以 " 物理 AI 大脑 + 适应性形态 + 盈利闭环 " 成工业具身智能稀缺投资标的。
本文为 IPO 早知道原创
作者｜Stone Jin
微信公众号｜ipozaozhidao
据 IPO 早知道消息，美国人形机器人企业 Figure AI 日前开启了一场全球直播，三台 Figure 03 人形机器人轮番值守、连续作业。80 小时分拣 10 万件包裹，再一次验证了技术的可行性，并再一次引爆市场对具身智能赛道的关注。然而，在物流分拣这类高强度、高复杂度环节，" 人形 " 是否效率最优，仍存现实疑问。
而正在冲刺 " 工业具身智能第一股 " 的微亿智造看来：具身智能的工业落地不应是 " 拿着锤子找钉子 "，而是从真实工业痛点出发，选择最适配的形态——不同臂展的机械臂加端拾器等 " 适应性形态 " 往往比仿生人形更能率先解决复杂环境下的实际问题。基于这一逻辑，微亿智造在物流分拣等垂类场景中实现了更高效率、更快部署与明确的投资回报。
具体而言，微亿智造摒弃了人形结构的束缚，转而从实际场景需求出发设计机器人：采用大跨度长臂展结构，作业覆盖范围更广，彻底摆脱人体肢体的活动限制；搭配柔性自适应吸盘末端，可轻松兼容不同尺寸、轻重、外形的包裹，通用性更强。实际作业数据显示，该方案的分拣速度达 1800 件 / 小时，抓取准确率 99.5%，支持最大 8kg 包裹的稳定吸取。相较 Figure 03 人形机器人直播表现的分拣效率约为 1250 件 / 小时，效率提升近 45%，以实战表现印证适应性形态在工业场景的显著优势。
这在一定程度上也表明，最优的形状才是工业最优解。人形的优势是适应人类环境，但工厂是为生产效率设计，用最适配的形态去完成工作，才是工业智能的最优解。
从另一个角度来看，具身智能的终极目标并非盲目追求 " 人形 "，而是实现智能体与物理环境的高效交互。其形态没有标准答案，最适合场景的才是最好的。在追求通用智能的道路上，" 一脑多形 " 已成为行业共识。
不同于传统机器人依赖预设代码执行，微亿智造的工业具身智能机器人（EIIR）可自主感知环境、智能决策并精准执行，应对来料偏差、包裹变形等复杂工况，实现自主适应与稳定作业。这背后是微亿将物理 AI 大脑与适应性形态深度融合的结果。
具体来说，微亿智造选择从底层逻辑出发，打造出核心的智能中枢——物理 AI 大脑，给出了真正能够 " 向产线要效益 " 的硬核解法。这并非单一的算法模块，而是将工业 VLA 模型的精准物理感知、具身智能飞轮带来的 " 从数据到模型 " 的循环进化，以及垂类专家模型所沉淀的硬核工艺知识融为一体。这套组合拳直击工厂最务实的痛点：让机器人既能理解复杂工况，实现高精度作业，又能依托现场数据不断自我迭代，敏捷应对产线更换，同时还具备一线老工人积累的专业工艺经验。
有了 " 大脑 " 的硬核智慧，具身智能的落地还需要一副能打硬仗的 " 身体 "。而 " 身体 " 的结构，完全可以挣脱 " 人形 " 的固有束缚，根据实际场景对效率与空间的需求，打造最优的物理形态，从而真正突破人类能力的边界。要让这副因地制宜的 " 身体 " 发挥出极致效能，关键在于 " 大脑 " 与 " 身体 " 的深度融合。通过软硬件的深度耦合与协同优化，将高层的智能指令转化为流畅的执行动作，确保在高频次、高强度的极限作业中，每一次操作都能实现精准响应，并达到工业级的稳定可靠。
2025 年，微亿智造研发投入达 2.35 亿元，占营收接近 30%，其中光是算力成本就从 0.52 亿元增加到了 1.51 亿元，在研发开支中占比由 29% 提升至 64.2%，为上述技术体系的迭代提供了持续动力。
在商业化层面，微亿智造的工业具身智能机器人现已在物流分拣、质检、打磨、上下料等关键工序实现规模化商用，累计服务超 25 家世界 500 强企业。
反映在财务数据上，2023 年至 2025 年微亿智造 EIIR 产品收入从 1.14 亿元增长至 4.53 亿元，复合年增长率为 99.3%；产品销量从 211 台增至 623 台，均价由 54.1 万元提升至 72.8 万元，高附加值方案获得市场高度认可。值得一提的是，微亿智造已实现 2024 年、2025 年连续两年盈利，2025 年经营性现金流转正至 1.41 亿元，整体毛利率提升至 48.4%，EIIR 产品毛利率高达 53.5%，以健康盈利与现金流水平打破市场对具身智能企业的盈利质疑。
整体而言，Figure AI 让人看到了具身智能的潜力，而微亿智造让人看到了具身智能在工业场景的 " 钱力 "。对于寻求在具身智能赛道布局的投资者而言，这是一个值得深度关注的 " 工业实干派 " 样本。
本文由公众号 IPO 早知道（ID：ipozaozhidao）原创撰写，如需转载请联系 C 叔↓↓↓
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