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title: "仙工智能登陸港交所，成為\"機器人大腦\"第一股"
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description: "6 月 24 日，仙工智能正式在港交所主板上市，成為 “機器人大腦” 第一股。IPO 定價 101.6 港元，募資淨額約 9.95 億港元。首日股價大漲超 26%，市值突破 140 億港元。公司 2023-2025 年智能機器人控制器全球銷量第一，市佔率持續提升，2025 年出貨量預計增長 70%。"
datetime: "2026-06-24T08:23:45.000Z"
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# 仙工智能登陸港交所，成為"機器人大腦"第一股

6 月 24 日，上海仙工智能科技股份有限公司（股票代碼：06106.HK）正式登陸香港交易所主板，成為港股市場機器人大腦第一股。

本次全球發售股份總數（綠鞋前）為 10,497,300 股，每股定價 101.6 港元，每手 50 股。綠鞋前發行規模為 10.67 億港元，若綠鞋全額行使，發行規模將增至 12.26 億港元，IPO 對應市值達 112.27 億港元。募資淨額約 9.954 億港元。

招股結果顯示，仙工智能公開發售部分獲 5,934.56 倍認購，觸發回補機制，有效申請數目達 222,966 份，一手（50 股）中籤率僅 5%；國際配售獲 21.29 倍認購。8 家基石投資者合計認購 4.62 億港元，佔發行規模的 43.34%。其中，HHLRA（高瓴）作為領銜基石投資人認購 1.18 億港元，元寶家辦、3W Fund 各認購 1,500 萬美元，此外還有廣發基金、瑞華投資、中和資本、Yishao、ACCF Capital 等知名機構加持。

上市首日，仙工智能開盤平開報 101.6 港元，隨後一路拉昇，盤中最高觸及 140.5 港元，漲幅達 38.3%，成交額超過 5 億港元。截至收盤，股價報收於 128 港元上方，漲幅超過 26%，總市值突破 140 億港元，成為港股估值最高的機器人新股之一。

根據灼識諮詢數據，仙工智能 2023-2025 年連續三年智能機器人控制器全球銷量第一，全球市佔率持續提升至 25%；全球工業智能機器人市場銷量排名由 2024 年第三升至 2025 年第二，市場份額持續擴大。作為 “機器人大腦” 排名第一的企業，仙工智能 2025 年出貨量 12,000+ 台，較 2024 年實現約 70% 的增長。營業收入同比增長超 30%，“機器人大腦”（控制器）毛利率超 80%，綜合毛利率高達 47.4%，是市場上少有的既掌握核心技術、又實現規模收入的具身智能機器人企業。

仙工智能成立於 2020 年。創始人趙越曾就讀於浙江大學竺可楨學院八年制醫學班，本科期間同步修讀電子信息工程專業，由於對機器人技術產生濃厚興趣，退學後重新考入浙江大學控制學院深造，是浙江大學最具影響力院友。他曾於 2013 年、2014 年和 2017 年三次帶領團隊斬獲 RoboCup 機器人足球比賽世界冠軍，積澱了紮實的技術功底與頂尖的團隊領軍能力。聯合創始人葉楊笙、王羣皆為冠軍團隊核心成員。

成立六年來，仙工智能累計完成四輪融資，總金額約 2.83 億元。其背後匯聚了高瓴資本、科沃斯、IDG 資本、賽富投資基金、普洛斯隱山資本等頂級機構投資者。該公司以智能機器人控制系統（即機器人大腦）為核心，提供控制器、軟件、機器人及配件的一站式解決方案，致力於讓開發、獲得、使用智能機器人沒有門檻。

自創立以來，仙工智能打造全球首個規模化智能機器人開放平台，依託開放生態與即插即用的控制器架構，公司實現超 2,000 種機器人 SKU 的快速交付，成功適配 400 餘款核心零部件，服務網絡覆蓋全球 35 個國家和地區，累計服務客户超 2,100 家，構建起跨行業、跨場景的強大應用閉環。

在數據層面，仙工智能採用真機數據路線，已累計出貨數萬台不同類型的智能機器人，覆蓋人形、機器狗、具身叉車、複合機器人、清潔機器人等，全天候在崗連續作業，積累了大量跨本體、跨場景的真實數據反饋與閉環；在場景層面，搭載仙工智能大腦的機器人已真實落地 1,000+ 工廠，覆蓋 3C、汽車、自動化設備、新能源、半導體、工程機械、生物醫藥等 20+ 行業，沉澱出稀缺的工業級具身智能場景數據資產；在模型層面，仙工智能已將端側 E2E 模型和 VLA 模型應用於具身智能機器人產品，實現傳感器數據到控制指令的全鏈路直接映射，驅動具身智能機器人突破傳統規則驅動架構瓶頸，實現跨場景泛化與複雜任務自主執行。

在數據驅動的行業背景下，具身模型同樣遵循 Scaling Law——高質量數據的規模決定了模型能力的天花板。這意味着，率先積累足夠高質量真實數據的企業，將能夠率先釋放模型的規模化紅利。

仙工智能憑藉大規模真實場景的率先落地優勢，構建起"部署→數據回流→閉環訓練→模型迭代→擴大部署"的數據飛輪體系。真實數據經系統化清洗、標註與訓練後持續反哺模型，不斷增強模型能力，進而拓寬部署規模與場景邊界，形成數據資產與模型能力相互強化的競爭壁壘，構建起後發者難以複製的護城河。

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