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左手倒右手：机器人产业的第一批大客户，是地方政府

2026-10-09 08:44:13 腾讯 [查看原文]

公众号长简介：这批机器人不搬货，也不进厂。它们被摆在固定工位上，把同一个动作重复几百上千遍——江西省九江市鄱阳湖生态科技城，财政 1.43 亿元，买回 100 多台优必选 Walker S2，任务不是干活，是把动作录下来。今年 1 月 30 日正式运行。

这样的中心，全国已有 64 个投用，部署机器人超 2500 台。而 2026 年上半年全国公开披露的 218 个中标项目里，教育科研机构采购占 55.5%，政府及国资平台占 20.6%，工业企业只占 21.1%。

英国《金融时报》管这套"国资出资建中心、企业卖进设备、中心回购数据"的循环起了个名字：circular financing。循环里最扎人的不是订单，是账期——从六个月拖到十二个月，优必选 2025 年报里那句"个别政府相关客户应收账款延期支付"，背后是接近 29% 的坏账计提比例。

九江那 100 多台机器人还在重复同一个动作。它们是这轮产业最先交付的一批设备，而它们的第一个客户，不是工厂。

PART 01

平方米，1.43 亿，100 多台机器人重复一个动作

先看一个具体的地方。

江西省九江市，鄱阳湖生态科技城新产业综合体三期，2026 年 1 月 30 日正式运行。名字叫"人形机器人数据采集与训练中心"，总投资 1.43 亿元，占地约 4000 平方米，中标方是优必选。规划写得很清楚：部署超 100 台可自主换电的工业人形机器人 Walker S2，采集超 1500 万条测试数据，训练不少于 1500 种专用小模型。

4000 平方米，100 多台机器人。听着挺壮观。但我更想知道它们每天干什么。

湖北的同类基地给出过答案：几十近百台人形机器人被遥控着折衣服、熨烫、擦桌子，一天下来重复数百次。有项目负责人形容，那像教小孩走路，只是靠反复练习。专业遥操员一天操作八小时，有效产出可能只有两三个小时。

这台机器人在产线上创造了多少价值，取决于两个问题：它做的动作有多少是真实工厂需要的？它采出来的数据，有多少能被模型真正学会？目前没人能给出完整答案。但有一件事是确定的：九江这个中心是财政出钱建的。

这笔钱的性质，决定了整个产业最早的一批订单长什么样。

PART 02

六成订单：把"卖爆了"拆成两笔账

把镜头拉到行业层面，2026 年上半年有一份值得逐字读的中标统计。

人形机器人场景应用联盟不完全统计：上半年国内公开披露的人形、具身机器人中标项目共 218 个，总金额 17.23 亿元。订单结构上，教育科研机构采购占 55.5%，政府及国资公共平台占 20.6%，工业企业订单仅 21.1%，其余 2.8% 为其他类型。而这 21.1% 的工业订单里，大多是样机测试、展厅展示、实训试点，不是工厂产线上的常态化商用订单。

教育科研占了半壁江山，政府国资占了第二，真实工业需求排第三。这个排序和舆论里的"量产元年"完全不是一回事。

企业侧的印证来自优必选的年报。2025 年公司总营收 20.01 亿元，同比增长 53.3%，净亏损 7.90 亿元；其中全尺寸具身智能人形机器人收入 8.21 亿元，同比增长 2203.7%，占总营收 41.1%，销量 1079 台。Walker S2 实现了千台级小规模量产，客户包括比亚迪、东风柳汽、吉利、一汽大众。2026 年上半年，优必选营收 12.69 亿元，同比增长 104.2%，全尺寸人形机器人收入 5.90 亿元，销量 921 台。

这份成绩单是真实的，也是这个产业目前最拿得出手的成果。但它同时说明另一件事：真正把机器人送进真实产线、按工业设备价格卖出去的公司，屈指可数。对照之下，宇树科技超过七成的人形机器人卖给了高校和科研机构，王兴兴在 IPO 路演中坦言，进工厂是中长期目标。

一边是客户已经算得过账的生产工具，一边更多是科研经费支持的研发平台。两种成色的分野，就在这两组数字里。

而在这 17.23 亿的中标金额里，政府及国资平台贡献了两成。这两成不是小钱，但它的性质和其他钱完全不同。

当一个行业的最大两类买家分别是财政和科研经费，"被客户买走"这件事就不能等同于"被市场需要"。这个区分看起来是会计问题，实际上是判断问题：分不清这两笔钱，就看不清这个产业真实的自生能力。

PART 03

循环融资：一圈转完，谁在生息

地方政府建中心，资金通常来自城投或国资平台。平台出资建厂房，采购机器人，机器人采数据，数据再卖给算法公司和机器人企业。

你买了我的机器人，我回购你采的数据。钱从左口袋进右口袋，一圈转回来，账面漂亮：机器人出货了，数据产出了，产业链跑起来了，招商成绩有了。

这个模式在业内有个说法，叫"左手倒右手"。而把它捅破的，是梅卡曼德创始人邵天兰。他公开质疑具身智能企业的收入构成，并在朋友圈引发广泛讨论。这套链条随后被英国《金融时报》称为"循环融资"（circular financing），其中被点名的订单包括防城港 2.64 亿元、自贡 1.59 亿元、九江 1.43 亿元、柳州 1.26 亿元的数采中心采购。

邵天兰的警告很具体：今年做了这样的收入，明年不但要继续做、还要做得更多，否则企业就会进入一个持续造假的旋涡。循环融资最致命的地方，不在于它是假的，而在于它是真的确认了收入——报表上说得通，现金流上要多年后才能验证，甚至永远验证不到。

有人做了个更形象的类比：汽车厂造了一半的车，全拿去碰撞测试取数据，而不是卖给出行的司机。这就不叫产业循环了，叫产能转移。

当然，数据基建不是没用。整个行业公认，机器人落地至少需要数千万小时实操数据，而存量只有几十万小时。自动驾驶的数据是"免费搭车"——车越多，里程越多，数据自然越滚越大。机器人不是：工厂的采一遍、商超的采一遍、医院还得再采一遍，同一个工厂不同工位都不一样，没有顺风车可搭。数据是硬需求，财政买单并不荒唐。

真正要问的是循环里的位置问题。政府出资建中心，中心买机器人，机器人生成数据——这一圈里，谁在积累能力？

工厂和物流场景没有因为这 100 台机器人多积累一分 know-how。数据买断了一份，训练了一个模型，模型在别处运行，这个场景还是别人的场景。基础模型的能力提升受益于所有后来者，具身数据却很难共享——它高度依赖具体机型、具体工位、具体标注规范，跨厂难，跨本体更难。

而更现实的一层是：训练场本身是重资产。宁波四家企业合资的训练场，年底计划投入近 200 台机器人，三年真机数据目标千万条。重庆大渡口为宇树准备的载体是 7 平方公里核心区、19.46 万平方米标准厂房、1000P 级智算中心。单台设备产生一万小时训练数据，业内估算需要消耗上百万元。1.43 亿，换来的是一个工厂一年的折旧和一群驻场工程师。这笔账谁在付？付完之后，留下来什么？

PART 04

采回来的数据，有多少能用

"建训练场"这个动作，正在从新鲜事变成标准化动作。截至 2026 年 4 月底，行业统计口径是全国已有 64 个数据采集和训练中心投用、算上在建超 90 个、部署机器人超 2500 台、总面积超 28 万平方米、分布 23 个省份，其中至少 13 个中心部署超 100 台；另有统计称全国数采基地已超 60 家。而 Interact Analysis 的口径是，截至 2025 年底已建成或规划的中心突破 50 个、采购需求超 2000 台。

两份统计之间差了十几个中心、近 500 台机器人。建设速度确实是这个产业目前最确定的事情之一。

但数据采回来之后能不能用，是另一回事。上海交通大学副教授李永露说得很直接：他们从约 12 万小时的第一人称人类行为数据里筛选后，真正可用于 VLA 预训练的不超过 5000 小时。某机构公开的 11 万小时工厂视频数据，乐观估计可用比例约 3%。采 100 小时，能喂进模型的只有 2 到 4 小时。

数据可用率低主要有三个卡点：

标注：自动驾驶标注有标准答案——是人还是车，边界清楚。机器人不行。"拧螺丝该用 3 牛顿还是 5 牛顿"这种问题，答案取决于零件材质、螺纹规格和接触面状态，不同型号之间没有标准答案。

对齐：蚂蚁灵波首席数据科学家黄用韬总结了三种"无法对齐"：学习对象与数据不对齐，遥操作的动作质量天花板远低于人类真实能力；任务分布与数据不对齐，采集的多是抓拿放，用户要的是切菜洗碗；机器人本体之间不对齐，自由度、传感器布局、零位误差各不相同，数据无法统一。

标准：智源研究院姚国才坦言，团队训模型时有大量时间花在数据格式转化上，转化完还涉及坐标系定义不一致的问题，需要再做数据处理。

数据不是"采"出来的，是"养"出来的。这句话正在成为行业共识。

好在纠偏已经开始了。鹿明机器人联席 CTO 丁琰指出，市面上大量 UMI 采集设备因硬件能力不足，画面与动作无法严格对齐，产出的数据"不具备进入训练管线的条件"；低质数据不仅无法助力训练，反而会污染模型。与此同时，"样板间模式"正在退潮——无本体采集、分布式真实场景采集、仿真合成数据等轻量化路径正在快速铺开，产业开始从"把量冲上去"转向"拼质量"。

政策层面也在补位。2026 年 5 月，工信部与国家数据局联合印发《"模数共振"行动通知》，推动模型与数据协同互促；国家数据集管理服务平台已上线试运行，认证机构 516 家，发布数据集 1350 个。江苏率先出台省级方案，每年开放不低于 100 个真实应用场景，单个项目最高支持 100 万元。

从各地自己搞，到国家统一建标准，这是必经的一步。早晚要跨过的那道坎，已经有人在挖了。

PART 05

五种钱：谁在花，花的是什么

武汉的政策力度最直白：整机企业牵头成立产业创新联合实验室，最高支持 6000 万元；创新平台建设最高 1000 万元；大模型研发和算力使用最高补贴 500 万元。

上海补的是结果：企业销售或租赁具身智能机器人，按合同额给予最高 5%、不超过 500 万元的奖励；算力租用规模达标，最高 4000 万元/年算力券；目标机器人密度提升至 600 台/万人。

北京经开区的"具身智能十条"里有 8 项全国首创，包括数据采集实训场奖励、二次开发社区支持、"打样券"、人形机器人销售补贴、供应链响应平台，每年还发放 1 亿元"数据券"支持企业采购数据产品。石景山区探索了另一种玩法：由国资平台以直接投资、租金作价入股等方式深度参与训练中心建设运营，政府与企业风险共担。

杭州走的是立法加场景的路线：《杭州市具身智能机器人"强链补链"行动方案（2026—2027年）》每年评选不超过 10 个示范应用场景，对单个场景按不超过实际投入的 50% 奖励，最高 100 万元；各区领不同任务，上城区要建虚拟训练场和空间智能线下训练场基地。

重庆大渡口的打法是重资产配套：19.46 万平方米标准厂房、1.5 万平方米公共实训基地、1000P 级智算服务中心，宇树全资子公司重庆宇羿科技已完成注册。

苏州设 100 亿元专项基金，武汉设 100 亿元母基金，成都高新区设 100 亿元产业母基金。

五种打法，五种侧重：武汉补实验室，上海补销售，北京补生态，杭州补场景，重庆补基建。每一笔都是真金白银。但把流向串起来看，共同点很清楚：钱最终都要变成机器人、场景、数据这三样东西。

武汉 6000 万的联合实验室，钱变成设备，是留在产业里的。重庆 19 万平米的厂房，钱变成基建，也是留在产业里的。但九江那 1.43 亿、防城港那 2.64 亿、自贡那 1.59 亿、柳州那 1.26 亿，指向的是同一个东西——数据采集中心。

数据采集中心本身也是产业基础设施，它当然有意义。但当采购订单的来源集中于财政，而财政的目标函数是"产业链落地"和"数据资源入库"这两项考核时，需要分清一个技术问题：这些机器人在做的事，是产业能力的积累，还是报表上的数字。

PART 06

批订单，是财政买的

三笔账算到最后，最扎人的不是订单，是账期。

过去两年，地方政府和国资平台是具身智能企业最重要的客户来源之一。招商换采购、政务场景示范、数采中心建设，让很多公司拿到了看起来可观的合同。但这些订单的付款周期被大幅拉长：原本六个月左右的账期，变成十二个月甚至更长；验收之后还有审计流程，审计通过才进入付款队列，而付款优先级取决于地方财政状况。

一位产业链人士的描述很直接："账面收入确认了，但你不知道钱什么时候到。有的项目验收一年多了，一分钱没收到。当应收账款越滚越大，所谓的'订单'在现金流意义上就成了假订单。"

这不是个别抱怨，它已经反映在公开财务数据里。优必选 2025 年末应收账款账面余额 18.42 亿元，坏账准备计提比例接近 29%，信用减值损失 9107 万元；2026 年上半年这一项减值达到 9107 万，上年同期只有 130 万，暴增近 70 倍。公司在年报中直接写下了"个别政府相关客户应收账款延期支付"。另一家机器人企业仙工智能的招股书显示，其应收票据及应收账款从 5374.1 万元增至 1.696 亿元，应收账款周转天数从 61 天拉长到 111 天。侨银股份在 2025 年报里则直接把宏观环境定性为"行业地方财政承压、应收账款高企"，并主动缩减高垫资、低效益业务。

循环融资的风险，在"循环"二字。财政的钱进来得慢，但项目的折旧、场地、驻场人员每天都在花钱。当账期从六个月拖到一年，中心运营方的现金流压力会迅速传导到设备供应商——而设备供应商又是这个循环里唯一真正在造东西的一环。

而在另一头，资本已经把预期拉得很满。2026 年上半年，国内具身智能赛道融资总额约 935 亿元，百亿估值独角兽从 2025 年的 3 家增至 22 家。同期的对照是：IDC 统计 2025 年全球人形机器人出货量约 1.8 万台，销售额约 4.4 亿美元，折合人民币约 31 亿元。935 亿的半年融资，对应 31 亿的全球整机年销售额。口径并不对等，一个是覆盖全链条的融资额、一个是整机销售额，一个半年、一个全年。但即便如此，落差已经足够醒目。经纬创投管理合伙人王华东的评价很直接：这个强度在中国商业史上前所未有，包括移动互联网最疯狂的时代。

财政投入该不该继续？数据基础设施该建还是要建，早建比晚建好，北京、上海、武汉、宁波、重庆的动作都值得肯定。但产业最终要能自己走路。如果 2026 年的订单里，财政和科研经费已经占了七成半，那么 2027 年真正需要观察的，不是又有多少个中心剪彩，而是第一批不再依赖财政与科研订单的公司，出现了几家。

在等这个答案的过程中，九江那 100 多台 Walker S2 还在 4000 平方米的厂房里，重复着同一个动作。

它们是这轮产业最先交付的一批设备。而它们的第一个客户，不是工厂，是财政。

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