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作者丨 Manjusaka

AI 的下一站，是物理世界。

黄仁勋曾说，AI 的下一个浪潮是物理 AI。"AI 教母 " 李飞飞发长文判断 " 空间智能是 AI 的下一个前沿 "。

站在 AI 最前线的人都相信，大模型不能只停留在屏幕里理解世界，得进入物理世界，动手改造世界。

从街道上的车流，到车间的产线，哪里才是物理 AI 率先兑现商业价值的地方？

工业。

工厂环境结构化、任务可拆解，有真实的效率痛点，也有衡量物理 AI 投入产出的经营指标。

10 月 20 日，" 工业具身智能第一股 " 微亿智造启动港股招股。

根据公司发售公告，微亿智造拟全球发售 3727.58 万股 H 股，其中香港公开发售占约 10%、国际发售占约 90%。招股期为 10 月 20 日至 23 日，预期 10 月 26 日定价，10 月 28 日在联交所开始买卖。

发售价区间为每股 16.63 港元至 21.46 港元，每手 100 股，东方证券国际担任独家保荐人。按发售价中位数 19.05 港元计，此次全球发售所得款项总额约 7.1 亿港元。

基石投资者方面，公司已与易北莱茵投资有限公司订立基石投资协议，后者同意按发售价认购总金额约 1570 万港元的发售股份，按中位数计算对应 82.38 万股。

灼识咨询数据显示，以 2025 年收入计，微亿智造在中国工业具身智能机器人（EIIR）市场排名第一，市场份额 20%。公司 2023 年至 2025 年 EIIR 业务收入复合年增长率约 99.3%，占总收入的比例从 26.3% 抬升至 2026 年前五个月的 61.4%。

物理 AI 走进工厂，

微亿智造站在怎样的产业拐点上？

拉长周期看，技术革命总是有着相似的规律。

新技术先在生产端完成商业化闭环，再进入消费端。

电力如此，工厂比家庭更早用上电。计算机也如此，企业比个人更早用上电脑。

因为生产端为效率付费，回报可以测算，试错有人买单。

AI 与具身智能，重复着这段进化论。

工厂被公认为物理 AI 产业化落地的第一场景，替代价值明确，ROI 可以精准测算。

2018 年，微亿智造成立后选择从工业质检切入。

他们很快找到了第一个客户，苹果供应链企业。质检环节长期依赖人工目检，效率、一致性、稳定性都摸到了天花板，企业需要新的解决方案。

而 AI 就是方向。微亿智造董事长张志琦后来解释过这个选择：" 什么叫磕伤？什么叫划伤？你能用一个极其数据化的东西把它描述清楚吗？做不到。但每个人脑子里都有这个概念。"

光做一个机器人可能无法满足客户需求，要把老师傅脑子里的经验，变成 AI 可复用的参数。

从质检场景切入工业领域，微亿智造很快将目光投向 "AI 大脑 "，向产业深处走出第一步。

张志琦表示，设备回本周期在两年以内，客户才会买单。如果一个人工的年成本约 10 万元，替代一个工位的设备，定价上限就是 20 万元。

" 人形不一定是工业现场的最优解。" 一台售价五六十万元的轮式双臂人形机器人，实际能替代的可能只有 0.2 到 0.3 个人的工作量，完全可以选择更经济的路线。

意识到这一点，微亿智造没有和其他具身智能企业一起卷机器人本体的 " 造身 " 生意，转而盯上了 "AI 大脑 " 与工艺。

" 一脑多形 " 随之成为公司发展方向，统一的物理 AI 大脑，前端是双臂、四臂甚至六臂，形态由工序需求决定。

这一步，回报巨大。

一方面，需求刚性且目标明确。

深耕工业多年，逐渐适应客户的需求后，风口随之而来。中国制造业正处在从 " 机器换人 " 向 "AI 换人 " 切换的窗口，今年八部门联合印发的相关文件把具身智能列入 " 十五五 " 产业升级重点方向。

另一方面，扎根稀缺数据的沃土。

据行业公开统计，全球范围内可用于训练的真实物理交互数据累计仅约 50 万小时，与语言模型动辄万亿 token 计的语料相比几乎可以忽略，而产线上，有物理 AI 最稀缺的 " 燃料 "。

微亿智造总部所在地常州，拥有 7000 多家规上工业企业，从 3C 电子到新能源汽车，产业链完整、场景密集。以此为起点迈向全国、全球，公司从产线里积累了 23TB 精标工业数据、16 亿条记录。

技术、场景、政策、数据，四股力量推动一场奔赴。

根据灼识咨询测算，工业具身智能机器人在中国工业 AI 赋能设备市场中的占比，将从 2025 年的 1.2% 升至 2030 年的 14.2%。

微亿智造在行业体量尚小的阶段就站到了前沿，自己造风，风一定来。

技术领先与场景深耕，

微亿智造如何形成增长飞轮？

产业腾飞的奇点，微亿智造招股书里藏着一个转动的飞轮：数据驱动模型，模型转化部署效率，效率推进场景拓展。

首先，技术与数据构成飞轮的起点。

微亿智造能跑到中国工业物理 AI 的前线，关键就是这家公司有很强的复利思维。

技术上，公司围绕物理 AI 大脑搭建了一套 " 云、边、端 " 一体化架构，云是大脑，边是神经系统，端是身体，赋予 EIIR 产品感知、学习、决策与执行的全栈能力。

这套架构运行在两条原则之上：" 快慢思考 " 与 " 人类在环 "。

快思考负责实时行动，靠云端人机交互系统把工艺专家的经验快速注入模型，解决 AI 应用的 " 冷启动 " 难题。

慢思考负责长期学习，专家对部署中产生的数据持续整理、清洗、标注，回流云端训练核心模型。

每一次指导和纠正，都不会随项目结束而流失，而是沉淀为模型的资产。

同时，架构的燃料是数据。

微亿智造积累了业内规模最大的真实工业场景非结构化精标数据库。横向对比，公司有超过 23TB 的精标工业数据，这些数据覆盖缺陷检测、装配、打磨等工艺环节。而 2025 年，同业大多数公司，拥有的同类数据不足 5TB。

数据优势进一步转化为技术优势。

根据聆讯后资料集，为持续拓宽技术护城河，公司将进行全方位的下一代技术升级，战略研发下一代智能引擎，端到端的工业 VLA（视觉—语言—动作）模型，从核心智能、感知控制、开发范式到最终应用，系统性完善 EIIR 产品的技术能力矩阵。

数据进模型，迈向工业 VLA，这是飞轮的长期驱动。

在此基础上，微亿智造的行业 know-how 转化为更高的部署效率。

工业物理 AI 行业有一个广为流传的窘境，大客户定制，低效率的项目制。约 80% 的工业物理 AI 项目困在 POC（概念验证）阶段，走不到规模化复制。

微亿智造预训练模型加工艺技能库可以直接复用，新项目只需在既有模型上做增量训练，部署周期被压缩到数天级别。此外，EIIR 产品还可以重新部署到新产线，新功能通过云端升级获取，无需更换硬件。

部署快，ROI 才成立。收入快速增长的同时，微亿智造已连续实现盈利。

ROI 成立，工业物理 AI 逐步走向可重复部署的 " 平台化 "。

最后，效率推动场景规模化拓展，形成商业闭环。

复制的边际成本降下来，工序、行业、地域随之拓展。

先看工序拓展，2026 年前五个月，公司 EIIR 产品平均售价从 2025 年同期的 65.1 万元升至 108.9 万元，上涨 67.3%。原因是公司推出了基于 EIIR 复合工作站技术的多工序集成工作站，把过去由多个独立单元完成的功能整合进单一单元，满足一站式柔性制造的需求。

再看跨行业复制，公司已服务超过 350 家客户，覆盖 3C 电子、汽车制造、新能源、快消品、半导体，其中包括 25 家世界 500 强企业及行业龙头企业。

此外，跨地域方面，截至 2026 年 5 月末，公司持有 19 份海外积压订单，金额 3570 万元。

物理 AI 的产业化进程才开始。截至 2026 年 5 月末，微亿智造在手项目金额 6.66 亿元。2023 年末，这个数字是 8680 万元。

从质检工位到多工序、整线场景，从国内制造业到海外市场，微亿智造站在一个关键的节点上，此时上市也是迈向下一阶段的信号。

卡位工业物理 AI 产业化的黄金十年

每一轮重大科技变革都会重塑生产方式。

物理 AI 正在成为新的工业基础设施，就像电网和流水线定义了前两个工业时代，定义下一个时代的，可能是 " 会思考的机器 "。

根据灼识咨询测算，全球工业 AI 赋能设备市场规模将从 2025 年的 4657 亿元增至 2030 年的 13106 亿元，复合年增长率 23.0%；中国市场同期从 1891 亿元增至 6418 亿元，复合年增长率 27.7%。

这个快速扩张的市场中，跨行业、跨市场规模化复制的能力决定了一家公司能站到什么位置。微亿智造跨工序、跨行业、全球化的横向迁移，论证了自身能力。

值得关注的是，中国制造业正在加速出海，跟着客户的产线走，是微亿智造的一大机遇。

公司此次 IPO 募资拟投向研发、海外销售与服务网络建设、战略投资与并购、产能扩张及补充营运资金。

研发和海外网络排在靠前位置，印证了 " 技术纵深加横向复制 " 的方向。

有两个观察要素。

其一，全球订单增长的速度。这决定公司的天花板是 " 中国的隐形冠军 "，还是全球工业 AI 基础设施的供应商。

其二，跨行业复制的边际成本是否如逻辑推演的那样持续下降。随着扩张，盈利指标能不能同时守住，很关键。

无论如何，前所未有的大时代正在到来，中国企业在这一轮生产力变革中站在潮头。

过去一百年，铁路、电网、流水线，每一次工业基础设施的更替，都重排了一次全球制造业的座次，而前几次更替里，中国企业更多是追随者。

现在，中国拥有全部工业门类，最厚的产线数据，最快的工程师迭代速度。中国智造出海用 " 输出 AI 生产力 " 的方式，取代传统国际巨头 " 卖设备 " 逻辑，与全球工业共创 AI 时代新红利。

微亿智造继续耕耘工业，走在最贴近时代红利的路线上。

* 本文内容仅基于公开资料梳理行业发展趋势，不构成任何投资建议。