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資本催化、人形機器人提速:教育科研為何最先跑通?

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隨著智元機器人完成股改、宇樹科技進入 IPO 輔導驗收,人形機器人產(chǎn)業(yè)的資本進程驟然加速。在這背后,一個清晰的產(chǎn)業(yè)趨勢已然形成:教育科研體系,正成為具身智能技術(shù)最早跑通商業(yè)化閉環(huán)的「基石」市場。

資本動作與產(chǎn)業(yè)進展同步推進的同時,一個值得關(guān)注的趨勢正在形成:教育科研體系正成為當前具身智能產(chǎn)品規(guī)模化部署最集中的場景之一。據(jù)新戰(zhàn)略人形機器人產(chǎn)業(yè)研究所 2025 年上半年統(tǒng)計報告顯示,2025 年上半年,國內(nèi)公開披露的人形機器人中標項目超過 83 個,合同金額累計近 3.3 億元。其中,國內(nèi)高校、科研院所及教育裝備體系占據(jù)絕大部分份額,而優(yōu)必選、宇樹科技與智元機器人三家頭部企業(yè),更是合力拿下了約 60%的市場金額。無論從公開訂單的流向,還是高校與科研機構(gòu)對實驗平臺的持續(xù)投入來看,教育科研正在承擔起推動人形機器人從技術(shù)樣機走向可驗證商業(yè)化的關(guān)鍵角色。


如果把具身智能商業(yè)化看作一個生態(tài)鏈條,那么教育科研幾乎具備所有「最適合早期落地」的條件。

首先,需求是真實存在且結(jié)構(gòu)化的。過去三年里,高校圍繞強化學習、運動控制、操作規(guī)劃以及具身智能模型等內(nèi)容不斷升級課程體系,新工科方向的課程改革以及具身智能相關(guān)研究課題數(shù)量快速增長,使「真實機器人平臺」成為教學與科研不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施。教授要講解動態(tài)控制與示范學習,學生需要完成從感知到?jīng)Q策再到動作執(zhí)行的完整實驗鏈路,實驗室需要大量真實數(shù)據(jù)用于模型訓練與算法驗證,這些場景都離不開符合教學要求的機器人本體。

其次,教育科研環(huán)境天然適合「試錯」和「迭代」。與工業(yè)生產(chǎn)線、物流倉儲等高穩(wěn)定性應(yīng)用不同,教學和科研具備更高容錯度,允許機器人在使用過程中出現(xiàn)跌倒、路徑偏移或抓取失敗等情況,并將其視為實驗與訓練的一部分;同一臺設(shè)備可以跨課程、跨項目長期復用,使單位成本被最大化攤薄;高校的預(yù)算體系也更為穩(wěn)定,從年度經(jīng)費到專項科研項目都能為機器人采購提供穩(wěn)定支持。在工業(yè)實踐尚需驗證的階段,教育科研提供了一個安全、可控、低成本且對真實數(shù)據(jù)需求旺盛的落地環(huán)境。

政策導向則進一步鞏固了教育科研作為前置賽道的地位。從「新工科建設(shè)」「人工智能教育改革」到各地的產(chǎn)教融合示范區(qū)項目,智能機器人被明確視作建設(shè)重點,高校與企業(yè)之間圍繞「聯(lián)合實驗室」「創(chuàng)新中心」「具身智能教學平臺」的合作顯著增多。例如,上海師范大學與智元機器人共建的「教育具身智能實驗室」已經(jīng)將機器人實踐納入正式課程,將數(shù)據(jù)采集、模型訓練和真機推理貫穿整個教學體系。政策體系、預(yù)算機制和課程需求的三重疊加,使教育科研成為具身智能最早形成穩(wěn)定應(yīng)用鏈路的場景。

這三大要素共同作用,使得教育科研成為當前唯一能同時滿足 「技術(shù)驗證、數(shù)據(jù)積累、現(xiàn)金流與生態(tài)培育」 四大目標的場景,也由此成為產(chǎn)業(yè)無可爭議的起跑線。


宇樹科技的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)為教育科研的商業(yè)價值提供了最清晰的實證。根據(jù)宇樹科技對外披露的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu),2024 年公司四足機器人、人形機器人及零部件產(chǎn)品銷售額占比分別約為 65%、30% 和 5%。其中,約 80% 的四足機器人流向科研、教育及消費級開發(fā)者市場,其余 20% 應(yīng)用于巡檢、消防等工業(yè)場景。這意味著,在宇樹當前可兌現(xiàn)的收入結(jié)構(gòu)中,教育科研相關(guān)場景已經(jīng)成為最核心的支撐力量之一。

在高校與科研機構(gòu)的應(yīng)用中,宇樹的四足機器人如 Go2 和 B 系列已成為編程教學與控制類課程的常見平臺,配備的 ROS2、動力學建模工具、視覺感知模塊與仿真環(huán)境,使其能夠承擔從路徑規(guī)劃到深度控制等實驗任務(wù)。工科院系通常使用其進行步態(tài)控制驗證、強化學習訓練、SLAM 實驗等內(nèi)容,使機器人課程能夠真正實現(xiàn)「端到端」的技術(shù)訓練。而在人形機器人方向,H1 與 G1-D 成為高校驗證操作技能學習、動力學策略優(yōu)化與人機交互任務(wù)的重要工具。在一些技術(shù)學院中,人形機器人甚至被納入工程創(chuàng)新課程,承擔類似于「具身智能編程」與「具身數(shù)據(jù)采集平臺」的角色。


宇樹機器人進校園(圖片來源:Facebook)

更為關(guān)鍵的是,宇樹通過「設(shè)備+實訓平臺+課程內(nèi)容」的方式,將教育科研業(yè)務(wù)從硬件銷售升級為系統(tǒng)性解決方案。學校可以一次性獲得機器人設(shè)備、標準化實訓臺、多模態(tài)傳感器套件、課程包與案例庫,并在需要時使用遠程調(diào)試環(huán)境,這讓教學的組織與管理變得更加標準化和可復制。對于職業(yè)院校和工科高校來說,這種體系化方案遠比單一硬件更有價值,也更具持續(xù)性。

教育科研對宇樹的價值不僅體現(xiàn)在收入層面,也體現(xiàn)在數(shù)據(jù)和模型迭代上。每一臺部署在校園或?qū)嶒炇业臋C器人在運行過程中都會產(chǎn)生大量真實的動作、姿態(tài)和交互數(shù)據(jù),為具身智能模型的訓練提供了持續(xù)、高質(zhì)量的原始素材。因此,教育科研對于宇樹來說是一套「收入與技術(shù)雙向驅(qū)動」的飛輪系統(tǒng)。


如果說宇樹的優(yōu)勢在于工程能力的厚度,那么智元的競爭力則更多體現(xiàn)在其生態(tài)構(gòu)建能力上。智元的三大產(chǎn)品家族「遠征、靈犀與精靈」分別面向不同層次的科研與教學需求,使其在教育科研領(lǐng)域形成了較好的覆蓋廣度。智元機器人將其產(chǎn)品體系劃分為三大系列:其中 「靈犀」 系列(如 X1/X2)主要面向高??蒲信c教育場景,支持多模態(tài)交互、動作編排與教學開發(fā);「精靈」系列則聚焦商業(yè)零售、數(shù)據(jù)采集及教育裝備基礎(chǔ)訓練場景;而 「遠征」 系列(如 A1/A2)則集成了最全面的軟硬件能力,兼具高端教學與研究功能,并已在實際場景中承擔科技館、企業(yè)展廳的導覽、講解與交互服務(wù),展現(xiàn)了人形機器人在復雜環(huán)境下的綜合服務(wù)潛力。


智元遠征 A1(圖片來源:智元機器人官網(wǎng))

智元機器人在產(chǎn)品體系之外,還構(gòu)建了面向教育科研的工具鏈生態(tài)。其中,GO-1 具身智能大模型被官方描述為通用具身智能基座模型,采用「視覺—語言—潛在動作(ViLLA)」架構(gòu),具備多模態(tài)理解與動作生成能力,為高校和研究團隊提供算法研究與實驗驗證的基礎(chǔ)能力框架。搭配的大規(guī)模具身數(shù)據(jù)平臺(官方稱含百萬級真機數(shù)據(jù)),用于支持具身智能模型的訓練與數(shù)據(jù)管理,為高??蒲兄械哪M—真機過渡提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

與此同時,智元推出了 「靈創(chuàng)」零代碼動作編排平臺,官方定位為「全球首個 0 代碼、0 門檻的機器人內(nèi)容創(chuàng)作平臺」。教師、學生或開發(fā)者無需編程,僅需上傳視頻、音頻或文本即可生成對應(yīng)的動作、表情與交互內(nèi)容,使機器人可以用更低門檻被用于課堂示范、動作教學與內(nèi)容創(chuàng)作。這套工具鏈顯著降低了教學中引入具身智能與真實機器人平臺的難度,使機器人不再只是硬件,更是可持續(xù)生成教學內(nèi)容的「教育創(chuàng)作平臺」。

這種平臺化能力讓智元能夠?qū)⒔逃蒲卸ㄎ粸椤妇呱碇悄墚a(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施市場」。教育科研不僅能帶來穩(wěn)定的收入,更能讓企業(yè)在高校生態(tài)中積累開發(fā)者、課程體系與算法實踐,為未來的大規(guī)模擴張奠定生態(tài)基礎(chǔ)。智元與上海師范大學共建的「教育具身智能實驗室」便是典型案例,學生能夠在課程中直接使用智元的模型與工具鏈進行開發(fā),使教育科研成為整個產(chǎn)品體系的試驗場與內(nèi)容生產(chǎn)源。

當前,教育科研場景已經(jīng)從高校擴展到職業(yè)教育、K12 編程教育與科普體系,逐步形成一條正在成熟的獨立賽道。跨層級、多主體的需求匯聚,使具身機器人在教育體系中的部署呈現(xiàn)「可持續(xù)、可復用、預(yù)算穩(wěn)定」的特征。在這個階段,教育科研并非人形機器人商業(yè)化的「過渡地帶」,而是一個具備實際規(guī)模、清晰需求和標準化復用能力的真實市場。

對具身智能企業(yè)而言,這一場景的價值,不只在于早期收入,更在于生態(tài)、渠道和數(shù)據(jù)的積累;誰能率先在教育體系建立穩(wěn)定的「產(chǎn)品–內(nèi)容–工具鏈」閉環(huán),誰就能在未來多場景擴展中占據(jù)先發(fā)位置。工業(yè)應(yīng)用正在推進、商業(yè)服務(wù)也在加速成型,而教育科研的突出之處在于,它為具身智能提供了最早可驗證、可迭代、可規(guī)模化的落地環(huán)境。也正因此,教育科研正成為具身智能邁向更大應(yīng)用場景時最可靠的起點。

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