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2026-05-28

押注干活能力,加速工业落地。

文|罗镇昊

编|刘俊宏

刚经历了人形机器人的爆发元年,具身智能行业加速迈向商业化落地。如今,各头部企业开始扎堆冲刺IPO,试图借助二级市场扩大竞争力。

近一段时间里,递交IPO申请的公司除宇树、云深处外,以教育类机器人起家的乐聚智能也递交了招股书。

根据IDC数据,乐聚在2025年人形机器人出货量位列全球第三,全尺寸双足人形机器人出货量排名全球第二,称得上全球第一梯队。

招股书显示,2025年乐聚营业收入达2.58亿元,同比激增365.20%,近三年营收复合增长率高达118.68%。公司有一半以上的营收来自人形机器人,其中,全尺寸人形机器人“夸父(Kuavo)系列”贡献营收1.77亿元,占比69.5%,成为公司最主要的营收来源。

作为创新硬件公司,乐聚尚处于亏损状态。数据显示,乐聚2025年归母净利润为 -0.69亿元,亏损额同比扩大17.8%。公司连续三年经营性现金流为负,分别为-0.27亿元、-0.29亿元和-0.28亿元。对此乐聚的解释是,受业务扩张、市场拓展以及人才储备等支出的影响。这意味着,乐聚在短时间内还无法实现正向经营闭环。

乐聚本次拟募资26亿元,投向基本全部围绕人形机器人的研发和生产,如建设人形机器人产业化基地,成立人形机器人具身智能研发中心,高质量大规模数采项目。

可以看出,乐聚上市主要是为了在人形机器人的落地上发力,跑通B端或C端的商业模式。这也是多数具身智能公司的生存逻辑。

但光锥智能在看完这份招股书之后,发现以目前乐聚的产品竞争力来说,想达到目标要补足的东西还有很多。

靠强销售人形机器人撑起营收,但竞争力存疑

早在2012年,就有机器人登上央视春晚的舞台,但是从国外买的。当时这个节目由哈工大机器人创新基地研发团队负责,正在哈工大计算机学院读大一的冷晓琨就是其中一员。他回忆,上完节目后,网友都在批评他们拿进口的东西上春晚。这让冷晓琨下定决心要做中国自己的机器人。

2016年, 冷晓琨联合9位哈工大同学一起创立了机器人公司乐聚智能,到现在,刚好走过10个年头。

从营收构成来看,乐聚的收入来源几乎全部为机器人本体。

2025年,全尺寸人形机器人“Kuavo系列”成为乐聚主打产品,创造营收1.77亿元,占总营收69.5%,销量从2024年的32台增至577台。

主要面向教育市场的中小型机器人“鲁班(Roban)系列”和“Aelos系列”,合计实现收入0.39亿元,同比增长47.35%,这部分业务增长平稳,占总营收15%。

除人形机器人之外,乐聚还有用于编程教育和医疗服务的其他智能产品,收入占比仅为1.12%,未成为独立的收入支柱。

乐聚的产品到底卖到哪里?主要是To G和教育科研。

以Kuavo产品系列为例,这部分产品收入的44.94%来自数据采集领域的采购,尤其是全国地方数据中心建设项目,让其成为当年第一大收入来源。数据采集领域,简单来说就是为了训练人形机器人的“大脑”(也就是AI模型),专门去收集机器人在做各类任务时的动作数据和环境数据。其次是用于高校、科研院所等机构的科研和教学,占产品收入的32.50% 。

乐聚在招股书中承认,2025年以来数据采集中心成为人形机器人行业新的市场采购力量。公司凭借Kuavo系列以及专业化数据采集解决方案与项目实施交付能力,在相关公开招标项目中多次中标,获得多个数据采集中心集中采购订单。公司2025年前五大客户为北京石景山产业发展有限公司、青岛高科产业发展有限公司、北京通用人工智能研究院等。

从公司产品和出货项目来看,乐聚智能本质更像是一家数据采集基础设施提供商。最大的商业化落地方向是各地政府主导建设的“人形机器人数据采集中心”。

诚然,具身智能目前还是一个比较新型的产业,科研教育是具身智能行业最容易切入的出货口。这些方向的客户容忍度高、采购流程简单、不需要复杂的场景适配。乐聚产品销售主要是To G也无可厚非。但随着公司销售规模和营收增长,乐聚的产品也需要持续投入大量资源进行营销。

数据显示,乐聚的销售费用大幅增加。2025年,公司销售费用率为23.92%,对比去年同期,绝对金额从0.31亿元增长至0.61亿元。对比国内已有明确数据公司平均值看,23.92%的销售费用率或许不算太高。但和国内销售情况最好的宇树对比,乐聚的营销费用还是超出了太多。这说明公司产品仍需要相当大的销售力度才能转化成营收,还没有达到“供需两旺”的阶段。

对于这种现状,乐聚或许短时间内还没法儿突破。

数据显示,乐聚的研发费用为0.65亿元,占营收的25.21%,只比销售费率高出不到2个百分点。一般来说,研发启动+商业化并重的情况是创新硬件行业的典型成长特征,这代表公司正在从纯技术驱动(高研发)向平衡支出的商业化转型。但问题是,乐聚目前的商业化渠道还没有完全打开,如果一直卡在ToG和数据中心上,公司营收的规模天花板不会太高。

在产业侧,乐聚也有一些业务进展,例如公司将Kuavo 4pro部署在一汽工厂的POC项目,进行料箱搬运和SPS拣选等场景验证。但从结果来看,Kuavo系列在工业制造场景的营收仅0.06亿元,只能算是刚刚起步。

需要承认的是,具身智能行业中像宇树和云深处这样实现盈利的公司属于凤毛麟角。和大多数公司一样,乐聚的盈利能力有待证明。

但结合当下市场的趋势,在2026年,当以机器人能否‘干活’来评判一家具身智能公司时”,乐聚必须要打开自己产品的销路了。

自建数据中心,募资押注“干活能力”

严格意义上来说,乐聚并不是一家“纯粹”的具身智能公司,其业务经历过一次转型。这或许是公司商业化进程没有那么快的原因。

成立初期,乐聚以小型人形机器人Aelos为核心产品,主要面向AI教育市场,完成早期商业化。

2023年,全尺寸人形机器人Kuavo三代正式发布,并投入市场,现以更新到第五代,以此切入数据采集和工业生产场景。

对应营销情况,2024年Kuavo系列收入只有0.13亿元,2025年则增长至1.78亿元,销量从32台增至577台。如今,乐聚已经完成从小型教育类机器人到全尺寸人形机器人的业务换挡,押注具身智能产业化。这种转型速度,不可谓不快。

对于未来的发展规划,招股书中表明要重点深耕工业场景,打造标准化、可复制、易推广的行业解决方案。目前公司正努力推进人形机器人在工业场景的深入渗透和广泛应用。乐聚下一步最关键的目标,就是加强产业落地。

乐聚本次拟募资金额共26亿,是其一年营收的10倍,募资项目包括建设人形机器人产业化基地、人形机器人具身智能研发中心以及打造一体化数据工厂等,几乎全部围绕人形机器人的研发、生产和销售。

其中人形机器人具身智能研发中心项目投资金额最高,达9.4亿元,占总募资金额的36.14%。这一项目是要通过平台化开发、端侧大模型、高可靠整机和遥操作算法四方面,系统性提升具身智能工程化能力,类似落地一个应用(工业)技术栈。

募集资金的另一大投向还有高质量大规模数据集建设项目,投资金额6.1亿元,占比23.7%。主要是要建立一体化数据工厂,形成从原始数据到熟数据的规模化处理能力,构建真实+仿真闭环体系。

在具身智能行业,数据是一切能力得以实现的养料,高质量数据价格昂贵。但同时也能看出,乐聚机器人的干活能力还处于初级阶段,选择自建数采中心,也是为了解决数据荒的难题。

乐聚在招股书中提到:公司正在推进在工厂实地场景的验证进程,利用人形机器人在数据采集领域批量使用带来的真机数据优势,加快人形机器人技能提升和应用泛化度,迈向规模化部署。

但这种计划,或许与行业同类具身智能公司的产品销售路径有些出入。

一般而言,一家机器人公司想把产品卖进工厂,通常是先带样机找到客户做POC,客户付费或试用,在实际产线上跑任务,暴露出问题后迭代改进。而乐聚的做法更偏向自己生成数据、训练模型,把技能练好后直接销售。这一商业模式更像数据基础设施供应商,对于更加复杂的工业场景来说,真实场景很难跟训练场景一样理想。

但整体来看,加大研发投入的做法依然是个正确的选择,乐聚真正押注的核心驱动力不只是机器人硬件,还有干活能力,行业中不少头部公司也正走在这条路上。

比如Optimus Gen2已经进入特斯拉工厂作业,Figure AI的Figure 03直播在仓储环境连续工作30小时,共处理4.5万个包裹,全程零人工干预。

从To G的数据采集到To B的工业落地,从卖硬件到卖能力,对于乐聚而言,IPO并非终局,而是一场更残酷的竞赛,但离终点,还有很长的路要走。

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2026-04-29

文 | 智能相对论

作者 | 陈泊丞

数十亿建成的万卡GPU集群,实际利用率不足40%。

这不是某个智算中心的个例。在过去两年里,中国涌现了大大小小几十个智算中心项目,GPU买了一批又一批,但真正跑满的时候不多。问题不在芯片本身——而在数据供给跟不上。

GPU在空转,等存储喂数据。这件事说起来简单,但背后却是一笔巨大的“沉没成本”:花了几十亿建算力,最后发现瓶颈卡在存储上。

事实上,整个行业都在讨论“算力瓶颈”,但真正拖慢中国AI落地节奏的,很可能是存储。

有意思的是,正是在这届GTC上,英伟达第一次把“存储”放到了与“算力”并列的位置。它在超节点中内置独立的存储柜,定义新的AI存储参考架构(STX/CMX),并联合12家存储厂商发布解决方案——这不是英伟达的常规操作。

一家靠GPU起家的公司,为什么突然对存储这么上心?这背后,是AI产业底层逻辑的一次根本性转变。

英伟达在GTC上给全行业补了一堂存储课

要理解英伟达在GTC上的动作,先得回答一个问题:为什么它要在这个节点做这件事?

答案的背后是一个正在发生的大趋势:从“训练为王”到“推理为王”的阶段性转变。

过去几年,AI行业的主要矛盾是“模型不够大、训练不够久”。那时候存储是配角,GPU喂饱了数据就行。但是,当大模型开始大规模落地,推理变成了主战场,整个故事的底层逻辑就变了。

推理需要什么?实时、低延迟、海量随机读写的数据访问。这跟训练阶段完全不同——训练可以批处理,而推理必须秒级响应;训练可以提前准备好数据,而推理得随时待命。

黄仁勋在CES和GTC上都说过一句话:“KV Cache的激增足以催生一个全新的存储市场”。这话听着像营销,但仔细想想,GPU厂商第一次公开承认“计算不再是最稀缺的资源,数据供给才是”,这本身就是信号。

基于这个认知,英伟达在GTC上直接打出了三张关键牌,分别为CMX、AIDP和SCADA,对应回答的是不同层次的问题。

首先,CMX也就是G3.5层,回答“推理太贵”的问题。当KV Cache从显存溢出到存储池,推理成本的核心矛盾从“算力贵”变成“数据供给贵”。英伟达用CMX架构把存储性能与GPU计算进行了深度绑定,这套玩法本质上是“极致协同设计”——存储不再是外挂硬盘,而是GPU系统的延伸。

其次,AIDP回答“数据不敢动”的问题。深入行业真实需求来看,企业不是没有数据,而是数据不敢搬、不能搬。譬如,金融客户的数据出不了机房,政务系统的数据有合规要求,医疗数据碰都不能碰。因此,英伟达提出“Data-in-Place”(数据就地处理),本质是让AI能力下沉到存储里,减少数据的搬运。

最后,SCADA 回答“GPU吃不饱”的问题。在推荐系统、图神经网络这些场景,GPU需要从海量数据中随机读取极小粒度的数据。然而,传统I/O路径太重,GPU经常“饿着肚子等数据”。为此,SCADA允许GPU绕过了CPU直接访问存储,带宽接近HBM,支持EB级数据集——很显然,这是为未来的实时决策场景铺路。

三张牌,三层问题,从眼前到当下再到未来,构成了英伟达对AI存储的完整判断。也正是在这个判断下,英伟达喊出了“2026 is the year of AI storage”。

中国市场的“冰与火”:最旺盛的需求与最普遍的误判

把视线拉回中国。

事实上,中国是全球AI存储需求最旺盛的市场——这话不算夸张。智能客服、RAG知识中台、代码生成、自动驾驶仿真、智能制造......这些场景的落地速度实实在在走在了全球前列。

在政策层面,“人工智能+”全面铺开,数据要素×三年行动计划启动,“东数西算”2.0推动算电协同——从合规、基建到成本,政策红利也在多个维度拉动了高质量存储建设。

客观而言,需求是真的。但这枚硬币还有另一面。

多数智算中心的存储投入占比不足10%,剩下的钱几乎全砸进了GPU服务器。结果呢?GPU集群利用率普遍低于40%,“算力过剩与存储瓶颈并存”成了一种荒诞的现实。花了几十亿买算力,最后发现卡脖子的不是芯片,是数据供给。

这不是技术问题,是认知问题。整个行业的注意力都被“算力”两个字吸走了,没人认真想过,卡能跑满吗?

更棘手的是,冰层之下还有结构性掣肘,不是喊两句口号就能解决的。

比如标准缺失。面向昇腾、海光这类国产算力的存储架构和评测标准几乎空白,厂商各自为战,集成成本高企。再比如生态碎片化。国内存储产业硬件能力强,但核心软件能力比如KV Cache调度算法、数据就地处理引擎——与英伟达的“极致协同设计”相比,还有肉眼可见的差距。

中国有最大的市场需求,但缺乏把需求转化为产品的生态协同能力。这个矛盾不解决,需求旺盛就只是数字好看,落不了地。

最核心的问题,可能要靠存储厂商来回答

那么,这个局怎么破?

回归一个朴素的问题:谁最懂数据?

当整个行业都在讨论“用更多GPU训练更大模型”时,做存储的人在琢磨另一件事:数据从哪来、如何治理、怎么让AI用得上——这是两种完全不同的视角。算力厂商看的是“模型需要多少Flops”,存储厂商看的是“模型需要多少数据、怎么高效喂进去”。

这个视角差异,在AI大规模落地的阶段,变得前所未有的重要。

英伟为什么要定义AIDP参考架构并交给存储厂商推出解决方案在企业落地?因为越来越多的厂商意识到,数据供给的入口正在成为AI基础设施的核心卡口。存储不再是配角,它可以是主角,是AI系统的“数据中枢”。

正是基于这个判断,华为打破了传统存储的烟囱式结构,用一套底座即AIDP(AI Data Platform)架构覆盖了三大场景。

这套架构的核心逻辑其实很朴素:客户不需要为KV Cache、AIDP、SCADA分别建三套系统,这不是成本问题,是现实不允许。举个例子,一个智算中心可能有昇腾和海光的卡要兼顾,一个金融机构的数据不能出域但又要支撑实时推理——这些矛盾不是买更多GPU能解决的,需要的是一套能统一调度、分层处理、渐进演进的存储架构。

围绕这个逻辑,华为在每一层都埋了具体的能力。

G3.5层,UCM(统一缓存管理器)实现显存与存储间的秒级热迁移,推理并发能力提升数倍——这解决的是“推理贵”的问题,让PB级KV Cache不再必须驻留在昂贵的HBM显存里。

企业AI层,VSS向量检索和RAG能力直接内嵌到存储系统,数据不用搬出去就能被调用——这解决的是“数据不敢动”的问题,合规要求不是束缚,而是架构设计的起点。

SCADA层,预留GPU Initiate IO接口,支持未来GPU直接访问超大规模数据集——这一步是面向未来的,目前能落地的场景有限,但架构要提前站位。

三层能力对应三层价值:眼前的降本、当下的合规、未来的扩展。这不是功能堆砌,是有优先级判断的演进路线。

落地层面,基于OceanStor A800高性能AI存储和OceanStor Dorado全闪存存储,华为提供了一体化和独立式两种交付模式——前者面向新建场景,后者面向存量系统的渐进式改造。不同客户的现实处境不同,解法也不同,这本身就是务实的体现。

说到底,中国AI存储市场需要的不是“英伟达的中国版”,而是一条适配本土需求的务实路径。华为在做这件事,不代表它是唯一答案,但这条路线的核心判断——统一底座、平滑演进、数据安全内生,确实回应了当前市场最真实的痛点。

结语

GTC 2026或许只是起点。

英伟达在补课,存储厂商在解题,中国市场的需求在倒逼整个行业重新审视这个问题。当“算力”不再是稀缺资源的代名词,数据供给的效率正在成为下一阶段AI竞争的关键变量。

当然,“重算力、轻存力”的惯性思维不会自动消失。它需要有人指出这个问题,需要有人用实际案例证明:存储投入的ROI,可能比追加GPU更能提升整个系统的效率。

这不是华为一家公司的事。这是整个行业都需要回答的问题。

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•著有《人工智能 十万个为什么》

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2026-03-18

项目名称:博思得

所属行业:先进制造 

简单介绍:X光影像核心部件供应商

融资金额:超亿人民币

融资阶段:C轮

投资人:瑞力投资、交银投资、元璟资本参与投资

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2026-03-18

项目名称:光粒科技

所属行业:智能硬件 

简单介绍:消费级AR产品研发商

融资金额:近亿人民币

融资阶段:Pre-B轮

投资人:高新金投集团参与投资

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2026-03-17

项目名称:国顺激光

所属行业:先进制造 

简单介绍:高功率超快微纳结构光纤激光器研发商

融资金额:数亿人民币

融资阶段:A+轮

投资人:汇川产投、安芯投资、上海电科、乾融控股、元禾控股参与投资

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2026-03-17

项目名称:锐视智芯

所属行业:企业服务 

简单介绍:机器视觉系统提供商

融资金额:数亿人民币

融资阶段:B+轮

投资人:京国投、粤财基金、广汽资本、圆周资本、长江资本、中科蓝讯、中青恒辉、智宸投资、沃赋创投、新亚制程参与投资

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2026-03-17

项目名称:一影医疗

所属行业:医疗健康 

简单介绍:医疗三维成像设备研发服务商

融资金额:未透露

融资阶段:股权融资

投资人:重器资产、南通科技创投参与投资

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2026-03-17

项目名称:中瑞宏芯

所属行业:先进制造 

简单介绍:技术专家创办的碳化硅半导体商

融资金额:未透露

融资阶段:B+轮

投资人:优优绿能、纳芯微参与投资

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2026-03-17

项目名称:浩恩施科技

所属行业:先进制造 

简单介绍:智能终端方案定制商

融资金额:2000万元人民币

融资阶段:天使轮

投资人:深圳知名投资机构参与投资

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2026-03-17

项目名称:Aeroband空气拨片

所属行业:文化娱乐 

简单介绍:用手机+APP 就能弹奏乐器的黑科技

融资金额:近亿元人民币

融资阶段:A轮

投资人:经纬创投、绿洲资本、国泰海通、峰瑞资本参与投资

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2026-03-16

项目名称:天鹜科技

所属行业:产业升级 前沿技术 

简单介绍:AI驱动的全栈式蛋白质研发平台

融资金额:超2亿人民币

融资阶段:A+轮

投资人:中石油昆仑资本、上海未来产业基金、国投招商、新供销基金、法默凯医药、孚腾资本、启明创投、金沙江联合资本、本草资本、涌铧投资参与投资

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2026-03-16

项目名称:微崇半导体

所属行业:先进制造 

简单介绍:半导体量检测设备制造商

融资金额:数千万人民币

融资阶段:B轮

投资人:首都科技发展集团、水木创投参与投资

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2026-03-16

项目名称:超目科技

所属行业:企业服务 

简单介绍:眼部疾病解决方案研发企业

融资金额:未透露

融资阶段:C轮

投资人:海阔天空创投参与投资

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2026-03-16

项目名称:亨睿碳纤维

所属行业:先进制造 

简单介绍:碳纤维复合材料生产商

融资金额:未透露

融资阶段:B+轮

投资人:常熟高新区投资引导基金参与投资

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2026-03-16

项目名称:蓝芯算力

所属行业:先进制造 

简单介绍:半导体研发商

融资金额:数亿元人民币

融资阶段:A+轮

投资人:隆湫资本、中信建投投资、晓池资本、海愿资本、芯能创投、嘉富诚参与投资

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