卧安机器人（06600.HK）2025年度管理层讨论与分析

证券之星消息，近期卧安机器人（06600.HK）发布2025年年度财务报告，报告中的管理层讨论与分析如下：

业务回顾：

2025年是具身智能发展元年,也是人工智能迈向物理世界的关键一年。以DeepSeek开源模型为起点,通义千问等国产模型持续跟进,凭藉高性能与低成本等优势,推动行业进入「开源赋能创新、创新反哺生态」的良性循环。与此同时,智能体(Agent)的崛起标志着AI从「思考」走向「行动」,以OpenClaw为代表的自主智能体框架正推动AI成为能够规划、调用工具并执行复杂任务的「数字员工」。在技术前沿,视觉—语言—动作(VLA)模型与世界模型的深度融合,为机器人在开放环境中的感知、推理与灵巧操作提供了统一架构,推动具身智能从实验室演示走向规模化应用。国家层面首次将「具身智能」写入《政府工作报告》,「十五五」规划进一步明确其作为未来产业的战略地位,为行业发展提供了前所未有的历史性机遇。
      在此背景下,卧安机器人坚定执行「一脑多形」核心战略,持续聚焦家庭场景,致力于打造训练效果领先的通用家庭机器人大脑。我们的技术研发紧密围绕模型能力、本体能力、数据积累和场景落地四大支柱协同推进,在过去一年取得了阶段性成果,并为未来的规模化落地奠定了坚实基础。
      1.围绕「一脑多形」打造通用家庭机器人大脑
      2025年,卧安机器人持续推进「一脑多形」的具身智能大脑建设,围绕不同产品形态形成统一的模型训练与能力沉淀路径。我们逐步构建了一个能够跨产品、跨形态复用的「具身智能」大脑雏形,使各产品积累的数据与模型能力在统一架构下实现沉淀与共享,初步形成了「一次训练、多形共享」的技术范式。
      我们重点推进了具身大脑VLA模型在家庭服务机器人上的落地。围绕真实家庭环境中的感知—理解—动作决策闭环,我们持续强化机器人在取放、收纳、整理等任务中的任务理解、动作规划与执行能力。通过统一的任务表达、技能抽象与动作决策框架,将家庭服务机器人的核心能力建设系统性地纳入统一大脑体系。
      同时,我们的具身智能大脑也在其他机器人产品形态上得到验证与应用。在陪伴机器人上,通过VLM能力的持续训练与迭代,我们增强了其对用户意图、环境语义、物体状态与任务上下文的理解能力,使其在交互陪伴、场景理解与内容生成等方面表现更为一致与自然。在运动机器人上,相关视觉理解与场景建模能力被延伸至高动态的网球运动场景,用于支持对球场空间、来球轨迹、击球位置及机器人状态的持续感知,从而为高速移动、轨迹预判与精准击球等运动控制提供认知支撑。
      上述能力的落地,不仅提升了各产品的具体体验,更重要的是通过统一架构,实现了感知、理解与决策层能力的共享与复用。不同产品仅在执行层结合具体本体进行适配,这为后续家庭场景中更复杂的长期交互、用户建模与任务理解奠定了可扩展的智能底座。
      2.以算法定义硬件,重塑具身智能本体的价值
      2025年,我们践行「以算法定义硬件」的核心技术理念,通过将先进的AI视觉、控制算法与机械本体深度集成,以软件能力突破传统硬件精度的限制,系统性地重塑了具身智能本体的性能边界与成本结构。
      在感知层面,我们自主研发了基于RGB摄像头的三维感知算法,实现了对复杂家庭环境的精准三维重建、物体位姿估计与语义理解以及对高动态运动场景的运动轨迹捕捉。该技术路径使我们能够摆脱对高成本激光雷达与专用深度相机的依赖,大幅降低了多形态机器人规模化部署的感知门槛与硬件成本。
      在运动与控制层面,我们构建了融合强化学习与模仿学习的一体化技能习得框架,并自研了高集成度的伺服关节驱控模组。通过算法在仿真环境中对运动策略的持续优化与高效迁移,我们显着提升了机器人在真实场景中的运动泛化能力、操作灵巧度及抗干扰性。同时,算法对非线性与误差的补偿能力,降低了对关节等执行器绝对精度的苛刻要求,实现了在成本可控的前提下达成高性能运动控制。
      在系统层面,我们致力于推动多模态感知信号与底层控制的深度融合,构建统一的「感知—决策—控制」闭环架构。通过算法的前瞻性定义与协同优化,引导硬件本体的设计与选型,使整个系统在动态性能、能耗效率与可靠性上达到更优平衡,为人形及多形态机器人走进复杂、非结构化的家庭环境奠定了坚实可靠的物理基础。
      3.以自建数据采集中心夯实统一数据底座
      我们深知高质量、多模态的具身数据是驱动模型进化的核心燃料。2025年,我们通过建设自主可控的数据采集中心,系统构建了标准化数据生产闭环。该中心建立了从任务拆解、场景设计到采集质检的全流程标准化体系,稳定产出「感知—动作—反馈」一体化的高价值闭环数据;同时,我们自主研发专用数据采集机器人,持续优化其多模态感知、精准执行与数据同步能力,从源头保障数据的真实性、一致性与可扩展性。这一体系将多场景数据汇入统一家庭场景数据湖,为「一脑多形」架构提供了坚实可靠的数据基础。
      4.推动具身智能机器人的商业化场景落地
      2025年以来,我们持续推进具身智能技术的商业化落地,围绕运动、陪伴与家庭服务三大场景推出一系列创新产品。在运动场景,我们推出了全球首款可实现拟人对打回合体验的AI网球机器人Acemate,该产品入选《时代》周刊「2025年度最佳发明」,是榜单中唯一具有全球代表性的运动机器人,并成为2025年度比利•简•金杯总决赛官方供应商。在陪伴场景,我们于2025年9月在IFA柏林推出AI陪伴机器人,并荣获「BestinIFANext」与「BestinEmergingTech」两项IFA官方创新大奖。在家庭服务场景,我们发布了支持OpenClaw的SwitchBotAIHub—全球首批融合大语言模型与边缘计算的智慧家庭中枢。2026年1月,我们在CES2026上正式推出面向真实家庭场景的卧安onero家庭保姆机器人,标志着我们在人形具身智能机器人商业化道路上迈出关键一步。

业务展望：

展望2026年,「一脑多形」架构仍将是卧安机器人战略愿景的核心。我们将秉持打造世界领先的具身智能大脑、驱动具身多元机器人的承诺,持续深耕家庭场景。通过持续的技术突破、高效的商业化落地及前瞻的生态布局,致力进一步巩固在家庭具身智能领域的先发优势。
      1.深化「一脑多形」大脑,突破家庭场景核心能力
      我们将持续推进通用家庭机器人大脑的演进,致力于在三大核心能力上取得突破。首先,通过提升机器人在多样、动态家庭环境中的鲁棒感知与理解能力,确保其在任何陌生场景中均能「看得懂、适应强」。在此基础上,针对家庭服务多步骤、长链条的特点,我们将重点强化任务的记忆、上下文保持与自主恢复能力,推动机器人从完成「单一动作」向处理「整件家务」跨越。最终,通过构建融合离线与在线强化学习的策略优化闭环,使机器人能在真实用户反馈中持续进化,重点提升其在边界场景下的鲁棒性、抗干扰与失败恢复能力,实现「越用越好」的自适应学习目标。
      2.优化数据生产体系,驱动模型高效迭代
      为支撑上述技术目标,我们将持续优化自主数据生产体系。在已建成的标准化数据采集中心基础上,我们一方面将通过探索与公共研究机构等合作模式,进一步扩大数据采集的规模与场景覆盖;另一方面将重点转向挖掘高价值、高难度任务数据,并系统性采集失败与边界场景样本,以提升数据对模型鲁棒性训练的「价值密度」。同时,我们将深化「一脑多形」架构下的数据复用与协同训练机制,使服务、陪伴、运动等不同形态机器人采集的数据能共同反哺统一大脑,最大化数据效能。
      3.加速具身智能商业化落地,构建多场景价值闭环
      我们将以「一脑多形」大脑为核心,推动其在服务、运动、陪伴等多场景下的产品化与规模化落地。在家庭服务场景,卧安保姆机器人将通过B端商业环境的先行验证,持续打磨高频任务的可靠性,为大规模家庭应用及出海奠定基础。在运动交互场景,Acemate运动机器人将借助不断升级的AI视觉与决策算法,并通过智能本体的持续优化逐步提高其运动能力,从智能对打伙伴演进为具备个性化教学能力的「AI教练」。在情感陪伴场景,SwitchBot陪伴机器人将通过增强端侧算力、优化本地模型并结合IP合作,显着提升交互的真实感与吸引力。此外,我们将以SwitchBotAI具身家庭机器人系统为载体,持续深化AI与边缘计算的融合,构建更主动、更协同的家庭智能网络,不断拓宽商业化边界,形成技术迭代与市场反馈的增强闭环。
      4.通过战略投资和并购,构建具身智能产业生态与全球网络
      为构筑长期竞争壁垒并加速全球化进程,我们将积极进行战略性布局:在纵向上,将围绕灵巧手、端侧AI芯片等核心上游环节开展投资与合作,以保障关键技术的自主性与供应链安全;在横向上,将通过战略性投资与并购,补强在北美、欧洲等关键海外市场的本地化渠道与运营能力,从而系统性地构建产业生态与全球商业网络。
      5.构建AI驱动的智能组织,以人机协同加速技术战略闭环
      为深化「一脑多形」战略,我们将系统性推进AI智能体与核心业务流程的深度融合,打造智能化的研发与运营体系。通过将AI智能体部署于技术研发、算法优化、工程实现与运营管理等关键环节,构建「研发—数据—产品」的高效闭环。这不仅将提升研发效率、优化资源调配,更能强化数据驱动的持续迭代能力。这一AI原生组织模式的建立,旨在使内部运营与我们的具身智能技术发展同频共振,以组织的智能化升级,加速核心技术突破与产品商业化进程。

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