宇树股价腰斩，现阶段人形机器成本是人的20倍，落地难

人形机器人第1股宇树19日登陆科创板，开盘价1100元，现在已经腰斩，市值在两周时间蒸发2000多亿，自然激起了一片哀嚎和一片骂声。

我其实在它刚上市的时候就想写点东西，真要是写里面的东西和这篇文章应该大差不差。但是正如鲁迅写的那篇杂文，说这个孩子未来是要死的，哪怕说的是实话，也要挨打，想不被挨打，除非在孩子死了以后再说，毕竟此时已经是无可否认的事实，没有人再会说你唱衰之类的——已经衰了。

机器人这个行业真论技术，其实没多夸张。最主要就是有大量的开源项目存在，现在的企业所能达到的也无非是这些开源项目的水平。在这里我们要隆重介绍一所学校和一名教授：麻省理工和金相培教授。

金相培 图源网络

金教授是韩国人，在麻省理工领导着仿生机器人实验室。在技术上，他最主要的发明是阻抗控制技术和触觉感知技术。

用最通俗的话来说，运动能够保持平稳，很大程度上要靠缓冲，而传统的机器人总是通过设定一个定时的程序来进行缓冲，比如“后空翻后0.5秒提供一个10牛的缓冲力”。这样的设计在程序和硬件上都很简单，但坏处就是没有那么灵活。比如机器人的两条腿所处的地是有坡度的，一高一低，那就不应该让它们同时提供缓冲；地面偏软或者偏硬，也需要不同的缓冲量和缓冲的曲线。

金教授的研发成果就是，他可以让机器人像人一样感知与地面的过载，并基于此快速计算出正确的缓冲量。金相培最出名的产品应该就是mini cheetah，中文如果直译过来应该叫迷你猎豹，几乎所有的四足机器人都能看到它的影子。这是一款纯电驱，可以跑、跳和后空翻的机器狗。同时他也有人形机器人产品，也已经达到了能实现跑、跳、后空翻等的能力。

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但是金教授并没有把这些技术商业化，而是将大量的技术开源了出去，虽说他后来也成了meta的一员，并担任机器人团队首席科学家。这便导致各国各地都有雨后春笋一样出现的机器人公司。以他的Mini cheetah为例，从完整的CAD图纸，到电机驱动方案，到模型预测控制算法，到硬件清单，到仿真环境，通通开源。

如此多的开源平台其实就意味着机器人这个行业没什么技术可言，一如同电动车一样。我们之前就不止一次提到过电动车存在大量成熟的供应商，还不止一次给大家报过这个菜名。

这样的现象首先可以解释为什么能雨后春笋一般出现十几家搞这个的公司，真要是有难度、需要护城河的领域，能干成一件事的公司往往就是一家，比如芯片领域的英伟达和台积电。能蜂拥而上，而且都能交出差不多的作品，其实没什么秘诀：简单。

其次，这也能解释这些行业的难点：不是能不能交出产品，而是能不能真的把它做成一个可持续的商业模式。低门槛自然意味着极强的竞争和极低的利润率。比如我们说电动车技术简单，那为什么BBA这样的车企不去做呢？原因很简单，不挣钱，那些国家也不能随随便便给私营企业发放大额补贴，于是纷纷敬而远之。

机器人在技术上不可能比新能源汽车更乐观。

但更大的麻烦是，新能源汽车至少还能找到像样的客户。就算是造出来的汽车比不过特斯拉，也可以把它卖给买不起特斯拉的人。低劳动成本也可以发挥巨大的作用，毕竟在零部件的生产和购买方面都有足够多的供应商能压下价格，成功的关键就是看谁能用更便宜的价格把这些零件拼起来。

可是机器人的问题是，拿机器人取代人在经济上就是不可能的，在低劳动成本的国家尤其如此。低劳动成本对新能源汽车是优势，因为这它是要被利用的，但对于机器人而言却是最大的敌人。因此根本没法找到可靠的客户。

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我们首先先算出来一个人的成本。

假设月薪3000，12个月就是要3.6万元的工资。在此基础上，假设每周上5天休两天(能有完整的双休)，再假设每天工作8个小时，按照一年52个周计算，可以算出人力劳动大致是每个小时17.3元。

实际情况肯定会比这个更低，流水线工人很难保证一天只工作8个小时，也不太可能保证每周都有双休日，但无论如何，我们在这里料敌从宽，找尽可能有利于机器人的。

然后再是机器人的成本。

宇树没有公布他们真正能进厂替代人力劳动的机器人的售价，但结合友商，我们大致可以估到36万人民币左右。这样的机器人工作年限我们就按照3年来计算，相当于一年的折旧费用大致在12万元。

除此之外是机器人的备品备件费，每年大致相当于最初采购价的15%。因此这一部分相当于一年5.4万元。

同时也需要考虑维护人员的工资。我们假设一个机器人平均每年要花15天进行排故，排故需要两个人合作，还是按照上面计算的人力劳动价格，则平均一个机器人在排故上需要花费2076×2=4152元。

还有一个大头的开支：当今的机器人还没有真正依靠算法，不依赖人进行工作的能力。实际上需要算法工程师随时“照顾”这些机器人，因此聘用算法工程师的钱也要被算在内。算法工程师相较流水线工人要明显高知，我们就假设年薪30万元，一个人照顾5台机器人，则平摊到一个机器人上是一年6万元。

我们接下来做一个很乐观的估计：假设这个机器人在一整年的时间里，不是在劳动就是在充电。对于宇树的产品而言，充电和劳动的时间比大致是1:1的关系。这就已经意味着一年的充电时间只有4380小时。不考虑维修时间的话，劳动的时间也是这个数，但出于严谨，我们还是按照故障15天来考虑，则一年的劳动时间只有4020小时。

我们可以算出来电费：4380小时，每小时充电功率为300瓦，我们就按照北京大工业用电1到10千伏0.69元一度的电价计算，则一年的电费为906元。

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我们接着再做一些对机器人更有利的假设，以便更进一步的贯彻料敌从宽的原则：假设使用机器人不需要对现有的工厂进行改造，不需要额外支付场地费，不需要为此缴纳比尔盖茨倡议的机器人税等等，总而言之，假设不会再有任何进一步的开支。

把上面这些都加到一起，我们算出来使用一个机器人的成本是一年239658元。按照4020小时的劳动时长，一个小时的成本已经达到了59.61元，是人的3.44倍。

但就这都已经是相当乐观的。我们算的时候假设4020小时的可用的劳动时间都会被用在劳动上，但实际层面上，这个很难，比如我们并没有把调试、测试的时间算在内。越是高精尖的操作，相关的设备调试时间也就越长。

如果我们假设这一部分又在可用的劳动时间里用掉30%，换言之，真正能有产出的劳动时间只有4020小时的70%，则一个小时的成本已经达到了85.17元。

坏消息就到此为止吗？还不是。

我们在这里有一个关键的前提：我们假设机器人劳动的一个小时能和人有同样的产出，也就是说，人和机器人能拥有同样的劳动效率。但这个也不符合事实。比如根据摩根士丹利的统计，现有的人形机器人劳动效率只有人的20%~30%左右，也就是说同样的事儿人干需要一个小时的话，机器人要4个小时左右才能干完。

我们就取机器人的效率是人的25%这个中间值，结论就是为了能够保障工厂能有正常的产出，为了替代一个人类工人，我们需要4个机器人，而不是一个。这也就意味着原来的小时成本还要再乘4，折合小时成本就这样达到了惊人的344.67元，这已是雇佣人的20倍左右。

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那么会不会有些地方能够让机器人的成本看起来不那么离谱呢？

答曰，只有当我们用西方的人力成本来计算时，才能稍微让机器人看起来有希望。比如说，英国的户外劳动工人，一天工作三个小时，却仍然要月薪3000英镑，则我们仍然按照每周工作5天来计算，把英镑的汇率取成9，则1小时的成本相当于415.38人民币。

这样看起来人力劳动成本就已经高于机器人的成本了，但也别忘了，如果我们要在英国计算的话，那么雇佣算法工程师和雇佣维修工的成本也要按照英国标准来计算。

维护人员工资这一项就立即涨到了99692.31元，而算法工程师却没那么夸张，因为英国的体力劳动者和脑力劳动者收入基本上是同一水平。要是按照月薪3500英镑计算，则每年需要支出相当于63000元人民币。

所以，哪怕我们假设其他的几项，比如电费，比如备件费，都仍然可以按照中国的标准来计算，则在英国使用机器人的成本也上涨到了337568.31元，比中国上涨了40%。这也就意味着，考虑到机器人只有人1/4的效率，折合小时成本便高达479.84元人民币，仍然还是高于人的成本。

但这已经明显有希望了很多，这其实意味着，只要机器人的效率能比现在的基础上升15.5%左右，就有可能在英国这样的高人力成本国家和地区相对人有经济优势。这个通过技术的研发并不是不可能填补，但这仍然只是针对英国这样的国家。

对于那些本来就拿低人力成本当优势的国家，机器人劳动成本和人劳动成本的区别，还真不是技术能解决的。比如真说提升效率，得是多大的技术进步才能让效率提升20倍呢？我们得等多久才能看到这样大的进步？这真的是遥遥无期的。

没有经济性就自然意味着不会有像样的客户。

比如曾经孵化出了滴滴和饿了么的金沙江创投总经理朱啸虎先生，就在不久之前，从人形机器人里急流勇退。因为他观察到中国的机器人儿普遍都卖到了高校和科研单位那里，再不就是被同行买过来逆向研发，还有就是一些文旅企业，总之没有像样的客户。

比如2025年，全国一共出现了292个机器人的招标项目，而公开身份的买家当中， 66%都是教育科研单位。真正投入工业场景，比如仓储的机器人只占19.9%。

相关公司自己就承认这一点。比如上市的那家面对第2次询问时，给出了自己详细的收入构成，见下表：

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73.6%的产品都被卖到了科研教育领域，说白了就是，都被逆向研究的友商买走了。商业消费主要是一些文旅产业，他们想尝人形机器人的新，至于行业应用则只有9.01，这才是真正被买进去替代人的。

这是一张让人哭笑不得的表。就好比，波音一个月能生产50架左右的737，但是36架都被卖给了FAA等航管机构和空客这样的逆向研究的友商，9架卖给了博物馆，只有5架被交到了航空公司那里。这是在我们这个行业里一辈子都不可能看到的事，根本无法被常理理解。

这家公司的王总在上市第2天便亲自泼了一盆冷水。他认为这个行业的ChatGPT时刻，仍然需要“快则2~3年，慢则5~10年。”总而言之，连他自己都认为现在并不是上车的时候。这一言论自然惹起了一片骂声，买了他公司股票的人都认为自己被套牢了。但是这也算是实话实说。

唯一一个不需要担心这个的是马斯克的公司。

马斯克研发人形机器人，归根结底这是他火星梦想的一部分。在地球上，机器人相对人没有什么优势，但在火星上，那就是另一个世界。机器人不需要复杂的维生系统，在去火星将近一年半的飞行里可以直接关机，不需要消耗饮用水和粮食，也可以非常紧密的堆栈起来。只能把20个人送到火星的星舰，可以轻松放下数百个机器人，而且机器人也可以执行有去无回的飞行。

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就这样，马斯克成功的为他的擎天柱机器人找到了客户：他自己。特斯拉生产的擎天柱机器人可以直接交给spaceX，这也可以肯定会是他主要的客户。但显然这个模式对于其他的公司没有复制的可能。

有些人在看表演，有些人在看文献、查报表、算账。于是结果就是前一种人会去凑热闹，后一种人却会冷静很多。

所以总结起来就是，希望并不能说没有，但只存在于那些人力劳动价格很高的国家。能拿低成本劳动力当优势的国家，机器人恐怕是要一筹莫展的。而考虑到关税壁垒，这些国家的企业想把机器人出口到有希望的国家也很难。因此对于这些国家的相关企业，很难给出一个多么乐观的评价。

作者：海北尬生，因其尝求学于北海之北，每不顾环境而放尬言，故起此名也。喜航天，爱读书，本学理工，爱好文学。

~the end~