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3月20日，上交所官網(wǎng)顯示，已受理宇樹科技股份有限公司科創(chuàng)板IPO申請，宇樹科技成為又一家科創(chuàng)板IPO“預(yù)先審閱”落地項目。宇樹科技本次IPO預(yù)計募資規(guī)模達42.02億元。

圖片來源：上交所網(wǎng)站

招股書顯示，宇樹科技本次公開發(fā)行新股不低于4044.64萬股，占發(fā)行后總股本的比例不低于10%，即初始發(fā)行市值至少達420億元。

圖片來源：宇樹科技招股說明書

宇樹科技定位為高性能通用機器人公司，專注于高性能通用人形機器人、四足機器人、機器人組件及具身智能模型的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售業(yè)務(wù)。

此前于2025年11月，中國證監(jiān)會網(wǎng)站顯示，宇樹科技IPO上市輔導(dǎo)工作完成，中信證券作為輔導(dǎo)機構(gòu)。

招股說明書披露，宇樹科技計劃將募集資金中的20.22億元用于智能機器人模型研發(fā)項目，11.1億元用于機器人本體研發(fā)項目，4.45億元用于新型智能機器人產(chǎn)品開發(fā)項目，6.24億元用于智能機器人制造基地建設(shè)項目。

宇樹科技表示，大額研發(fā)投入將助力公司攻克機器人智能核心技術(shù)，實現(xiàn)軟硬協(xié)同升級，持續(xù)夯實全球領(lǐng)先優(yōu)勢。

截至招股說明書簽署日，宇樹科技創(chuàng)始人、CEO王興興直接持股23.82%，系公司控股股東。其他直接單獨或合計持有公司5%以上股份的主要股東，包括上海宇翼、漢海信息、寧波紅杉、廈門雅恒、經(jīng)緯壹號、經(jīng)緯叁號等。

宇樹科技表示，今日正式披露IPO申報材料，目前已順利完成上交所預(yù)先審閱，包括答復(fù)兩輪問詢，科創(chuàng)板上市進程穩(wěn)步提速。作為全球四足與人形機器人龍頭企業(yè)，宇樹科技有望摘得A股市場的“人形機器人第一股”，這標志著我國具身智能、人形機器人硬科技企業(yè)即將正式登陸資本市場。

2025年營收超17億元

人形機器人收入超過四足機器人

宇樹科技披露的招股說明書顯示，2025年，宇樹科技實現(xiàn)營業(yè)收入17.08億元，同比增長335.36%；實現(xiàn)扣非凈利潤超6億元，同比增長674.29%，主要原因為當期產(chǎn)品銷量快速增長。

2023年、2024年、2025年，公司主營業(yè)務(wù)收入分別同比增長29.95%、145.83%和335.31%，同期主營業(yè)務(wù)毛利率分別為44.22%、56.41%和60.27%。

圖片來源：宇樹科技招股說明書

報告期內(nèi)，宇樹科技主營業(yè)務(wù)收入由四足機器人與人形機器人所構(gòu)成。2022年、2023年、2024年以及2025年1—9月，四足機器人收入占比逐步下降，從76.57%降至42.25%，人形機器人收入占比逐步提升，從2023年占比1.88%，到2025年1—9月達到51.53%。

圖片來源：宇樹科技招股說明書（金額單位：萬元）

2025年1—9月，宇樹科技人形機器人收入超越四足機器人，成為業(yè)績新的增長點，四足機器人與人形機器人的收入分別為4.88億元和5.95億元。人形機器人量產(chǎn)交付方面，宇樹科技披露2025年1—9月產(chǎn)銷率突破95%，基本實現(xiàn)滿產(chǎn)滿銷。

宇樹科技表示，報告期內(nèi)公司四足機器人銷量合計超3萬臺，2025年度，公司人形機器人出貨量已超5500臺（純?nèi)诵危缓喪诫p臂機器人），出貨量全球第一。

技術(shù)持續(xù)破圈

下一步攻克模型能力

2025年、2026年春晚，宇樹科技的舞臺表演連續(xù)帶來“現(xiàn)象級”破圈，展示其機器人領(lǐng)先的運控能力，宇樹科技身高1.8米的機器人Unitree H2也登臺亮相，引發(fā)全網(wǎng)關(guān)注。

業(yè)內(nèi)投資者認為，2026年，具身智能行業(yè)將從技術(shù)展示過渡到商業(yè)化探索，市場更關(guān)注企業(yè)的落地部署能力。

宇樹科技表示，在場景應(yīng)用方面，公司通用機器人已在眾多行業(yè)級、消費級市場實現(xiàn)了規(guī)模化應(yīng)用。一方面，公司在全球范圍內(nèi)推動通用機器人在巡檢勘測、消防救援、公共服務(wù)等領(lǐng)域的拓展應(yīng)用；另一方面，公司以“高性能+高性價比”策略廣泛覆蓋了通用機器人的科研與消費市場。

在近日舉辦的2026亞布力論壇上，王興興談到，具身智能若要迎來“類ChatGPT時刻”，仍需攻克多項關(guān)鍵技術(shù)難題。其中，泛化能力不足是最核心瓶頸。要解決這一問題，需要提升模型表達能力，提高數(shù)據(jù)利用率，同時提升強化學習的規(guī)模效應(yīng)。