人形机器人公司在短期内受到市场的欢迎，包括比亚迪、特斯拉在内的多家新能源汽车公司在近年来纷纷组建人形机器人部分，准备大量的资金和研发团队进入该赛道。

同时也有不少新鲜的“血液”进入该赛道，总部位于杭州的宇树科技是人形机器人赛道的新秀，2024年已经推出带轮子的双足机器人。

作为全新的产业链，大众对人形机器人的具体使用场景不太了解，对它的未来也一无所知。人形机器人是AI智能生态产品中重要的一环。

在不久的将来，作用于家庭看护、驾驶汽车、社交、教育、智能工厂等场景的人形机器人预计将逐渐普及，并和其他智能产品链接起来，共享信息。

据高工机器人产业研究所（GGII）预测数据，2024年全球人形机器人市场规模为10.17亿美元，到2030年全球人形机器人市场规模将达到151亿美元，2024-2030年CAGR将超过56%，全球人形机器人销量将从1.19万台增长至60.57万台。

据Wind数据统计，2024年国内人形机器人行业至少发生了60起融资。有披露融资具体数额或数量级的融资中，有22起是亿元级融资，获得亿元级融资的企业包括光鉴科技、星动纪元、宇树科技、本末科技、帕西尼感知科技、银河通用、逐际动力、星海图等。

截至2024年年底，国内人形机器人整机公司已超过80家，而全球范围内这一数字接近150家。

人形机器人的未来图景尚未出现明确的方向，各家企业按照各自的理解在推演出不同的机器人，预计在未来将逐渐孵化出市场的主流方向，暂时只能通过跟踪市场的趋势变化去同步判断。

在家庭看护和社交方面发挥作用大概率会成为人形机器人的发展方向。

01 宇树科技对风险的理解

技术创新是人形机器人企业的核心竞争力，宇树科技高度重视自主研发和科技创新，自研电机、减速器、控制器、激光雷达等机器人关键核心零部件和高性能感知及运动控制算法，整合机器人全产业链。这不仅提高了产品的性能和可靠性，还降低了成本，增强了市场竞争力。

公司不断投入资源进行技术研发，保持技术领先优势。例如，其Unitree H1人形机器人具备全球几乎规格最高的动力性能。

随时是非常激进的技术领域，宇树科技对具体采用哪一种新技术非常谨慎，尤其是针对AI的大模型，避免在技术路线不清晰时进行大量投入。公司创始人王兴兴认为，目前AI模型架构尚未确定，需要保持谦卑和学习态度，预演未来技术发展方向。

公司的CEO王兴兴是一名成本控制狂，从仅售9.9万元的人形机器人到仅售千元级别的自研激光雷达，宇树科技尽量自研，且不断进行优化涉及，尽可能地实现成本控制。

宇树科技通过整合产业链，实现了从零部件到成品的全套自研，将产品硬件性能优化到极致，达到性价比的最优化。例如，其四足机器人的销量占全球的60%以上。

宇树科技涵盖了消费者市场、学院或机构研究市场和行业应用市场，未来将继续向这三个方向发力。这种多元化布局有助于分散市场风险，确保公司在不同市场环境下的稳定发展。

公司对人形机器人行业比较有耐心，尊重市场的反应，没有设置过高的商业化目标。王兴兴表示，等到更好的商业化势头出现，再进行大规模推广。

王兴兴强调，创始人和团队成员需要保持足够的谦卑，持续学习新的技术、产品和方向，预演未来技术的发展方向。这种持续学习和进步的文化有助于公司应对快速变化的市场和技术环境。

宇树科技自2016年创业以来共经历9轮融资，最新融资10亿元人民币，估值超过60亿人民币。这些融资为公司的研发和市场拓展提供了充足的资金支持。

尽管公司获得了大量融资，但CEO王兴兴仍然保持谨慎，避免过度依赖资本进行大规模投入。公司注重资金的有效利用，确保每一分钱都能产生最大的价值。

该公司的技术团队通过持续的研发投入和技术创新，应对技术不确定性和快速变化的市场需求。公司保持对新技术的敏感度，及时调整研发方向和策略。

同时，我们也可以凭借AI风险管理系统RiskRaider风险雷达对“宇树科技”的风险评估，我们可以看到AI的评分如下：

02 人形机器人行业存在哪些风险？

人形机器人在行走稳定性、高精度传感器技术、交互自然度等方面仍面临巨大挑战。例如，实现如人类般自然流畅的行走需要攻克动力学、运动学等复杂问题，传感器在复杂环境下的准确性和稳定性也有待提高。

技术的快速迭代可能导致现有技术迅速过时，企业需要不断投入研发以保持竞争力。例如，新的传感器技术或人工智能算法的出现可能使旧的技术体系变得落后。

目前人形机器人的市场需求尚未完全释放，消费者对其接受程度和购买意愿仍有较大波动。例如，虽然人形机器人在工业领域有一定的应用前景，但企业对于大规模引入人形机器人仍持谨慎态度，担心成本过高、技术不成熟等问题。

人形机器人在提供服务的过程中，可能会收集和处理大量个人信息和隐私数据，从而引发隐私泄露的风险。

政府对人形机器人的监管政策可能发生变化，企业在研发和应用过程中需要密切关注政策动态，确保合规运营。

医疗、军事等特殊领域的应用需要满足严格的行业标准和认证要求，企业需要投入大量资源进行认证。