
卧安 2025 年報觀察,一腦多形落地

看了下卧安機器人年報,先説結論,IPO 後第一份年報,業績亮眼。業務基本盤繼續維持高毛利,公司主動把利潤重新投回了研發、渠道和新品。
先看數據
硬指標收入和毛利情況。2025 年公司收入 9.01 億元,同比增 47.7%,超出預期。
按區域劃分,增長主要來自日本、歐洲和北美三大核心市場。其中歐洲同比 +57.9%,對技術與品質要求極高的德國市場增長 +108.9%;北美增速為 +21.7%;日本為 +54.9%。
值得一提的是,以上這三大區域基本都是全球高人力成本、高消費能力市場,全年收入佔比超過 95%,卧安在核心市場持續保持較高增速。
毛利 4.87 億元,同比增長 54.2%,毛利率 54.0%,同比提高了 2.3 個百分點。對一家還在快速擴張期的機器人公司來説,做到了收入規模放量同時,毛利率持續上升。最近 3 年收入 CAGR 約 48.5%,説明公司產品結構比較好,商業化質量沒有因為擴張而變形。
利潤端,2025 年年內虧損 2730 萬元,經調整口徑是盈利 1277 萬元。歸母口徑下虧損主要是一次性的上市開支 2735 萬元,外加對具身智能和新產品線的持續加碼。
公司底層經營年報數據看就已經跑出正數了,報告期包含上市前的股權激勵和上市費用,這個確實屬於一次性支出,可以接受。
費用結構,銷售及分銷開支同比增 81.3%,一方面是收入上來後正常配套投入,另一方面也和北美擴張、運動與陪伴新品推進有關。
研發開支達到 1.37 億元,同比增 21.8%,重點砸向 VLA/VLM、靈巧操作和具身智能大腦。
這幾項合在一起看,公司屬於典型的為下一輪產品矩陣和能力平台提前卡位。年報裏面公司提出戰略上講 “一腦多形”,要打造通用家庭機器人大腦,路徑上是從高增長硬件邏輯向家庭機器人系統邏輯走。
家庭具身智能系統
如果用家庭具身智能系統這套邏輯去理解卧安,現在卧安在做的,是圍繞家庭場景構建起來一套覆蓋 “感知—決策—執行” 三方面能力的體系。
首先是底座,也就是模型能力。公司在年報裏明確了技術路徑:以 VLA(視覺 - 語言 - 動作)為核心,在家庭環境中打通 “看懂場景—理解指令—執行動作” 的閉環,同時在交互側持續強化 VLM 能力。
這個方向屬於當前具身智能的主流路線,包括 Google DeepMind、Tesla 等都在沿着類似路徑推進。區別在於,大廠目前更多停留在實驗室或工業場景,卧安屬於直接把這一套能力往消費級家庭環境裏落。
從場景來看的話,其實家庭場景相對來説會更難一些。工業機器人通常面對的是標準化工位,任務成功率可以做到 99% 以上。而家庭環境是高度非結構化的,而且不同家庭裏變量極多,泛化難度遠高於工業場景。
卧安的路徑,是直接從最複雜的場景裏做工程化落地。當然了,這樣的選擇,也是有舍有得。
在硬件層,卧安在感知側採用自研 RGB 視覺 + 算法實現三維重建與語義理解,減少對激光雷達等高成本傳感器的依賴;執行側通過強化學習 + 模仿學習訓練動作,並通過控制算法補償機械誤差,這種設計屬於是在成本和性能之間做平衡。
從行業來看的話,一台典型人形機器人硬件成本往往在數萬美元以上,卧安目前已經把部分產品價格壓到千美元級別甚至更低,屬於用算法換硬件的思路。
數據層是我認為最關鍵的一層。公司在年報裏披露,公司目前在自建數據採集中心,並形成從任務拆解、場景設計到數據標註、質檢的完整流程,同時還開發專用數據採集機器人,把多場景數據匯入統一數據湖。
説回具身智能的本質,還是一個數據驅動的系統,從行業趨勢看,單純依賴參數規模的優勢在逐漸收斂,數據與場景的重要性在提升。
比如 Tesla 在自動駕駛上有優勢,很大程度來自其真實道路數據的規模;而在機器人領域,最大的瓶頸同樣是數據稀缺,誰能持續拿到真實環境中的長尾數據才是關鍵。
卧安如果真的能在家庭場景裏形成穩定的數據回流機制,這一塊的價值,是具備長期複利的。
運動、陪伴、家庭服務三大核心場景
把卧安的業務拆開看,產品側可以很清晰地分成三條增長曲線:運動、陪伴、家庭服務。對應的是三個不同成熟度的市場,公司是先從垂直場景切入(運動 + 陪伴),終極目標押注家庭服務的萬億市場(保姆機器人)。
運動機器人這條線目前最接近可量化市場。以 Acemate 為例,對應網球訓練與陪練設備這個細分賽道。當時招股書提到沙利文給出的判斷是,2025–2029 年全球網球機器人市場 CAGR 接近 293%,2029 年規模約 82.7 億元人民幣。
目前 Acemate 眾籌價格約 1499 美元,接近輕奢運動設備的消費區間,從 SAM 角度看,歐美 + 日本擁有大量中高頻網球人羣,屬於典型的付費能力強、復購意願高,將直接拉動收入規模,而且屬於質量型增長。
另外一個變化是,今年開始切入國內市場,中國是全球第二大的網球人口國,市場潛力也非常大,但供給側一直比較分散,訓練資源不均衡。今年 1 月公司在深圳寶安落地了首個機器人網球訓練場,針對國內市場情況量身定製了 “共享設備” 的模式。
目前 Acemate 共享網球櫃非常火爆,經常約不到時間,在國內通過共享模式切入訓練場,再次證明了公司的全球化運營實力。
據管理層介紹,Acemate 共享櫃的年化 ROI 超過 130%,這套商業模型如果能夠複製,本質上是在從一次性硬件銷售,切入 “設備 + 按次收費” 的運營模式,不僅提升單設備利用率,也為後續 AI 教練等增值服務提供落地場景,後續一旦規模化,對現金流質量的改善會是質的變化。
第二條線是陪伴機器人,這是目前最接近現金流模型驗證的部分。行業側看,貝哲斯諮詢數據顯示,全球陪伴類機器人市場 2023 年約 750 億元人民幣,預計 2029 年超過 3000 億元,年複合增速在 25% 以上。這個市場的特點是需求分散,但長期穩定,尤其在日本、歐洲等老齡化市場,付費意願較強。
KATA Friends 在日本公開定價約 12.98 萬日元,同時提供約 12.99 美元/月的訂閲服務。從進展看,KATA Friends 自 2026 年 2 月進入日本市場以來,市場反應熱烈,線上、線下全面滲透,並在樂天平台機器人品類中登上銷量第一。
從商業邏輯上看,這條線屬於 “體驗驅動 + 訂閲延伸”。陪伴類產品本質上是高體驗屬性消費,線下渠道佔比提升是合理選擇。公司稱後續會通過 TVC 投放、全國體驗活動、租賃平台等方式擴大觸達,本質是在降低用户初次使用門檻,提升轉化效率。
第三條線是家庭保姆型機器人。行業側可以從廣義家用機器人市場和賽道維度亮點來看,關於廣義家用機器人市場,Fortune Business Insights 預計從 2025 年的 139 億美元增長到 2034 年的 1071 億美元,年複合增速約 25%。
具體適配卧安的保姆型機器人,沙利文數據顯示,2024 年市場規模僅 59 億元,但到 2029 年預計達到 707 億元,對應 60% 以上覆合增速,同時滲透率從 2.3% 提升至 16.2%。
從賽道維度看,家庭機器人系統仍處在極早期滲透階段,屬於低基數、高增長的新興賽道。
卧安在這一塊的進展,onero 已經在 CES 亮相,具備雙七自由度機械臂和移動底盤,目標是完成收納、清潔等複雜家務。公開信息給出的價格區間是低於 1 萬美元,如果最終定價能落在這個區間,對中高收入家庭具備一定可接受性。
從量化目標看,公司預計 2026 年該產品出貨量將達到千台以上,推進節奏快於此前預期。當前客户集中在養老、看護、商業服務等相對結構化場景,後續逐步向複雜家庭環境延伸。
家庭服務機器人面對的是長鏈條、多步驟任務,對模型泛化能力要求極高,這一條線一旦跑通,不僅是 ASP 提升,也意味着卧安的通用家庭大腦可以真正解決傳統的勞動力成本問題。
據財信證券統計,以五年計,人形機器人在工作時長、時薪等方面具備成本優勢。
從卧安現在佈局的這三條線來看,運動解決數據頻率,陪伴解決收入模型,這兩條線帶來的數據積累和現金流,支撐起家庭服務的長期投入,也決定了公司長期估值天花板。
估值仍處早期定價階段
結合公開信息,卧安 IPO 後賣方基本在 2026 年 Q1 集中覆蓋,券商普遍給予 “買入/增持” 評級,核心共識是卧安在家庭機器人領域具備技術與商業化雙重優勢。
其中技術路徑上 VLA 自研模型外加數據工廠,在收入結構上海外收入佔比超 95%,進入 360 萬家庭,這一點在國內機器人公司裏非常少見,另外產品側,涵蓋運動/陪伴/家庭服務,持續推動 ASP 和收入結構升級。
根據貝恩研判,人形機器人市場隨着 APS 和 BOM 下降,預計會在 2030 年以後在多個行業爆發,當前所處這一階段仍屬於早期。
美國人形機器人公司 Figure AI,目前投後估值已經接近 390 億美元,但收入仍處在極早期階段。相比之下,卧安當前市值大約在 255 億港元級別(約 33 億美元),兩者估值差距接近 12 倍。
相較於 figure,卧安是目前商業化落地最好的機器人本體公司,估值天花板還遠未達到。
短期來看,Acemate 共享模式有望進行多城試點持續複製,切換到 “設備 + 運營” 的模式,不僅能帶來更穩定的現金流,也有助於攤薄硬件成本,對利潤端會有直接改善,説是國內計劃 6 個月覆蓋至少 5,000 片場地,海外以 c 端硬件銷售為主,同步探索出訓練場這種出海模式。產品端下半年還將推出升級改款(Q4 預計推出機械臂實拍版本),另外 AI 教練功能也在同步開發,會配合訓練場網絡的拓展逐步推出。
另外陪伴機器人,管理層透露後續會通過 IP 聯名、用户社羣運營以及訂閲服務疊加,有機會把收入結構從一次性硬件,轉向 “硬件 + 持續服務”。一旦訂閲滲透率提升,收入質量和可預測性都會提升。卧安的估值中樞自然會上移。
中長期來看,如果家庭服務機器人在真實場景中完成驗證,那麼公司邏輯會從機器人產品公司切換為家庭場景 AI 入口,那一刻才是真正的重估起點。$臥安機器人(06600.HK)
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