宇树科技成功登陆科创板，成为 A 股人形机器人第一股，源码资本前后四轮投资持续加持；源码长期布局机器人、算力、大模型等 AI 全产业链。
码荟成员企业——宇树科技（以下简称宇树）于昨日正式登陆科创板，成为A股“人形机器人第一股”。源码资本于2024年初参与公司的B2轮融资，此后连续加注3轮，累计4次投资，一路陪伴公司走过上市前的关键发展阶段，是公司重要的长期机构投资人之一。
借宇树上市之际，我们回溯当初的投资决策过程，想把幕后的故事讲一讲——关于源码最初如何看待宇树、怎么做出投资决策、又为何在此后一次次选择加注，以及这些选择背后源码一以贯之的判断是什么？
这并不是一次追随市场热度的投资，而是一段从前期长期研究、反复判断到后续持续跟踪的过程。对源码而言，长期并不意味着一开始就拥有确定答案，而是在不确定性中保持研究、验证和等待的耐心，并为企业成长留出时间。
今天的宇树，已是全球人形机器人赛道最受关注的公司之一。但很少有人知道，在源码资本2024年投资时，它还不是一笔被机构争抢的交易。当时，人形机器人尚未成为市场共识，四足机器人的商业化前景也仍在讨论中。此后，随着人形机器人产品陆续亮相并获得广泛关注，尤其是在春晚上的舞蹈亮相，让宇树迅速爆红，进入公众视野。
用源码律动管理合伙人黄云刚的话说：“我们看到了公司的长期价值，从没期待它半年后就火，两三年甚至更长时间再被验证都可以，但我们确实是投到了一个拐点上。”在市场尚未形成共识时，源码资本是如何形成这一判断的？
其实，源码对“软硬结合”的关注，比“具身智能”这个词要早得多。早在2016年，源码就作为天使轮唯一投资方，投了厨芯科技——一家从联网商用洗碗机切入的后厨智能化服务商。那时“具身智能”还没人提，但源码已经在下注“软硬结合的自动化”。
到了2020年，源码开始密集投资制造业、服务业、家用等领域的“垂直机器人”，当年就投资了包括梅卡曼德、斯坦德、擎朗、云鲸、卧安机器人（6600.HK）等，也正是此前在软硬自动化、机器人与真实场景中的长期观察实践，为源码后来理解具身智能提供了基础，让判断和出手能更准一些。
这条线随着2022年底ChatGPT的发布延伸到了“通用机器人”。2023年，源码投资团队多次到硅谷，和一线研究员密集交流，收获很大。大家很清晰地感知到：AI会对数字世界带来很大变化，也会对物理世界带来很大变化，只是数字世界要快于物理世界，这两个都是很大的机会。
落到源码的投资上就是两条线：语言模型为代表的数字世界AI和具身智能驱动的物理世界AI——前者后来投了 Kimi、Liblib、Meshy、Sand.ai等，后者就开启了宇树科技（688836）、银河通用、加速进化等一系列投资。
值得一提的是，“具身”这个词在当时很多人听都没听过，更不明白它意味着什么。但在一个连名字都还陌生的方向上，源码已经开始系统性地布局、找项目。源码内部曾反复讨论一个更具体、当时也争议极大的问题：为什么一定要做人形？为什么非得是双足？直到今天仍有人质疑：轮子又快又省电，何必做两条腿？
源码当时的判断很朴素，但也很笃定：其一，双足结构是最通用的设计；其二，整个物理世界里，建筑、街道、走廊、电梯……超过一半的空间本就是照着人的身形建的，轮式上不去的地方，人形能上去。
彼时的源码认为：通用机器人一定会来，而人形机器人会是其中最重要的品类。正是基于这两个判断，源码在整个市场尚未形成共识之前就锁定了这个方向，宇树也因此进入源码的重点观察范围。
源码看重的，不只是“人形机器人”这个设想，更是宇树已经攥在手里的东西。四足机器人这些年积累的关节、驱动、运动控制和本体能力，都已经在真实产品和场景里反复验证过。对还处在早期的具身智能来说，正是这些底层能力，决定了一家公司能不能在可靠性、成本和迭代速度上持续往前走。
2023年底，源码团队再次密集接触宇树科技，认真研究了四足和人形机器人的长期价值，很快便决定投资。投资人们对王兴兴的第一印象极为深刻，尤其是他讲产品的样子：随便问一个产品细节，他都能滔滔不绝；每每讲到产品时，他的眼睛一直在发亮，那种沉浸和投入，坐在对面的人也会被感染。早期的王兴兴，更像一位长期扎在机器人本体上的产品型创始人。
“兴兴是个极度克制的创业者，不盲目投入，即便后来宇树火了，有了更多资源后，在战略上也是尽可能地先把硬件和小脑做好。”黄云刚说。
另一个印象，来自宇树那栋很破的办公楼。宇树机器狗的训练场在楼顶，机器狗每天要从办公室爬楼梯上去，爬得多了、摔得多了，那几层楼梯的台阶边缘被踩得缺一块、少一块，碎屑会被清理，但楼梯没有专门翻修，扫干净，接着用，那是一种在现场做事的感觉。这个细节让源码看到的是，一支仍将主要精力投入产品测试和研发迭代的团队。
当然，这笔投资在当时并不是一个看起来“稳”的项目——市场没看清，源码内部也有过不同声音。好在这些讨论并没有阻碍决策，反而推动投资团队把赛道、产品和组织上的风险想得更充分。
从更长的时间维度看，支撑源码坚定加注宇树的是一直以来的两个坚持：一是坚持独立判断和思考，不追风口，不随大流。团队较少以其他机构是否参与、老股东是否跟投作为主要依据，更关心的是自身对行业、公司和创始人的判断；二是坚持长期视角，不太看重短期回报，投的是我们认为长期正确的东西。即便这个方向需要再经历几年的验证，可能要坐三五年冷板凳，团队也接受。
首次投资后，源码在后续轮次中又持续加注。但每一轮加注依据的也不是市场热度，而是宇树是否继续在产品、业务和组织上取得进展，此前的不确定性是否在逐步收敛。持续加注并不是对第一次判断的简单重复，而是一次次重新验证。
在源码看来，一家在市场热度到来之前便长期投入的公司，往往更值得被认真观察。宇树上市之后，市场会以新的估值和预期审视这家公司。但在源码最初进入时，它仍是一家在真实场景里反复测试、解决产品问题的机器人公司。源码所做的，是在答案尚未清晰时，选择相信这样的长期积累。
宇树并不是源码在机器人领域的一次孤立投资。
过去十年，源码持续关注机器人从“看见世界”到“理解世界”、从完成动作到进入真实场景的演进，并在产业链多个环节进行投资与长期跟踪。
在感知与基础设施层，源码布局了乐动机器人(1236.HK)等企业，聚焦机器人移动感知与激光雷达模组；在模型与本体层，除宇树科技（688836）外，还包括银河通用、自变量机器人、加速进化等，覆盖具身多模态大模型、端到端具身智能与人形机器人本体。
在应用落地层，源码的布局延伸至工业、物流、家庭与商用服务等场景：斯坦德机器人、星猿哲、海柔创新、梅卡曼德机器人、法奥机器人，分别服务于工业 AMR、物流分拣、仓储自动化、工业视觉与协作机器人；云鲸智能、卧安机器人(6600.HK)、擎朗智能、橡鹿科技、星迈创新等，则面向家庭清洁、家庭服务、商用服务、餐饮和户外清洁等终端场景。
此外，黄云刚主导的源码律动也在机器人方向有所布局，已投资了苏度科技、诺因智能、墨奇智能等项目。
这些项目并非围绕同一种机器人形态展开，而是对应机器人产业走向规模化所需的不同能力：感知、模型、本体、控制，直到最终的场景落地。宇树所代表的足式与人形机器人，是源码长期观察AI进入物理世界的一条重要线索，也是这条长期布局主线中的一个重要节点。
源码资本董事总经理韩光长期关注机器人与AI方向，主导和参与投资了自变量机器人、Meshy、LiblibAI、Sand.ai等项目。
他在近期的一次分享中将AI、机器人与算力之间的关系概括为一个“大循环”：更强的AI设计出更好的芯片，AI驱动的机器人建设更多数据中心，更大的算力集群再训练出更强的AI——智能从虚拟世界进入物理世界，再回到虚拟世界，形成持续迭代的闭环。在这一循环中，机器人不是孤立的终端产品，而是连接模型、算力与物理世界的重要环节。
韩光所说的“大循环”，也解释了为什么源码对AI的投资并未止于机器人。沿着这条相互连接的链条，源码的布局从机器人进一步延伸至底层材料、芯片与算力，并向上覆盖模型和应用。
其中，算力及相关硬件基础设施是源码重点投入，且格外看重的一层。模型能力的提升、训练和推理成本的下降，以及AI应用能否进入更大规模的使用，都依赖底层硬件与算力的持续发展。作为整个AI 时代最稀缺、也最具战略价值的基础设施，算力是这场变革真正的“根基”。
但与模型和应用相比，算力侧通常研发周期更长、资金投入更大、产业反馈也更慢，需要对技术趋势和产业需求作出更长期的判断。这一方向由源码资本董事总经理张洵领衔，其主导和参与投资了奕斯伟材料（688783）、长光辰芯（3277.HK）、算苗科技、湖北星辰、壁仞科技（6082.HK）等项目。此外，源码还投资了视涯科技（688781）、加速纪元等企业。上述项目覆盖半导体材料、核心芯片、关键器件和算力基础设施等环节，所处的位置和技术路径不同，共同构成AI产业运行所需要的底层硬件基础。
张洵此前在谈及算力投资时表示：“随着多智能体和视频模型的发展，推理侧的算力需求将持续增长。理解算力机会，不能只看单一芯片，而要把材料、设备、芯片、模型与应用，以及机器人场景放在一条完整的产业链中观察。底层基础设施的研发和验证周期较长，也更需要保持长期投入。”
在算力这一根基之上，源码的布局继续延伸：在智能层，投资了月之暗面、Meshy、Sand.ai等大模型企业，关注基础模型和多模态模型能力的演进；在本体层，则是前面提到的宇树、银河通用等具身智能与机器人企业，让模型能力进一步进入物理世界；在应用和场景层，投资项目既有理想汽车（NASDAQ:LI；2015.HK）、深度智控等“AI+产业”的落地，也有LiblibAI这类AI原生的创作平台，让 AI 真正落进一个个真实的使用场景。
从专业机器人到具身智能，从底层材料和芯片到模型与应用，源码对AI产业的理解并非一次形成，而是在一个个项目实践和产业变化中逐步积累、不断更新。这一过程中，张洵持续负责芯片半导体方向，韩光负责机器人与AI应用方向；不同赛道的研究与投资彼此连接，也共同构成了源码对AI产业链的长期观察。
对源码而言，长期投资不是多年坚持一个不变的结论，而是持续跟踪技术和产业的发展，根据新的变化修正判断，并对重要但需要较长时间验证的方向保持耐心。 责任编辑： 流过
