西安交大校友支涛云迹上市，机器人商业化机会解析

西安交大的校友圈恐怕要沸腾了。校友支涛创办的云迹在香港成功上市，市值高达98亿元。支涛今年53岁，这再次证明：创业和上市，永远不怕晚。

通过云迹的故事，我们可以探讨一下机器人当前及未来的稀缺机会。

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想必住过酒店的人对云迹的服务机器人都不陌生。过去，你需要下楼拿外卖，现在云迹机器人为你送上门，做着那些你不想做的重复性工作。

虽然机器人创业的全民热潮起于2025年春晚，但第一波机器人热潮实际上始于2014年前后——即使是机器人网红企业宇树科技，也是在2016年才成立的。

许多人认为机器人只是个噱头，只会做跳舞、跑步等表演性工作，很难解决真正的刚需问题，人们不愿意为此付费。

其实不然。过去10年，机器人商业化一直在进行，一直有人愿意买单。当然，机器人种类繁多，有些成功了，有些失败了，还有些仍在路上。

比如云迹所在的服务机器人领域，其实已经取得了成功，尤其是在酒店场景中。

根据弗若斯特沙利文的资料，2024年，云迹科技以13.9%的国内市场份额，在酒店场景的机器人智能体市场中排名第一，超过第二至第五名的总和。

这令人好奇：为什么机器人在酒店场景可以成功，而在其他场景就不行呢？

哪些场景不行？比如前台机器人。

在2014-2015年间，有一波创业者并没有把机器人押注在酒店，而是押注在前台（引导机器人）。但直到今天，该赛道没有产生特别大的企业。

哪些场景行？

首先，与“配送”相关的场景就容易商业化成功。

云迹的产品本质上是酒店配送机器人。配送什么？外卖、客需用品（拖鞋牙刷等）、紧急药品等。

尽管云迹尚未实现盈利，但其收入的规模化已经证明了其刚需性。

从2022年至2024年，云迹营收分别为1.61亿元、1.45亿元、2.45亿元，累计5.5亿元。同期，公司净亏损分别为3.65亿元、2.65亿元、1.85亿元。

另一类配送机器人——工业配送（载重）机器人也商业化得不错。仙工智能、梅卡曼德、斯坦德机器人等都是独角兽企业，它们在各类厂房中穿梭，解放工人的双手双脚，承担各种脏活累活。

其次，除了配送之外，扫地机器人也商业化得不错。典型玩家包括追觅、科沃斯、云鲸智能。

2025年第二季度，全球前五大扫地机器人制造商均为中国企业，分别是石头科技、科沃斯、追觅、小米和云鲸智能，五家合计占据全球近70%的市场份额。

再次是教育机器人。2024财年，优必选教育智能机器人及解决方案收入约3.63亿元，占总收入的27.8%。

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我们可以发现，在机器人1.0时代，商业化的核心特征是：帮人类更好地干苦力。人类越讨厌的工种，机器人的发挥余地越大。

比如钢铁厂里的底吹炉清洗工人。底吹炉是一种炼钢设备，需要定期清理炉口结渣。这项工作让人难以忍受。

站在底吹炉旁可能会热晕你：温度可达50度以上。即使工人穿着隔热工作服和防护手套等装备，依然会感到极度不适。

但这样的工作正是机器人的用武之地。尤其是那些危险、令人不适、超越人类极限的工作场景——这些都适合机器人1.0时代（2015-2025）。

现在听起来通俗易懂。但当你站在大的时代洪流里面对未来巨大的未知性时就没有那么清晰了。

像云迹这样坚定不移地坚守酒店场景10年需要强大的定力。第一要相信第二要坚持。否则你可能会考虑：是否转向前台引导机器人也行？

好了。机器人1.0时代已成为过去式。刚才列举的所有场景中已有巨头出现：要么已经上市要么已是独角兽。

此外今天的技术日新月异基础设施早已不是10年前的水平。在AI技术的推动下如果再用今天的技术去做10年前的事（配送、扫地等）就有些浪费了。

此前铅笔道曾访谈过沸点资本创始合伙人于光东。他提到如果今天还有团队做1.0时代的事条件再优越他也不会投资。

那么未来10年机器人2.0创业时代哪些细分赛道值得投资？于光东表示：那些拥有AI大脑的机器人他有兴趣看。

啥叫有AI大脑？在1.0时代我们看到很多机器人在刷墙、擦玻璃、刷船、泳池清洁、除草等等如果不带有“人类智慧”属性就基本可以定义为“没脑子”。

在2.0时代“AI大脑+机器人执行”可能会是一个大机会。至于这些机会是否会延续1.0时代的配送、扫地场景很难判断。

现在能判断的是“AI大脑”已经能赋能1.0的场景。

比如云迹的产品已经植入部分“AI大脑”可智能识别住客的语音、文字、图像等需求动态协调机器人、员工、设备等资源实现任务自动分派与全链路追踪。

此前铅笔道访谈过追觅科技。一方面大模型已经植入在他们的扫地机器人里；此外他们还探索出类似“保洁阿姨”的延展功能比如叠衣服等。

或许从宇树科技的探索中我们能够总结出机器人2.0的新机会。

据Reportify数据宇树科技最核心的产品是四足机器人占公司收入比例约65%。而四足机器人80%用于研究、教育和消费领域；20%用于工业领域比如巡检和消防。

从这些场景可以看出与1.0相比2.0的机器人工种还没有那么大的差异。

这背后的原因是：今天的机器人AI大脑还远远谈不上发达即便最近3年AI大模型有了突飞猛进的进展但AI大模型并不是为了机器人而发明的。这种“适配”过程需要耗费5年甚至更久的时间。

这个漫长的适配过程也意味着更多的无限可能。