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越疆科技上半年業(yè)績增長近三成,凈虧損4090萬元

http://www.debgrams.com 2025-09-01 13:41 來源:界面新聞

8月28日晚間,“協(xié)作機器人第一股”越疆科技(02432.HK)發(fā)布中期業(yè)績。期內(nèi),公司收入達1.53億元,同比增長27.1%;凈虧損為4090萬元,較上年同期收窄31.8%;毛利率達47.0%,同比提高3.1個百分點。

收入呈現(xiàn)明顯增幅,主要由于六軸產(chǎn)品收入大幅增長46.7%至9364.6萬元。其增長一方面來源于重負載等產(chǎn)品類型的增加,另一方面來自汽車制造、3C電子、醫(yī)療和商業(yè)零售領(lǐng)域的上下料、裝配和檢測等核心應(yīng)用場景的拓展。貢獻收入第二大來源的是四軸產(chǎn)品,收入為3958.2萬元,增幅達7.7%。

六軸、四軸為按軸數(shù)劃分的協(xié)作機器人類型。根據(jù)國際標準化組織(ISO)的分類,協(xié)作機器人為工業(yè)機器人的子類。與傳統(tǒng)工業(yè)機器人相比,協(xié)作機器人在安全性、靈活性和場景適應(yīng)性上具備優(yōu)勢,如后者無需在產(chǎn)線上設(shè)立隔離欄進行分離。

早期,越疆憑借四軸機械臂迅速占領(lǐng)市場,隨著市場需求變化,又將戰(zhàn)略重心轉(zhuǎn)向更高附加值的六軸協(xié)作機器人。截至上半年末,六軸機器人收入比重已提高至61.2%。

薩摩耶云科技AI機器人研究員鄭揚洋接受界面新聞采訪時提到,協(xié)作機器人市場增長迅速,離不開其靈活性、人機交互高效性等特點,這使其天然適合需要動態(tài)調(diào)整任務(wù)、適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的應(yīng)用場景,例如醫(yī)療輔助、小批量定制化生產(chǎn)等。

國產(chǎn)協(xié)作機器人在2023年前后迎來轉(zhuǎn)折點,隨著比亞迪、寧德時代等廠商在這一年批量導(dǎo)入?yún)f(xié)作機器人,市場解鎖汽車場景后迎來高增長。

根據(jù)灼識咨詢預(yù)測,全球協(xié)作機器人市場規(guī)模將在2028年達到50億美元,2023-2028年預(yù)計年復(fù)合增長率37%。

根據(jù)公司財報,工業(yè)、教育、商業(yè)是三大下游應(yīng)用場景。其中,工業(yè)貢獻了超五成業(yè)績,收入達8110.7萬元。除了上下料、涂膠、檢測、螺絲鎖付等汽車零部件應(yīng)用領(lǐng)域,公司機器人還應(yīng)用于金屬制品行業(yè)的CNC加工和上下料環(huán)節(jié),以及半導(dǎo)體行業(yè)的封裝測試等環(huán)節(jié)。

期內(nèi),教育場景收入達5766.2萬元,比重達37.8%。商業(yè)場景呈現(xiàn)基數(shù)小、增速高的特點,收入激增165.5%至1377萬元。越疆方面提及,這得益于醫(yī)療理療和商業(yè)零售等場景的拓展。在商業(yè)領(lǐng)域,咖啡機器人、艾灸理療機器人、炒菜機等復(fù)合機器人也實現(xiàn)了批量出貨。

近期,越疆已成功下線第10萬臺機器人,成為行業(yè)首家出貨量突破10萬臺的中國機器人企業(yè),并攬獲超80家世界500強客戶,涵蓋蘋果產(chǎn)業(yè)鏈、一汽、豐田、寶馬、比亞迪、寧德時代等核心客戶群。

鄭揚洋亦指出,協(xié)作機器人的細分市場規(guī)模仍很大。在非工業(yè)領(lǐng)域,細分市場眾多,且業(yè)態(tài)差異較大。而要實現(xiàn)協(xié)作機器人的廣泛應(yīng)用,還需要完善相關(guān)標準和法規(guī)。例如,在醫(yī)療手術(shù)場景中,協(xié)作機器人作為一種新的醫(yī)療器械,如果缺乏明確的分級標準,也會給市場準入帶來不確定性。

截至8月29日收盤,越疆總市值達223.08億港元。同日,優(yōu)必選發(fā)布了中期業(yè)績,實現(xiàn)營業(yè)收入6.21億元,截至當天收盤,優(yōu)必選總市值達451.64億港元。

對比兩家公司可以發(fā)現(xiàn),越疆的收入不到優(yōu)必選的四分之一,但市值卻達到后者約五成。越疆市值是否被高估,也成為資本市場的爭議。

光大證券研報指出,結(jié)合相對估值法,越疆PS高于可比公司均值。2024年,越疆PS達到51倍,優(yōu)必選為25倍,埃斯頓為4倍,行業(yè)均值為26倍。

“對比PS數(shù)值,結(jié)合公司仍在虧損,不排除存在一定估值修復(fù)空間的可能性。但是高估值通常是從行業(yè)趨勢來看的,比如半導(dǎo)體、智能機器人等科技類行業(yè),未來被看好,自然吸引更多資金進來。就像寒武紀,今年之前仍在虧損,但市值已經(jīng)超過6600億。因此需要考慮到階段性因素,高市值反映的不是當前收入,而是市場對其未來巨大增長潛力的預(yù)期。至于是否被高估,取決于公司未來能否實現(xiàn)這些預(yù)期。”一位從事上市公司咨詢行業(yè)的人士向界面新聞分析道。

光大證券研報認為,越疆股價上漲的催化因素包括,客戶在測試驗證公司產(chǎn)品后進行大規(guī)模復(fù)購,帶動出貨放量;東南亞制造業(yè)轉(zhuǎn)移催生AGV+機械臂需求,帶動越疆全球市占率進一步提升;以及公司人形機器人產(chǎn)品實現(xiàn)量產(chǎn)交付。

在協(xié)作機器人之外,具身智能被視為第二增長引擎。根據(jù)財報的表述,2025年是公司全面布局具身智能新賽道的一年。今年3月,公司發(fā)布全球首款“靈巧操作+直膝行走”人形機器人Dobot Atom,售價19.9萬元起。這款機器人在6月開啟全球量產(chǎn)交付,并向日本客戶完成首批交付。根據(jù)設(shè)想,如果市場需求如預(yù)期般旺盛,公司會在2025年進一步擴充產(chǎn)能,形成百臺級、乃至千臺級的年產(chǎn)量供貨能力。

事實上,越疆進場具身智能賽道并不算早,2023年才正式啟動人形機器人研發(fā)。而工業(yè)機器人和人形機器人也是相對獨立的兩個賽道,前者講究“剛性約束”,后者強調(diào)“靈活泛化”,要求算法架構(gòu)、感知模型和運動規(guī)劃的全面升級。

越疆方面告訴界面新聞,協(xié)作機器人和人形機器人的核心零部件存在一定復(fù)用性。2023年以前,公司就通過自研控制器、驅(qū)動器、關(guān)節(jié)模組為人形機器人鋪設(shè)底層準備,積累了控制系統(tǒng)、驅(qū)動模組等底層技術(shù)。而對工業(yè)場景理解深刻、能快速找到類人任務(wù)落地點,是公司另一優(yōu)勢。

越疆科技創(chuàng)始人兼CEO劉培超將從輕量型協(xié)作機械臂拓展到全尺寸具身智能人形機器人形容為“水到渠成的事情”,他指出,Dobot Atom與傳統(tǒng)機械臂在控制系統(tǒng)和運動模型上有諸多共通之處,例如其上肢沿用了自研的高性能伺服系統(tǒng)與控制算法、現(xiàn)有機械臂共享神經(jīng)驅(qū)動靈巧操作系統(tǒng)(NDS)等核心技術(shù),使機器人實現(xiàn)高達28個上肢自由度的端到端自主推理操作能力。

劉培超表示,之所以敢于將價格定在20萬元內(nèi),是因為公司有成熟的協(xié)作機器人產(chǎn)品線做支撐。大規(guī)模量產(chǎn)帶來的供應(yīng)鏈優(yōu)化和制造經(jīng)驗,有助于控制具身智能類人形機器人的制造成本。

剛剛落幕的2025世界機器人大會上,越疆科技發(fā)布了DOBOT Atom第二代產(chǎn)品,官方稱這是國內(nèi)首款實現(xiàn)毫米級多場景操作能力的具身智能人形機器人,平臺核心在于能夠把協(xié)作機械臂、輪式機器人、人形及多足機器人聯(lián)動起來,讓多用戶、多形態(tài)的機器人進行學習訓練,形成海量數(shù)據(jù)湖,同時深度整合OpenAI、Claude、Gemini等頂級大模型,實現(xiàn)高級認知決策與物理執(zhí)行的閉環(huán)。

“先上崗、再進家,是機器人普及的現(xiàn)實路徑。”越疆首席科學家郎需林在發(fā)布會上指出,Atmo二代的定位是滿足“工業(yè)、商業(yè)、家庭”三重場景。預(yù)計人形機器人率先落地于低速、高頻、剛需的商業(yè)場景,這些場景任務(wù)明確、環(huán)境可控,適合技術(shù)早期階段部署,包括藥房搬運、零售導(dǎo)引、園區(qū)巡檢等。

“我們認為,人形機器人生態(tài)的演進路徑大概率會重演智能手機的情形。首先由硬件廠商帶動產(chǎn)業(yè)熱度,再由大腦和應(yīng)用主導(dǎo)行業(yè)分層,最終形成開放協(xié)同、模塊互換的具身智能生態(tài)。因此人形機器人不會是一個產(chǎn)品,而是一個平臺級生態(tài)系統(tǒng)。”郎需林提及,公司策略是先夯實硬件基礎(chǔ)(模組/控制器/執(zhí)行器),同時對接主流AI“大腦”,并與真實場景客戶共同打磨解決方案。

越疆方面向界面新聞表示,人形機器人已獲得多個頭部客戶的多場景應(yīng)用驗證,包括騰訊RoboticsX實驗室、上海人工智能實驗室、達摩院、馬扎克、ASKA等。此外,公司已成為英偉達物理AI全球生態(tài)伙伴,雙方將共同推進仿真平臺、訓練數(shù)據(jù)集、生成式大模型的聯(lián)合應(yīng)用。

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