无论是 " 物理 AI 工业践行者 "，还是 " 工业具身智能第一股 "，上市，将成为微亿智造的新起点。
作者 | 刘珊珊
编辑 | 杨 铭
来自江苏常州、计划 10 月 28 日在港交所挂牌的 " 工业具身智能第一股 " 微亿智造，迎来敲钟前关键节点。
10 月 20 日，公司启动港股全球发售，拟发行 3727.58 万股 H 股，香港公开发售占 10%，其余为国际配售。按发售价区间上限 21.46 港元测算，本次募资最高约 8.00 亿港元。
微亿智造业务分为三大板块：以工业具身智能机器人（EIIR）为主业，辅以 AI 赋能设备与标准化模组产品。以 2025 年收入口径统计，其在中国工业具身智能机器人市场份额达 20.0%，位居行业首位。
" 客户不为概念买单，只为真实落地价值买单。" 微亿智造董事长兼 CEO 张志琦的这句话，道破工业具身智能赛道的底层逻辑。
物理 AI 热潮之下，人形机器人、各类具身方案不断占据舆论焦点。但工业车间不认 Demo，评判标准始终务实——机器人能否长期稳定运行，能否为工厂算清投资回报，才是价值重估的唯一试金石。
对微亿智造来说，这正是它最大价值所在。从技术叙事走向商业兑现，它正在成为工业物理 AI 赛道，难得的规模化验证样本。
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工业领域规模商业化样本
商业化落地，在 2026 年已成具身智能赛道无法绕开的考题。其中，工业被公认为物理 AI 产业化、商业化规模落地第一场景。
一方面，中国拥有全球规模最大、门类最全的制造业体系，叠加人口老龄化、工厂招工难、用工成本高等长期压力，工业智能化需求持续释放，工厂愿意为可量化的效率提升付费。
另一方面，纵观技术产业化规律，往往是在生产、制造等 B 端先跑通商业闭环，再向消费端渗透，电力、计算机产业皆是如此。工业物理 AI 也会复刻这条路径。
据 " 极点商业 " 了解，所谓工业具身智能，目标是赋予机器感知物理环境、预判工况、自主作业的能力，依靠 " 感知—学习—决策—执行 " 闭环，弥补传统机械臂调试周期长、柔性不足的短板，承接非标来料、多任务切换等传统自动化难以覆盖的场景。
而工业场景高度碎片化，工艺 Know-how 藏于产线，通用大模型很难直接落地，也为工业具身智能留出差异化空间。
灼识咨询数据显示，全球工业 AI 赋能设备市场 2025 年规模 4657 亿元，2030 年将增长至 13106 亿元，年复合增速 23%；具身智能工业机器人在中国工业 AI 赋能设备中的占比，将由 1.2% 提升至 14.2%。
微亿智造成立于 2018 年，起家于苹果供应链工业质检场景。从几大指标看，核心产品收入两年增长近三倍、EIIR 毛利贡献提高，新增订单增长，正是当下工业具身智能值得研究的规模商业化落地样本。
微亿聚焦工厂工位，主攻质检、打磨、焊接、装配、上下料等依赖人工经验的工序，打造 EIIR 设备，并落地到真实产线。
" 人形形态并非工业场景最优解，高昂的本体成本很难满足工厂两年回本的硬性要求。" 根据张志琦介绍，因此公司选择 " 一脑多形 " 路线：一套统一的物理 AI 大脑，前端可搭配双臂、四臂、六臂等不同执行机构，设备形态完全由工序需求决定，不刻意模仿人体外形。
招股书数据显示，2023 至 2025 年，微亿智造营收从 4.34 亿元增长至 7.96 亿元，年复合增速 35.4%。2026 年前五个月，收入 4.24 亿元，同比增长 22.6%；经调整净利润 3384 万元，同比增长 41.5%，经调整净利率提升至 8.0%。
从现金流看，2025 年前五个月经营现金流净流出 1.08 亿元，2026 年同期转为净流入 1269 万元，是赛道内少数实现盈利、现金流转正的企业。
对一家研发投入常年维持在收入三成左右的硬科技企业来说，收入、利润、现金流同步向上，足以证明它的自我造血能力。
比利润更值得注意的，是订单漏斗和回款质量的同步优化。有业内人士表示，项目制工业设备行业里，订单与预收账款，是比单期净利润更前置的长期健康指标，才算商业闭环真正跑通。
招股书显示，2026 年前五个月，微亿智造新签项目 5.30 亿元，同比增长 49%；在手执行项目 6.66 亿元，同比增长 118%；合同负债 9490 万元，较 2025 年末增长 93.6%。
而在回款方面，应收周转天数由 2024 年 319 天压缩至 2026 年前五个月的 188 天，一年以内应收账款占比 89.2%。
对很多项目卡在 POC 概念验证阶段，难以规模化复制，深陷定制化泥潭的工业 AI 赛道来说，签得多、预付多、收得回的微亿智造，正是跳出这一困局的典型案例。
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向 " 物理 AI" 的结构性迁移
微亿智造经营质量的跃迁，核心来自 EIIR 业务的高速增长与高毛利贡献。
2023 至 2025 年，其 EIIR 收入年复合增速 99.3%，大幅高于集团整体；2026 年前五个月 EIIR 收入 2.60 亿元，同比增长 39.7%，占总收入超六成。2025 年 EIIR 毛利率达 53.5%，2026 年前五个月进一步升至 54.8%，显著高于公司整体 48.4%。伴随产品结构升级，EIIR 产品均价从 65.1 万元上涨至 108.9 万元，涨幅 67.3%。
背后，是微亿智造为了 " 帮客户算账 "，将产品形态从单工序设备升级为多工序复合工作站，向 " 物理 AI" 的结构性迁移。
帮客户算账，是张志琦反复提到一句话。" 任何一个行业的客户对价格都是敏感的。因为大家一定会算账，而且这两年越算越清。" 他直言，当下行业普遍将两年回本作为采购红线。
工厂里只要还有复杂、柔性、难以标准化的工序，就有 EIIR 的用武之地；而要做到这一点，核心不在于技术有多炫酷，而在于算得清账、落得了地、经得起产线的考验。
比如，单工序机器人能自主完成柔性切线作业；复合工作站集成上下料、质检、打磨、补焊多道工序，衍生检测加打磨、检测加装配等组合方案。不同形态作业单元都能具备自主感知、学习、决策和执行能力，从产线上解放更多重复劳动的工人。客户核算的，是综合投入产出。
IDC《中国工业具身智能机器人技术评估，2026》印证了该趋势。工业客户的重心已经从单纯追逐技术炫酷，转向工程落地能力与商业价值。61.5% 的企业优先关注设备稳定性、可靠性，53.1% 重点评估性价比与 ROI。
客户采购逻辑转变，倒逼厂商产品与定价策略同步调整。如今，微亿制造售卖的不是一台机械装置，而是一套具备自主感知、学习、决策和执行能力的智能体。
一个案例，可以说明在生产端为效率付费后，收获的 ROI 精准测算。
一个两米多长的压铸件，拥有近 3000 个拍摄点位，客户要求整套流程 10 分钟内完成。传统机械臂按固定轨迹打磨一遍要一小时，熟练工人仅需七八分钟。
微亿依靠飞拍技术 5 分钟完成 3000 个点位采集，算法识别缺陷后自主生成打磨路径，仅对缺陷区域打磨修复，最终节拍控制在 7 分钟左右，超越人工水平。
在微亿智造看来，" 看见—判断—处理 " 自主闭环，就是传统自动化与工业具身智能的分水岭。
产品复制逻辑同样迭代。单工序项目高度定制、调试周期长达数月；复合工作站依托 " 一脑多形 " 平台，底层物理 AI 大脑统一，新增工序仅需训练新工艺模型，无需重新构建底层软件。如果重新部署至新产线，新功能通常也可通过云端软件及算法升级获取，无需更换硬件系统！
招股书显示，微亿智造已向 20 名重叠客户交叉销售多条产品线，EIIR 落地后，能够拓展至客户相邻产线与工序，新项目部署周期从数月压缩至数天，跨场景复制阻力大幅下降。
随着切入工业领域的扩大，微亿智造走向了产业深处。目前，微亿智造服务超 25 家世界 500 强及行业龙头企业，设备跟随客户产能落地德国、葡萄牙、美国等海外市场，覆盖 3C、汽车制造、新能源、快消品及半导体等行业。2026 年前五个月，汽车制造和新能源高景气行业，合计贡献约 89.1% 的集团收入。
相关数据显示，截至 2026 年 5 月末，海外在手订单 19 份，金额 3570 万元，部分上下料设备 4 小时即可完成部署投产，开箱即用的形态降低海外落地门槛。在许多国家将原本的全球制造变为本土制造的当下，这也是微亿智造更大的机会。
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" 物理 AI 大脑 "，构建长期差异化
微亿智造创办之初，还没有工业具身智能、物理 AI 这些热门词汇，但公司早已沿着具身智能技术路线持续沉淀、打磨全栈能力。几年下来，以 " 物理 AI 大脑 " 为技术底座，推动具身智能从检测向打磨、焊接、装配、上下料等多元场景拓展，成为 " 物理 AI 在工业领域的践行者 "。
" 我们在做的就是把物理 AI 更快、更有效地落到工业场景里。" 张志琦说。
不过，公司衡量物理 AI 落地的核心标尺从未变化：客户真实落地价值。包括产品形态是否最优，看能否为客户创造价值；技术路线是否成立，看能否为客户和自身降本增效。
基于这一准则，公司融合 AI 模型、工业 Know-how 与现场数据打造 " 物理 AI 大脑 "，并与场景本体深度耦合，使 EIIR 具备感知、学习、决策与执行一体闭环能力。
这个 " 越用越强 " 的物理 AI 大脑，正是微亿智造真正的壁垒。
简单而言，这个最强大脑由三层能力有机融合：一是工业 VLA 模型，即多模态统一理解引擎，打通文本、图像、视频、动作轨迹、时序传感、工艺参数等全维度数据，拓展物理 AI 大脑的通用性；二是沉淀各行业工艺 Know-how 的垂类专家模型，把工厂老师傅的工艺经验转化为算法模型，降低落地成本；三是具身智能飞轮，构建 " 数据 — 模型 — 本体 — 场景 " 闭环，依托产线真实数据持续自我迭代。
而支撑大脑迭代的核心资产，是产线沉淀的一手工业数据。微亿积累 23TB 真实工业精标数据、超 16 亿条精标记录，覆盖质检、打磨、装配与异常工况等。灼识咨询数据显示，2025 年行业多数同类厂商精标数据不足 5TB。
这类对齐真实工艺标准的数据，无法依靠仿真生成。每一次现场人工修正都会沉淀为模型训练素材；落地场景越多，AI 见过的异常工况越丰富，设备性能持续提升，进一步缩短交付周期、拓展场景，形成正向数据飞轮。
高研发投入，无疑是底层保障。截至 2026 年 5 月 31 日，微亿智造拥有研发人员 275 人，占员工总数 57.9%；累计 800 余项自主知识产权，含 210 件发明专利、310 件软件著作权。2023 至 2025 年研发开支分别为 1.78 亿元、1.65 亿元、2.35 亿元，占营收比重 41.1%、27.5%、29.6%；算力投入三年间由 0.52 亿元增至 1.51 亿元。
这套 " 物理 AI 大脑 "，与本体厂商形成本质差异。同行比拼电机、减速器等硬件零部件，硬件可外购仿制；微亿的核心壁垒是工艺 Know-how、海量真实工业数据与物理 AI 模型，多年产线沉淀的模型资产具备极强不可复刻性。
如今，在质检场景，微亿智造将重大缺陷零漏检的总漏检率控制在 0.1% 以内；打磨环节，机器人自主识别毛刺、规划路径、控制力度；无序分拣场景抓取准确率 99.5%，分拣速度 1800 件 / 小时，全部为真实产线稳定运行结果，而非实验室理想工况。
在某头部新能源车企，EIIR 将生产效益提升 50% 以上，工艺调试时间缩短 70%，人工成本下降超 80%。跨场景复用的价值，正是逐步减少这些环节中的重复工作，提高交付效率和可预测性。
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观察：两个标签，一条路径
即将正式敲钟 IPO，可以说是对微亿智造深耕工业具身智能，逐步跑通商业化的最好认可。
从 AI 设备到 EIIR，从单工序工作站到多工序复合方案，从单点智能走向完整具身智能闭环。无论是作为 " 物理 AI 工业践行者 "，还是作为 " 工业具身智能第一股 "，上市，将成为微亿智造的新起点。
根据计划，募资金额约 60.3% 投入核心技术研发，其余投向海外销售网络、战略并购与产能扩建和公司日常运营。资本投入的核心检验标准，仍是这套 " 物理 AI 大脑 "，能否支撑不同形态的工业具身智能，在更多工序、行业与国家持续加速落地，能否帮助客户算得清账、落得了地、扛得住产线长期考验。
END
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