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周一晚8点抢跑商业化“杭州四小狗”和他们背后看不见的订单

点击量:554    时间:2026-03-17

  

周一晚8点抢跑商业化“杭州四小狗”和他们背后看不见的订单(图1)

  【编者按】当“创新”成为时代最响亮的号角,浙江正涌现一批不一样的企业家。他们不只“会做生意”,更是用科学家的钻劲、工程师的巧思,死磕核心技术。从一枚芯片、一个分子、一段代码,到一台智能设备、一种绿色能源……他们瞄准的,是真正能打、能赢未来的“硬实力”。潮新闻“潮·新质实验室”联合浙江大学国际联合商学院(ZIBS)、浙江大学国际校区隐形冠军国际研究中心推出财经观察栏目《周一晚8点》,化身探宝者,挖掘是谁在默默支撑中国制造的筋骨,解读他们突破的“独门绝技”,追问浙江的创新密码,未来的产业“风向标”又将指向何方。

  过去一年,人形机器人吸引了更多关注,但机器狗率先在电力、油气和应急等场景实现落地。客户真正买单的,不是“会跑会跳”的展示效果,而是替代人员进入高风险环境,并将巡检流程沉淀为可追溯的数据和可持续交付的作业能力。

  这也意味着,行业竞争正从单一的运动性能比拼,转向场景理解、系统集成和平台化交付能力。机器狗下一阶段比的,不是谁更吸引眼球,而是谁能把分散需求做成稳定、可复制的产品。

  过去一年,人形机器人占据了机器人赛道的大多数目光。无论是宇树科技的人形机器人,还是特斯拉 Optimus、Figure AI,每一次新品亮相,都会迅速带来新一轮市场关注。但如果把目光从“吸睛”转向“商业化落地”,更值得关注的,反而是四足机器人,也就是机器狗。相比仍承载着更多想象空间的人形机器人,机器狗已经先一步进入工业巡检、危险区域作业、地下设施巡查和应急救援等场景,拿到的是真实订单,而不只是停留在概念演示阶段。

  公开数据显示,2025年全球四足机器人市场规模约为70亿元,中国市场约占其中七成多。从体量上看,这仍是一个不算大的早期赛道;但从产业位置看,中国已经是其中最重要的市场之一。

  近来,“杭州四小狗”(宇树科技、云深处科技、五八智能和具微科技)成为行业内一个颇具传播度的说法,它表明了我国的机器狗已经不再只是零散的技术创新,而是开始形成可被感知的产业集群,并沿着产品化、场景化华体绘和行业化的路径,走向真实订单和商业落地。宇树官网称其是全球最早公开零售高性能四足机器人的公司,并且全球销量领先;云深处则明确将自己定位为具身智能技术创新与行业应用引领者,并已在电力巡检等场景形成落地。

  机器狗的商业场景,是把人从危险、高频、高强度的“到现场”动作里解放出来。

  以英国石油(bp)为例,其生产现场长期面临高压可燃介质、远离陆地、密闭空间以及高低温等复杂工况。自2020年起,bp开始部署波士顿动力Spot机器人替代部分人工巡检工作,在降低人员暴露风险的同时,也通过多传感器并行采集提升了巡检效率。

  这一案例中,机器人的能力被拆解得非常“工单化”。例如,利用热成像检测电机、泵体是否过热等。每一项能力都可以在其orbit平台中配置任务、设定阈值告警,并自动生成可追溯的巡检报告。对机器人厂商而言,真正建立壁垒的不只是硬件本体,而是“把巡检转化为数据资产”的软件能力;对用户企业而言,采购从一次性买设备,逐步升级为购买“持续数据服务+资产管理工作台”。

  Orbit :集成机器人管理与数据分析的远程监控平台图源:波士顿动力官网

  尽管机器狗的商业化路径已经较为清晰,但其场景泛化能力仍然有限。实地部署时,机器人往往需要针对现场网络、地形环境、传感器配置以及业务流程进行大量适配,因此,一个场景能够跑通,并不意味着同一套方案可以低成本复制到另一个场景。

  比如,云深处的机器狗SPock(X30)曾在新加坡地下电力传输隧道完成试点巡检,覆盖约40公里隧道的部分区段,对裂缝、渗水等结构异常进行扫描并生成报告。但机器狗的落地能力并不等于可复制能力:当系统进入新的地区或设施环境后,仍需重新适配当地的基础设施布局、巡检标准和运维流程。

  因此,机器狗厂商之间的竞争,除了硬件性能外,更取决于对具体场景的理解深度、系统集成能力,以及跨场景复制效率。也正因为机器狗已经开始进入真实作业场景,行业竞争才从“谁跑得更好”逐步转向“谁能更稳定地交付”。

  海外头部企业擅长定义高端工业价值,国内企业更擅长把技术做成产品,推向更广的真实场景。

  美国的波士顿动力没有把它的四足机器人定义为“会跑的小狗”,而是一个集工业巡检、危险环境检查和数据采集的综合性平台。瑞士的ANYbotics公司则长期深耕油气、化工等场景,核心聚焦自动化巡检能力和资产管理价值,而非运动性能本身。

  国内企业更强的地方在于产品化和工程化速度。以国家级专精特新“小巨人”企业宇树科技和云深处科技为例,前者偏产品化与大众认知,后者专注工业巡检与行业应用,在全球四足机器人出货量上名列前茅。但订单来了之后,挑战才真正开始。

  行业早期,谁先把机器人的运动控制、感知、续航、负载这些硬指标跑通,谁就更容易拿到第一波订单。可一旦市场开始放量客户不再为参数本身买单,而是能否快速部署、稳定运行、持续交付可量化的价值。这时候,“来一个需求、做一次定制”的模式开始暴露代价:前端不断接单,后端持续改功能,研发资源被碎片化项目占满,产品边界越来越难以收拢。表面上业务在增长,实际上已经滑向项目制的陷阱。

  不同客户、不同区域、不同基础设施条件下,网络环境、传感器配置、巡检标准和运维流程往往都要重新适配。没有清晰的产品边界和平台化能力,企业就很难始终保持“产品公司”的形态。热闹,但难以形成真正可复制的规模化能力。

  类似的困境,高端装备制造的规模化路径,已经有可参照的样本。泰禾智能是国家级制造业单项冠军示范企业,主营AI视觉分选装备,就是利用机器视觉帮客户把东西自动分出来,比如粮食、果蔬、矿石、煤炭等。在面对订单快速增长、客户需求高度分散的压力,它的解法不是继续“客户要什么就做什么”,而是通过CRM(管客户和订单)、PLM(管设计图纸和产品数据)、ERP(管采购、生产、库存和成本)等系统一体化,再配合仓库管理系统和自动物流设备,把大量重复性的定制需求沉淀成标准模块。这样一来,企业既能覆盖不同客户场景下的差异化需求,又不必每次都从头开发一遍,效率、成本和交付一致性都得到了系统性改善。对机器人企业来说,这一路径同样成立。把前端零散需求集中为标准化的产品平台、载荷模块和交付规范等。

  订单增长不是终点,能否把需求沉淀为模块、流程和平台,才决定企业最终能否走向繁荣。

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