，誰能在未來一兩年內實現“在80%的陌生場景中完成80%任務”的突破，誰就是全球最領先的具身智能。“比如到明年這個時候，隨便一台人形機器人到會場，你跟它交代任務，比如說‘幫我拿一杯水’或者說給某位記者朋友拿一份東西過去，它可以直接過去把這個任務完成。這個場景完全沒有預訓練過，你給的東西它也沒有看到過。”王興興舉例說。他認為，在完全陌生場景下，機器人能達到80%左右成功率，就已經掌握突破性技術了。“目前人形機器人（包括具身智能）最關鍵的還是機器人大模型（具身智能模型）的進展速度，我覺得稍微有點慢了。”王興興表示，相對去年來說，今年深度強化學習的全身運控的進步非常明顯，但在具身大模型，“端到端能幹活“的技術進步稍微慢了一點，但總體而言其對人形機器人的前景較樂觀。王興興稱，“具身機器人目前的發展階段類似於ChatGPT發佈前的1-3年左右，大家已經發現了方向，但還沒有做成可以突破臨界點的事情。為了早日實現“ChatGPT時刻”，更應該研究模型，還是收集更多的資料？王興興表示，目前在模型結構上大家做了很多嘗試，但泛化能力不夠，還需要創新。大家也需要收集更大規模的資料、質量更好的資料。但目前，對資料的採集、對資料質量的評判還非常困難。另外，他提出，模型和資料需要相輔相成，而不是一股腦採集大量資料，或者一股腦把模型做大。目前，具身智能主流模型有VLA（視訊語言動作）+RL（強化學習）模型和基於視訊生成的世界模型。王興興表示，前者可以用模擬環境做訓練，或者用真實場景做訓練，但泛化能力相對來說不是特別夠。因此，他更喜歡基於視訊生成的世界模型。然而，王興興也認為，該模型面臨比較大的挑戰。因為基於視訊生成的世界模型對算力的需求非常大，需要的算力卡比較多，所以中小型人形機器人公司往往“跑不動”，反而是一些大型AI公司、網際網路公司視訊模型的資源更加豐富，做出該模型的機率更大。 (金融時報)

“首個全模態、端到端、大參數量高效推理於一體的開源大模型”。智東西11月3日消息，今天，美團正式開源全模態模型LongCat-Flash-Omni，模型總參數量5600億，啟動參數量270億。美團官方部落格稱，LongCat-Flash-Omni是業界首個實現全模態覆蓋、端到端架構、大參數量高效推理於一體的開源大語言模型。LongCat-Flash-Omni中的“Omni”譯為“全能”，其在全模態基準測試中達到開源SOTA，同時在文字、圖像、視訊理解及語音感知與生成等關鍵單模態任務中均有明顯優勢，實現“全模態不降智”。LongCat-Flash-Omni基於LongCat-Flash建構，後者採用了高性能的Shortcut連接的混合專家（MoE）架構，並實現了零計算專家，LongCat-Flash-Omni整合了高效的多模態感知和語音重建模組，支援128K tokens上下文窗口及超8分鐘音視訊互動。在預訓練階段，研究人員收集了包含超過2.5兆個詞元的大規模、多樣化的多模態語料庫用於預訓練，同時採用漸進式訓練策略，逐步從簡單的序列建模任務過渡到更複雜的序列建模任務。這是9月1日以來，美團正式發佈LongCat-Flash系列後的第三款模型，此前其已開源LongCat-Flash-Chat和LongCat-Flash-Thinking兩大版本。值得一提的是，今天美團LongCat官方App開啟公測，目前支援聯網搜尋，還可以發起語音通話，視訊通話功能後續上線。LongCat-Flash-Omni目前可以在網頁版和App端體驗音訊互動功能。▲LongCat官方App首頁（左）、LongCat官方App音訊通話（右）據LongCat官方交流群中的官方透露，目前LongCat的文字端模型是longcat-flash，當有多模態輸入，比如圖片和PDF內容時，會自動呼叫omni模型。不過智東西體驗時發現，在LongCat中上傳.jpg格式圖片時一直顯示上傳錯誤。今天中午，官方還修復了一波Android端聯網搜尋相關問題，需要Android使用者解除安裝重裝。Hugging Face：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-OmniGitHub：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni體驗地址：https://longcat.chat/01. 視覺、音訊、文字理解生成拿下多項開源SOTA研究人員將LongCat-Flash-Omni與各種閉源和開放原始碼的多模態模型進行比較，包括視覺理解、音訊理解、文字理解和生成、跨模態理解以及視聽互動。其將LongCat-Flash-Omni與Gemini-2.5-Pro、GPT4o、Seed-1.6和Qwen3-Omni和視覺語言模型Qwen3-VL、Qwen2.5-VL-72B等進行了比較。圖像轉文字方面，總體而言，LongCat-Flash-Omni的性能與Gemini-2.5-Flash相當，並且優於開放原始碼的Qwen3-Omni，其優勢在多圖像任務上尤為顯著。視訊轉文字方面，LongCat-Flash-Omni在視訊轉文字任務上取得了最先進的性能。具體而言，它在短影片理解方面顯著優於所有對比模型，在長視訊任務上，LongCat-Flash-Omni的性能與Gemini-2.5-Pro和Qwen3-VL等模型不相上下。在VideoMME基準測試中，它在全模態模型中取得了最佳性能。音訊能力中，研究人員主要評估了自動語音識別（ASR）、文字轉語音（TTS）和語音延續。基礎模型在預訓練階段的ASR和TTS性能結果顯示，不同階段的基礎模型在上下文語音延續評估中表現良好，文字輸出和語音輸出之間的性能差異可以忽略不計。在語音識別和翻譯、音訊理解、語音轉文字能力中，在所有模型中，LongCat-Flash-Omni的語音識別與翻譯測試集S2TT中表現最好最強；LongCat-Flash-Omni在沒有視覺輸入的情況下，能夠有效地作為原生音訊理解模型運行；在語音轉文字測試集中，LongCat-Flash-Omni在所有基準測試子集中均表現出色，並在多個案例中達到了最先進的水平。此外，LongCat-Flash-Omni還引入了高級跨模態理解和類人語音互動功能，能夠處理跨模態輸入。評估結果顯示，LongCat-Flash-Omni的性能優於Gemini-2.5-Flash-non-thinking，並達到了與 Gemini-2.5-Pro-ThinkingBudget128相當的水平。在強調真實世界音視訊理解的WorldSense和DailyOmni測試中，LongCat-Flash-Omni超越了其他開源全模態模型。在評估跨模態感知和推理能力的UNO-Bench測試中，LongCat-Flash-Omni在開源全模態模型中也表現出色。即時音視訊互動的評估結果顯示，LongCat-Flash-Omni在端到端互動的自然度和流暢度方面得分排名第三。與音視訊互動產品相比，LongCat-Flash-Omni的排名低於豆包和GPT-4o，但優於科大訊飛星火和StepFun。值得注意的是，LongCat-Flash-Omni在開源替代方案中得分比目前最先進的開源模型Qwen3-omni高出0.56分。目前，LongCat支援音訊通話10分鐘，且響應很快，智東西讓其“講一個睡前小故事”，LongCat就即時生成並進行了講述。02. 劍指全模態大模型訓練四大挑戰美團提出四大創新技術思路訓練既具備強大的離線多模態理解能力又具備即時音視訊互動能力的全模態模型的挑戰性在於：跨模態異構性指的是，不同模態之間存在顯著差異，因此需要探索有效的統一表徵和融合策略，以實現跨模態的協同作用，確保任何單一模態的性能都不會低於同等規模的單模態對應模態。統一的離線和串流媒體能力，將離線多模態理解與串流媒體音視訊互動相結合是一項重大挑戰，串流媒體互動場景需要一些離線處理通常不具備的獨特能力，例如感知相對時間、精確同步音視訊資訊以及高效管理多輪互動上下文。實現即時音視訊互動本身就存在諸多難點，包括需要同時支援串流媒體音訊和視訊輸入以及串流媒體語音輸出，嚴格的低延遲要求進一步對計算效率提出了嚴格的限制，從而對模型架構設計和部署基礎設施都提出了很高的要求。訓練效率挑戰，模型和資料的異構性給分佈式策略的設計帶來巨大挑戰。為克服第一個挑戰，研究人員設計了一個多階段大規模預訓練流程。基於早期文字預訓練基礎模型，他們逐步將音訊和視訊資料融入大規模預訓練過程，採用均衡的多模態資料混合和有效的早期融合策略，使得該模型在保持強大單模態性能的同時，實現跨模態的深度融合理解。▲LongCat-Flash-Omni模型架構概覽為了應對平衡離線多模態理解與即時音視訊互動的第二個挑戰，研究人員引入一種人機協同策略來建構高品質的互動資料，並考慮到長期記憶和多輪對話的處理。此外，其從現有的視覺文字語料庫中提取視覺語音問答資料，從而實現自然語音輸出，有助於將強大的離線多模態理解能力遷移到互動場景中。對於第三個挑戰，研究人員採用ScMoE架構，並以LongCat-Flash的零計算專家作為大模型骨幹。為了處理流式輸入，其採用高效的音訊和視訊編碼器進行特徵提取，並引入同步分塊交錯策略以實現即時處理。對於第四個挑戰，研究人員進行了大規模全模態分佈式訓練，其提出一種模態解耦平行（MDP）策略。該方法能夠獨立最佳化大模型、視覺編碼器和音訊編碼器的性能和記憶體使用情況。實驗結果表明了該策略的有效性，其系統能夠保持純文字訓練吞吐量的90%以上。03. 採用五階段漸進式訓練策略借鑑LongCat-Flash訓練基礎設施LongCat-Flash-Omni是一個端到端全模態模型，可以接收多種模態的輸入，包括文字、音訊、圖像、視訊及其任意組合，並能夠直接從大模型主幹網生成語音token。該模型採用視覺編碼器和音訊編碼器作為多模態感知器，大模型處理多模態輸入並生成文字和音訊token，音訊解碼器從大模型生成的語音token中重構波形，從而實現自然的語音互動。其中，音訊編碼器、視覺編碼器和音訊解碼器均為輕量級元件，每個元件的參數量約為6億個。在預訓練階段，資料整理方面，研究人員收集了包含超過2.5兆個詞元的大規模、多樣化的多模態語料庫用於預訓練。該預訓練語料庫由音訊資料、通用圖像-文字資料、視訊資料、OCR、長上下文多模態資料等部分組成。訓練全模態模型最根本的挑戰之一在於不同模態間資料分佈的顯著異質性，面對這一挑戰，研究人員採用了一種漸進式訓練策略，該策略逐步從簡單的序列建模任務過渡到更複雜的序列建模任務。▲訓練策略研究人員首先進行大規模文字預訓練（階段0），在此基礎上引入結構上更接近文字的語音資料，以將聲學表徵與語言模型的特徵空間對齊，並有效地整合副語言資訊（階段1），語音-文字對齊完成後，其引入大規模圖像-描述對和視覺-語言交錯語料庫（階段2），以實現視覺-語言對齊，從而豐富模型的視覺知識。▲預訓練階段1示意圖然後，研究人員會引入最複雜的視訊資料以實現時空推理（階段3），同時整合更高品質、更多樣化的圖像資料集，以增強視覺理解能力。為了進一步支援長上下文推理和多輪互動，其將模型的上下文窗口從8K個詞元擴展到128K個詞元（階段4）。最後，為了減少離散語音詞元表示的音訊輸入的資訊損失，他們引入了一個音訊編碼器對齊階段（階段5），使模型能夠直接處理連續的音訊特徵，從而提高下游語音任務的保真度。在訓練後階段包含兩個組成部分：監督式微調、強化學習。監督微調通過高品質且多樣化的指令資料賦予模型多模態指令遵循、推理和語音互動能力；強化學習通過直接偏好最佳化（DPO）進一步增強模型的行為一致性、連貫性和一致性。在基礎設施方面，LongCat-Flash-Omni的核心設計原則借鑑了LongCat-Flash開發過程中使用的訓練基礎設施，為了保證數值一致性，研究人員強制執行確定性、最小化誤差並保持誤差的可解釋性，從而確保每次訓練運行都具有確定性和可復現性。為了提高效率，他們將大模型、視覺編碼器和音訊編碼器的各個元件解耦，從而可以獨立最佳化它們的性能和記憶體使用情況。實驗結果表明，在多模態環境下，他們的系統能夠保持純文字訓練90%以上的吞吐量。推理與部署時，研究人員提出解耦的多模態推理框架，該框架將特定模態的編碼器/解碼器與層級模型分離，以實現最佳化部署。每個模組都部署在與其計算特性相匹配的專用硬體和加速器上，從而緩解跨模態資源爭用。其還採用非同步流式模型服務管道，每個模組都支援流式輸入的增量推理和自適應批處理策略，從而實現並行調度以降低延遲。04. 結語：未來要探索更豐富的具身智能互動形式大量評估表明，LongCat-Flash-Omni不僅在Omni-Bench和WorldSense等全模態基準測試中取得了最先進的性能，而且在圖像和視訊理解以及音訊理解等關鍵單模態任務中，其性能也與閉源系統持平甚至更優。此外，主觀評估證實了該模型能夠提供自然、低延遲、高品質的互動體驗，凸顯了其作為下一代人機互動介面基礎的巨大潛力。研究人員提到，基於LongCat-Flash-Omni，他們未來的工作將著重於擴展訓練資料的多樣性和規模、整合自適應思維模式、完善流式傳輸和生成能力，並探索更豐富的具身智能和互動智能形式。他們相信，LongCat-Flash-Omni的發佈不僅將加速多模態理解和生成的研究，還將啟發建構以人為本、面向通用人工智慧系統的新應用和新範式。 (智東西)

2025年的新能源車市場，像極了一場沒有贏家的馬拉松。價格在跌、技術在卷、資本在退。所有人都還在拚命奔跑，但終點似乎越來越遠。特斯拉剛降價，比亞迪、小鵬、理想接連跟進，百餘款車型集體調價。在消費者看來，這是一次“價格盛宴”；可在產業內部，這更像是一場“去槓桿式自救”——利潤被壓到極限，投資信心動搖，行業估值體系正被重寫。巴菲特清倉比亞迪、橋水減持中概新能源股、王興連續套現理想汽車，資本用腳投票的那一刻，也標誌著這個行業正式從“高速增長”步入“冷靜收縮”。表面是價格戰，本質卻是信心戰。新能源車行業第一次，不得不直面一個冷酷的問題：當技術紅利見頂、資本退潮，誰還能活下去？一、降價潮，不是競爭，是去槓桿2025年的車市降價，不再是行銷戰術，而是一場系統性去槓桿。根據乘聯會資料，今年前兩個月，中國乘用車平均降價幅度高達12.6%，純電動車更是達到17%，部分中高端車型單車優惠超5萬元。但銷量並沒有同步起飛，行業庫存卻不斷攀升——截至4月，全國乘用車庫存量突破350萬輛，消化周期延長至57天。這意味著，過去依賴“以價換量”的增長邏輯，已經失效。究其原因在於三個結構性失衡：產能過剩、需求趨緩、資本收縮。過去五年，新能源車企瘋狂擴產，幾乎每家都在講“智能化+全球化”的故事。可需求端並沒有同步擴張。2025年上半年，新能源車滲透率升至57%，但增速從2023年的47%驟降至個位數。消費者早已進入理性區間——800V快充、城市NOA、自動泊車……這些賣點聽起來新潮，但不再構成購買理由。與此同時，原材料價格下行反而帶來了“結構性虛胖”。磷酸鐵鋰電池成本從2020年的137美元/kWh跌至70美元/kWh，但整車利潤率並未隨之上升。因為節省下來的成本，被智駕演算法、感測器堆料、晶片採購重新吞噬。技術從紅利，變成了負擔。於是，降價成了唯一的現金流工具。廠商必須清庫存、回現金、保營運。這不是競爭，是自救。不是讓利，而是續命。但問題在於，降價並不能解決核心矛盾——它只是延緩衰退曲線。當產業鏈利潤被持續壓縮、管道毛利轉負、融資通道收緊，新能源車行業其實已經進入“結構性退燒”階段。未來的競爭，不在於誰降得快，而在於誰虧得慢。二、技術紅利透支：當創新成為負擔過去五年，新能源車行業幾乎被“技術”這個詞撐起了估值。電池革命、智能座艙、城市NOA……每一輪新概念，都帶來了資本的追捧與銷量的躍升。但到了2025年，技術紅利開始透支。行業不缺新功能，卻缺新利潤。智能駕駛就是典型例子。從L2到L3，算力平台、演算法標註、感測器堆疊——每一次升級，都意味著指數級的研發成本，但消費者的感知卻越來越弱。據德賽西威財報顯示，其智能駕駛業務毛利率從2021年的20.7%跌至2024年的19.9%，原因是功能“卷標配”、體驗趨同、使用者開通率不足五成。一句話：大家都在做智能化，但使用者沒那麼在意。這就是“技術卷不動”的現實。當創新成本高於收益，技術反而成了企業的負擔。再看電池。行業期待的“固態電池革命”還沒到量產，就已經陷入困局。中國汽車技術研究中心首席科學家王芳在今年6月表示：固態電池仍存在四大瓶頸——離子傳導不穩定、量產工藝複雜、安全窗口窄、成本高企。當前單位成本高達1200元/kWh，是液態鋰電的三倍。反倒是“老技術”的進化更接近商業現實。比亞迪發佈的“閃充電池”可實現5分鐘充400公里；極氪、華為數字能源推出1.2MW液冷超充樁——這些不是顛覆，而是“效率型創新”。它們不造夢，但能賺錢。這場技術的幻覺，在2025年終於破裂。廠商意識到，靠“黑科技”拉估值的時代過去了；能把成本算清楚、能把技術做減法的企業，才是新周期的贏家。當創新不再自帶光環，行業開始重算帳本。“技術”從資本敘事的主角，變成財務報表的負債。這就是新能源車行業真正的分水嶺：不再是誰跑得快，而是誰能停下來、算清楚這場技術競賽的代價。三、資本退潮：從估值神話到現金流現實資本的撤退，總是比行業的反應更快。2025年9月，巴菲特徹底清倉比亞迪，累計套現超過600億港元；橋水基金同步減持蔚來、小鵬等中概新能源股，回籠資金約15億美元；王興也在過去兩年間多次減持理想汽車，累計套現超20億港元。這不是孤立事件，而是一場系統性“估值退潮”。過去五年，資本相信故事：“新能源是中國製造業的黃金時代”、“智能駕駛將重塑出行”。可當補貼退出、市場趨飽和、利潤率下滑，投資人突然發現——故事講完了，現金流才是底線。根據Wind資料，2025年上半年，新能源車行業自由現金流為負的企業佔比超過六成，其中不乏頭部玩家。比亞迪單車淨利約7700元，同比下滑三成；理想毛利率降至19.3%，為近三年最低；小鵬更直接，連續兩個季度經營性虧損。資本的提問變了。從“你有多少創新”變成“你能撐幾個季度”。這場看似情緒化的撤退，實際上是理性的回歸。因為新能源車行業，第一次需要靠自身造血。在過去的周期裡，補貼、估值和融資支撐了產業繁榮；現在，這三樣東西幾乎同時退場。2024年中國一級市場新能源募資規模下滑超40%，海外資金則因聯準會高利率政策回流美國，歐洲能源政策收緊。全球資本正進入“防禦模式”。於是，新能源車的戰場也隨之改變：從融資能力的比拚，變成現金流韌性的較量。誰能在現金流轉正之前不死，誰就有資格重啟下一輪增長。正如一位基金經理在投資會議上說的那句冷話：“現在沒人關心你能不能顛覆世界，只關心你下季度虧不虧。”這句話刺痛了很多車企，但也讓行業第一次真正回到現實。估值泡沫被戳破後，剩下的才是產業的真正價值。四、出海困局：最後一張牌也不好打當中國價格戰打到極限，越來越多的車企開始“看向遠方”。出海，成了新能源車最後的增長敘事。2025年，中國新能源車出口總量預計突破200萬輛，同比增速超過40%。表面上看，這是一次成功的“全球化擴張”；但如果看利潤表，故事卻完全不同——行業平均出口利潤率僅3.1%，為近五年最低。換句話說，車是賣出去了，錢沒賺到。美國市場幾乎封死。川普上台後，新能源政策“180度掉頭”——廢除了新能源車補貼，取消最高7500美元的購車稅惠，同時提出對中國車加征100%的關稅。幾乎所有中國品牌在美國的戰略都被迫暫停。而更棘手的是，美國的“限制清單”已經蔓延至電池、逆變器、充電模組等關鍵零部件。出海美國，不只是關稅壁壘，更是系統性封鎖。歐洲也不再溫和。2025年上半年，中國品牌電動車在歐洲市場份額從2.7%升至5.1%，卻遠未達到預期。歐盟對中國車啟動史上最嚴反補貼調查，比亞迪被徵收17%關稅，上汽高達35.3%。再疊加運輸、認證、合規等隱性成本，利潤空間幾乎被徹底吞噬。更現實的障礙來自消費端。歐洲60%的汽車銷量集中在4萬歐元以下區間，而電動車平均售價高達5.5萬歐元。能源價格高企、充電樁覆蓋不足、生活成本上漲，讓歐洲普通家庭開始“電動疲勞”。德國汽車協會VDA的一項調查顯示，63%的歐洲電動車車主在換車時考慮回歸燃油或混動車。所以中國車企在歐洲遇到的不是技術壁壘，而是“消費理性”的瓶頸。市場不是拒絕中國品牌，而是拒絕高價新能源。新興市場成了緩衝帶。東南亞、中東、拉美成為新的主戰場。比亞迪在泰國和巴西分別建廠，長城在印尼落地裝配線，上汽通過埃及和智利擴展非洲與拉美。這些地區政策友好、競爭較低，但也有現實問題——消費力有限、供應鏈薄弱、售後體系缺位。這意味著“出海”更多是銷量增長，而非利潤增長。正如一位業內人士所說：“出海不是出路，只是延長賽道。”全球化看似是新能源車的第二曲線，但實際上，它更像是一次艱難的結構遷移——從中國卷價格，到海外捲成本；從資本驅動的熱潮，走向經營驅動的冷現實。五、拐點已至：從技術神話到產業現實新能源車行業的拐點，不是一夜之間出現的。它是在一次次價格戰、一次次融資放緩、一次次技術透支裡，被一點點逼出來的。過去五年，行業的關鍵詞是“增長”；而2025年之後，關鍵詞變成了“效率”。這一變化，正在改寫整個產業邏輯。從“創新紅利”到“算術邏輯”。2021年的新能源賽道，講的是技術、夢想和估值；2025年開始，所有車企都回到算術題：你的單車毛利是多少？現金流能不能轉正？再聰明的演算法，也抵不過帳本上的紅字。從“資本推動”到“自我造血”。補貼退出、融資退潮後，行業第一次必須靠自身活下去。這也意味著優勝劣汰的開始——不靠融資續命的企業，才能穿越周期。2025年被資本冷落的新能源車行業，其實正迎來真正意義上的“產業成年禮”。從“百車大戰”到“效率寡頭”。過去五年，是“誰都能造車”的年代；接下來三年，將是“誰能活下去”的篩選。未來行業的贏家，或許只剩三類：產業鏈整合者：以比亞迪為代表，用垂直整合換成本優勢。品牌價值輸出者：以華為、小米為代表，用生態和體驗建立溢價。國際化營運者：以上汽、吉利為代表，用全球供應鏈能力抵禦波動。市場不再獎勵“講得漂亮”的企業，而是獎勵“算得清楚”的企業。這場拐點的意義，不是行業的崩塌，而是幻覺的結束。當資本退潮、價格回落、估值歸零，新能源車行業終於從“講故事”走向“做生意”。2025年不會是最熱的一年，但可能是最真實的一年。當企業開始重視現金流，當技術開始服務利潤，當消費者不再被口號左右——新能源車行業，才算真正回到了產業邏輯。 (Linda產業筆記)

不鳴則已，一鳴驚人。1. 宇樹科技決定更名宇樹科技傳來大動作。近日，宇樹科技IPO輔導機構中信證券提交了「輔導工作進展報告（第一期）」。報告在談到「目前仍存在的主要問題及解決方案」時透露，輔導工作小組會同宇樹科技管理層結合行業發展趨勢、自身競爭優勢、未來發展規劃，協助公司管理層對計畫募集資金投資項目進行論證分析，確保募集資金投資項目符合公司未來發展戰略。報告同時透露，宇樹科技2025年第五次臨時股東會審議通過了《關於公司更名的議案》，決定公司更名為「宇樹科技股份有限公司」（之前為「杭州宇樹科技股份有限公司」），目前正在辦理相關工商登記變更程序。值得注意的是，宇樹科技從“杭州宇樹科技股份有限公司”更名為“宇樹科技股份有限公司”，去掉了地域標識，這或許是公司發展到一定階段，意圖突破地域限制、建立全國性乃至全球性品牌的重要訊號。回顧宇樹科技的上市籌備歷程，這已經不是第一次改名了。今年5月，根據媒體消息，宇樹科技向合作夥伴發佈通知，宣佈因公司發展需求，將原「杭州宇樹科技有限公司」名稱變更為「杭州宇樹科技股份有限公司」。當時這項變動引發市場猜測，認為公司或正在為啟動上市流程鋪路。隨後，宇樹科技的上市處理程序迎來關鍵節點。7月18日，證監會網站正式揭露《關於杭州宇樹科技股份有限公司首次公開發行股票並上市輔導備案報告》，這標誌著宇樹科技已正式開啟上市輔導工作。圖源：證監會網站根據備案報告顯示，此次上市輔導由中信證券擔任輔導機構，雙方簽署輔導協議的時間為2025年7月7日。同時，報告也公佈了宇樹科技的核心基礎資訊：公司成立於2016年8月26日，最新註冊資本為3.64億元，法定代表人為王興興；產業分類橫跨C39電腦、通訊和其他電子裝置製造業與C34通用裝置製造業兩大領域；股權結構方面，王興興作為公司控股股東、實際控制人，直接持有23.8216%的股權，同時透過上海宇翼企業管理諮詢合夥企業（有限合夥）間接控制公司10.9414%的股權，合計控制比例達到34.7630%，股權控制穩定性明確。而後，今年9月初，宇樹科技在社群媒體上發文稱，預計在2025年10月至12月期間向證券交易所提交上市申請檔案，屆時公司的相關營運資料將正式披露。圖源：財聯社再到如今，宇樹科技再度改名，顯然，宇樹科技的上市輔導工作正在按計畫進行，一旦上市成功，預計將成為A股人形機器人第一股。2. 宇樹科技發表H2仿生機器人宇樹科技的動作，不只更名。在全力推進IPO處理程序的關鍵節點，宇樹科技在近日正式發佈了新一代仿生人形機器人Unitree H2。這款定位為「為安全和友善地服務大家而生」的仿生機器人，精準復刻了成年人的身形比例，身高達到180cm，體重控制在70kg，在視覺呈現與實際應用場景中更具適配性。圖源：微博從官方發佈的宣傳影片可見其卓越的運動表現：無論是基礎的行走動作，還是對協調性要求較高的舞蹈編排，都能流暢完成；即便面對打拳、側踢等需要精準發力與動態平衡控制的高難度動作，也能展現出穩定的執行能力，這背後凸顯的是宇樹科技在運動控制演算法與機械結構協同最佳化上的技術突破。圖源：微博此外，相較於前代產品Unitree H1，H2最引人注目的革新在於首次搭載了仿生人臉系統，透過3D列印技術與柔性材料的融合應用，打破了前代產品「無五官」的設計侷限，不僅讓機器人外觀更貼近人類形態，更為未來情感互動功能的開發奠定了基礎，標誌著其在擬人化道路上邁出了關鍵道路。圖源：微博不過，宇樹科技也保持了客觀審慎的態度，特別作出重要備註：當前全球仿生人形機器人領域仍處於早期探索階段，技術成熟度與應用場景的適配性尚在持續完善中。因此，公司鄭重提示個人使用者，在決定採購前務必充分瞭解產品的現有侷限性，理性評估實際使用需求，這一提示既體現了企業對使用者的負責態度，也反映出行業發展的客觀現狀。總的來說，宇樹科技的發展可以說是如日中天，自2016年成立以來，公司已成功完成10輪融資，投資方陣容十分豪華，估值超100億元，顯然，資本對於宇樹科技上市還是十分看好的，而宇樹科技未來將如何發展，讓我們拭目以待。3. 人形機器人何去何從在科技的日新月異之下，人形機器人正快速發展──現今，全球各國均將人形機器人納入策略產業佈局，中國的《人形機器人創新發展指導意見》更是明確2025年實現關鍵技術突破與大量生產、2027年建構國際競爭力產業生態的階段性目標，同時透過建立產業大模型訓練資料庫、推動雲端與邊緣智慧協同等舉措，加速技術商業化處理程序。此外，資本市場對人形機器人賽道的熱情持續高漲。資料顯示，2025年至今，中國人形機器人領域投融資金額已超364.36億元，遠超過2024年全年總和。優必選、宇樹科技等企業的量產計畫進一步點燃資本信心，其中宇樹科技推進IPO輔導的處理程序，標誌著國產機器人企業資本化加速，有望帶動產業鏈上下游協同發展。除專業投資機構外，美團、京東、寧德時代、華為等產業巨頭透過戰略投資或自主研發局賽道，在能源系統、AI決策、硬體驅動等關鍵領域形成技術合力，推動產業鏈從零散佈局走向協同創新的成熟生態。基於此，隨著技術成熟與成本下探，人形機器人已在工業、服務等領域實現了商業化落地，發展前景大有可為。但值得注意的是，儘管人形機器人賽道前景廣闊，但目前仍面臨高性能零件成本高、高品質資料取得困難、安全倫理規範缺失等現實挑戰。基於此，特斯拉的Optimus機器人量產計畫被曝已經擱淺——10月8日，矽谷知名付費科技媒體The Information發佈文章透露：由於技術問題，特斯拉已放棄了今年生產數千台Optimus機器人的計畫。圖源：微博這項決定源自於工程團隊在機器人手部和前臂設計上遭遇的嚴重技術難題，導致無法實現類人靈活操作。而在先前6月，來自中國供應鏈資訊顯示，特斯拉開始暫停採購Optimus的零件，正在集中調整人形機器人Optimus軟硬體技術細節。可見，人形機器人的發展還有較大的瓶頸。不過，隨著科技的持續迭代與產業鏈的不斷完善，這些瓶頸問題或許可望逐步破解。展望未來，對於企業而言，核心技術研發能力與場景落地效率將成為建構競爭壁壘的關鍵；對於整個產業來說，唯有推進開放協同的生態建設，加強國際間的技術交流與行業標準共建，才能推動人形機器人賽道實現更高品質的發展，共同書寫人形機器人的全新篇章。 （大佬說）