近日，常州微億智造科技股份有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng) " 微億智造 "）遞交招股書(shū)，擬沖刺港股 IPO。

微億智造的核心業(yè)務(wù)是工業(yè)具身智能機(jī)器人產(chǎn)品（EIIR）。這類(lèi)機(jī)器人并非傳統(tǒng)意義上的機(jī)械臂，而是通過(guò)軟硬件的深度融合，實(shí)現(xiàn)了自主感知、學(xué)習(xí)、決策與執(zhí)行的能力。對(duì)制造企業(yè)來(lái)說(shuō)，這類(lèi)機(jī)器人帶來(lái)的最大價(jià)值是柔性化和快速部署。

據(jù)灼識(shí)咨詢數(shù)據(jù)，按 2024 年的收入計(jì)算，微億智造是中國(guó)最大的工業(yè)具身智能機(jī)器人（EIIR）供應(yīng)商 。其當(dāng)年該業(yè)務(wù)收入為人民幣 2.718 億元，位居行業(yè)第一 。

此外，權(quán)威市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu) IDC 發(fā)布的《中國(guó) AI 視覺(jué)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用市場(chǎng)份額 2024》報(bào)告中，微億智造同樣排名全國(guó)第一。

從 2022 年到 2024 年，其 EIIR 產(chǎn)品收入的復(fù)合年增長(zhǎng)率達(dá) 183.4%。這也證明了市場(chǎng)對(duì)這類(lèi)智能化、柔性化機(jī)器人的強(qiáng)勁需求。

工業(yè)具身智能機(jī)器人，為何收入增長(zhǎng)率如此迅猛？借著微億智造的業(yè)務(wù)，今天鉛筆道和大家揭秘。

01

微億智造的核心產(chǎn)品是工業(yè)具身智能機(jī)器人產(chǎn)品，即 EIIR（Embodied Industrial Intelligent Robot）。

傳統(tǒng)的自動(dòng)化生產(chǎn)線，更像是一個(gè)設(shè)定好程序的計(jì)算器，只能一絲不茍地執(zhí)行命令，一旦產(chǎn)品或流程有任何微小變動(dòng)，就需要工程師花費(fèi)數(shù)周甚至數(shù)月時(shí)間重新編程，成本高昂且效率低下。這在如今追求小批量、多品種、快速迭代的制造業(yè)中，顯得力不從心。

微億智造的核心，就是解決這個(gè) " 僵化 " 的痛點(diǎn)。

它為機(jī)器人裝上了基于人工智能的 " 大腦 "，使其具備了類(lèi)似人類(lèi)的感知、學(xué)習(xí)、決策和適應(yīng)能力。

目前，微億智造形成了三條相互補(bǔ)充的產(chǎn)品線：

- 工業(yè)具身智能機(jī)器人（EIIR）產(chǎn)品：這是公司的核心和旗艦產(chǎn)品線。

這些機(jī)器人由 AI 模型完全驅(qū)動(dòng)，能夠自主完成任務(wù)并學(xué)習(xí)新任務(wù)，無(wú)需人工編程。它們可以像經(jīng)驗(yàn)豐富的老師傅一樣，通過(guò) " 眼睛 "（智能感知）發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，通過(guò) " 大腦 "（AI 模型）思考解決方案，并指揮 " 手臂 "（執(zhí)行器）完成高精度操作。

-AI 賦能的智能化產(chǎn)品：這可以理解為 " 定制版 " 的智能設(shè)備。

與 EIIR 產(chǎn)品不同，這些產(chǎn)品的 AI 能力主要集中在視覺(jué)感知、數(shù)據(jù)分析等方面，而不涉及由 AI 驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制。比如，一臺(tái)專(zhuān)門(mén)用于檢測(cè)手機(jī)中框外觀的設(shè)備就屬于此類(lèi)。

- 模組類(lèi)產(chǎn)品：這是將公司的核心技術(shù) " 化整為零 " 的產(chǎn)品，如智能感知硬件、工業(yè)軟件、算法模型等，可以獨(dú)立銷(xiāo)售給系統(tǒng)集成商或有自主研發(fā)能力的大客戶。

02

微億智造的突破性在于，它解決了 AI 應(yīng)用中的 " 冷啟動(dòng) " 難題。

傳統(tǒng) AI 模型需要大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練，但在新場(chǎng)景中沒(méi)有數(shù)據(jù)怎么辦？微億智造通過(guò)其獨(dú)創(chuàng)的 " 快慢思考 " 與 " 人類(lèi)在環(huán) " 來(lái)破解，具體來(lái)說(shuō)：

" 快思考 " 與 " 人類(lèi)在環(huán) "：在新機(jī)器人部署初期，它并非完全自主。

云端的工程師專(zhuān)家可以通過(guò)人機(jī)交互系統(tǒng)（BASH 系統(tǒng)）實(shí)時(shí)指導(dǎo)和修正機(jī)器人的決策 。每一次人工指導(dǎo)都會(huì)被系統(tǒng)記錄下來(lái)，形成寶貴的 " 學(xué)費(fèi) " 數(shù)據(jù)。這使得部署周期從行業(yè)平均的數(shù)月縮短到了數(shù)天 。

" 慢思考 " 與 " 數(shù)據(jù)飛輪 "：這些在 " 快思考 " 階段積累的人類(lèi)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，會(huì)被用來(lái)在云端持續(xù)訓(xùn)練和進(jìn)化核心 AI 模型。

機(jī)器人工作得越多，學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)就越多，變得越聰明，從而逐步減少對(duì)人工干預(yù)的依賴，最終實(shí)現(xiàn)真正的自主。這個(gè)過(guò)程形成了一個(gè)自我強(qiáng)化的 " 數(shù)據(jù)飛輪 "，構(gòu)筑了難以被復(fù)制的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

至今，微億智造已積累了超過(guò) 15TB、包含超 10 億條記錄的真實(shí)工業(yè)場(chǎng)景精標(biāo)數(shù)據(jù)。

在所有業(yè)務(wù)線中，EIIR 產(chǎn)品是其增長(zhǎng)的核心引擎。

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)顯示，2022 年該產(chǎn)品的收入僅為 3382 萬(wàn)元，占總收入的 15.3%，到 2024 年已飆升至 2.72 億元，占比 45.3%，到 2025 年上半年進(jìn)一步提升至 53.6%。這條產(chǎn)品線的毛利率也從 2022 年的 45.7% 提高至 2025 年上半年的 54.1%。

03

在工業(yè)具身智能機(jī)器人這個(gè)新興且專(zhuān)業(yè)的賽道上，微億智造已經(jīng)占據(jù)了領(lǐng)先地位。

根據(jù)灼識(shí)咨詢的報(bào)告，按 2024 年的收入計(jì)算，微億智造是中國(guó)最大的工業(yè)具身智能機(jī)器人（EIIR）供應(yīng)商 。其當(dāng)年該業(yè)務(wù)收入為人民幣 2.718 億元，位居行業(yè)第一 。

此外，權(quán)威市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu) IDC 發(fā)布的《中國(guó) AI 視覺(jué)工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用市場(chǎng)份額 2024》報(bào)告也佐證了其市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)地位，在該報(bào)告中，微億智造同樣排名全國(guó)第一 。

盡管 " 具身智能 " 對(duì)大眾來(lái)說(shuō)還是一個(gè)新概念，但在實(shí)際的工業(yè)應(yīng)用落地層面，微億智造已通過(guò)其商業(yè)化成果成為了該細(xì)分領(lǐng)域的 " 隱形冠軍 "。

對(duì)比國(guó)際同行，歐美的波士頓動(dòng)力、ABB、日本的發(fā)那科等公司在機(jī)器人本體和運(yùn)動(dòng)控制方面積累深厚，但在復(fù)雜制造場(chǎng)景的柔性落地上，微億智造這樣的中國(guó)公司走得更快。

可以說(shuō)，國(guó)外在通用性和底層硬件上領(lǐng)先，而國(guó)內(nèi)企業(yè)則在成本效率和行業(yè)適配性上逐漸實(shí)現(xiàn)突破。

招股書(shū)顯示，在過(guò)去的 2022 年至 2025 年前六個(gè)月，微億智造的營(yíng)業(yè)收入分別為人民幣 2.21 億、4.34 億、6.00 億和 4.12 億元，相應(yīng)的凈利潤(rùn)分別為 -9201.0 萬(wàn)、-11380.4 萬(wàn)、1573.9 萬(wàn)和 668.4 萬(wàn)元。

成立至今，微億智造共完成多輪融資，股東包括工業(yè)母機(jī)基金、深創(chuàng)投、洪泰基金、普華資本、百度、Hao123、東海投資、青楓投資、松禾資本、領(lǐng)航新界等知名投資機(jī)構(gòu)。

04

微億智造所處的工業(yè)具身智能機(jī)器人賽道，正告別 " 傻瓜 "，邁入 " 學(xué)徒 " 時(shí)代（G2 階段）。

根據(jù)上海市人工智能行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布的指南，全球具身智能行業(yè)目前主要處于 G2 發(fā)展階段。就是機(jī)器人已經(jīng)告別了只能死記硬背、重復(fù)動(dòng)作的 " 傻瓜 " 階段，進(jìn)化到了一個(gè)能夠感知環(huán)境、組合技能來(lái)完成復(fù)雜任務(wù)的 " 學(xué)徒 " 階段 。

最大的突破在于破解了工業(yè)生產(chǎn)中 " 效率與柔性 " 的悖論。

傳統(tǒng)產(chǎn)線要么追求極致效率但極其僵化，要么依賴人工來(lái)實(shí)現(xiàn)柔性但效率低下且不一致。

以微億智造為代表的 EIIR 產(chǎn)品，通過(guò) AI 驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器的高效率、高穩(wěn)定性和類(lèi)人的靈活性，能夠快速適應(yīng)小批量、多品種的生產(chǎn)需求，這在過(guò)去是難以想象的。

盡管取得了巨大進(jìn)步，但市場(chǎng)仍在呼喚一個(gè)能真正自主思考、像 " 大師傅 " 一樣工作的機(jī)器人。這其中蘊(yùn)含著超多新機(jī)會(huì)，具體來(lái)說(shuō)：

機(jī)會(huì)一：更通用的 " 大腦 " ——端到端工業(yè)大模型成為主流。

當(dāng)前，很多智能機(jī)器人仍依賴多個(gè) " 小模型 " 串聯(lián)工作，一個(gè)模型負(fù)責(zé)看，一個(gè)模型負(fù)責(zé)判斷，一個(gè)模型負(fù)責(zé)動(dòng)，效率和協(xié)同性有限。

未來(lái)的趨勢(shì)是開(kāi)發(fā)出端到端的工業(yè)大模型（如 VLA 模型），一個(gè) " 大腦 " 統(tǒng)一處理視覺(jué)、語(yǔ)言和動(dòng)作。

這意味著，未來(lái)的機(jī)器人可能不再需要復(fù)雜的編程，工廠管理者可以用自然語(yǔ)言（比如 " 把這個(gè)零件上所有劃痕都打磨掉 "）下達(dá)指令，機(jī)器人就能自主理解并規(guī)劃執(zhí)行。這將極大降低使用門(mén)檻，讓更多中小企業(yè)也能用上智能機(jī)器人。

機(jī)會(huì)二：經(jīng)驗(yàn)的數(shù)字化——讓老師傅的 " 手藝 " 永流傳。

工業(yè)生產(chǎn)中，最寶貴的資產(chǎn)之一就是經(jīng)驗(yàn)豐富的老師傅們積累的 " 手藝 " 和 " 直覺(jué) "，比如如何判斷一個(gè)瑕疵是否嚴(yán)重，如何拿捏打磨的力道。這些隱性知識(shí)很難用代碼來(lái)描述。

未來(lái)的具身智能機(jī)器人，將通過(guò)更先進(jìn)的人機(jī)交互和多模態(tài)感知系統(tǒng)，把這些經(jīng)驗(yàn) " 學(xué) " 到手，并將其轉(zhuǎn)化為可以復(fù)制和傳承的數(shù)字模型。這不僅能解決熟練工人短缺的難題，更是將人類(lèi)智慧大規(guī)模沉淀和復(fù)用的機(jī)遇。

機(jī)會(huì)三：從 " 數(shù)據(jù)洞察 " 到 " 閉環(huán)行動(dòng) " 的能力躍遷。

今天的工廠已經(jīng)能收集海量數(shù)據(jù)，但很多時(shí)候數(shù)據(jù)分析和實(shí)際生產(chǎn)是脫節(jié)的。" 數(shù)據(jù)報(bào)告說(shuō)次品率高了 "，然后人再去調(diào)整產(chǎn)線。市場(chǎng)迫切需要一種能將數(shù)據(jù)洞察直接轉(zhuǎn)化為物理行動(dòng)的智能實(shí)體。

未來(lái)的工業(yè)機(jī)器人將成為數(shù)據(jù)閉環(huán)的最終執(zhí)行者，它們能實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)，做出優(yōu)化決策，并立刻在生產(chǎn)過(guò)程中精準(zhǔn)執(zhí)行，形成一個(gè)真正自我優(yōu)化的 " 活 " 的生產(chǎn)系統(tǒng) 。

05

通往 " 大師 " 的道路并非坦途，同樣要應(yīng)對(duì) " 三座大山 " 帶來(lái)的挑戰(zhàn)。

挑戰(zhàn)一：高質(zhì)量數(shù)據(jù)的 " 護(hù)城河 " 難以逾越。

AI 的進(jìn)化離不開(kāi)高質(zhì)量數(shù)據(jù)的 " 喂養(yǎng) "。

例如微億智造的優(yōu)勢(shì)之一就是通過(guò)多年的商業(yè)化落地，積累了龐大的真實(shí)工業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)。對(duì)于新進(jìn)入者而言，如何獲取這些貼合真實(shí)工況、經(jīng)過(guò)專(zhuān)家標(biāo)注的高價(jià)值數(shù)據(jù)，是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)，再好的算法也只是紙上談兵。

挑戰(zhàn)二：通用性與專(zhuān)業(yè)性的平衡。

市場(chǎng)既需要機(jī)器人能像人一樣具備處理多種任務(wù)的通用能力，又要求它在執(zhí)行具體任務(wù)時(shí)達(dá)到遠(yuǎn)超人類(lèi)的精度和穩(wěn)定性。

如何開(kāi)發(fā)出一個(gè)既 " 博學(xué) " 又 " 專(zhuān)精 " 的 AI 模型，在不同場(chǎng)景間快速遷移而無(wú)需大量二次開(kāi)發(fā)，是行業(yè)面臨的核心技術(shù)難題。

挑戰(zhàn)三：跨場(chǎng)景的商業(yè)化落地能力。

從一個(gè)行業(yè)成功邁向另一個(gè)行業(yè)，需要的不僅僅是技術(shù)的可遷移性，更需要對(duì)不同工業(yè)場(chǎng)景生產(chǎn)邏輯的深刻理解。

如何將技術(shù)與特定行業(yè)的工藝知識(shí)（know-how）深度融合，形成可復(fù)制、可擴(kuò)展的商業(yè)閉環(huán)，是對(duì)所有從業(yè)者的巨大考驗(yàn)。

以微億智造所代表的技術(shù)浪潮，正重塑對(duì) " 工廠 " 和 " 工人 " 的認(rèn)知，一個(gè)由更聰明、更靈活的 " 新勞動(dòng)力 " 驅(qū)動(dòng)的制造業(yè)新時(shí)代，或許不遠(yuǎn)了。

來(lái)源：鉛筆道