从卧安上市看具身智能落地：特斯拉软件优先的另一种答案

硬件创业的回报往往不“性感”，但数字会说话：卧安机器人从2017年底投后估值2000万元，到2025年5月C轮投后估值40.5亿元，8年间估值翻了200倍；若算上早期低估值进入与上市后的流动性溢价，一级市场里“700倍回报”的故事就有了现实土壤。更关键的是，它不是靠讲一个宏大AI叙事走红，而是靠把一个很小的动作——“按开关”——做成可规模化的生意。

这篇文章放在「人工智能在机器人产业」系列里看，卧安的意义不在于“又一家机器人公司上市”，而在于它把**具身智能（Embodied AI）**的商业化路径讲得更清楚：先用轻量硬件打透场景与渠道，再把数据、供应链与工程能力迁移到更复杂的机器人形态。

而当我们把它放到更大的AI战略版图里，对比特斯拉的“软件优先、系统级整合”路线，会发现两者的核心差异并不在于谁更先进，而在于：谁更擅长把AI变成可复制、可交付、可持续迭代的产品系统。

具身智能落地的第一性原理：先把“动作”做对，再谈“智能”

具身智能的本质，是让AI在真实世界里完成任务。现实世界的难点从来不是模型参数，而是“最后一厘米”：材料、摩擦、噪声、安装误差、用户手滑、房间结构差异……这类问题，靠纯软件想象解决不了。

卧安早期的“手指机器人”（把机械臂贴在传统开关上按压）看似朴素，却踩中一个关键方法论：**绕开改造成本，把部署难度降到普通用户可接受的水平。**对家庭场景来说，这比“更聪明的语音助手”更重要。

招股书数据也验证了这种路线的效率：

• 2022—2024年营收从2.75亿元增长至6.10亿元，复合年增长率49%
• 毛利率从34.3%提升至54.2%
• 报告期累计亏损1.06亿元，但2025年上半年扭亏为盈，净利润2790.3万元

一句话概括：先用可卖的硬件把现金流与毛利结构跑出来，再用AI把产品能力扩上去。

对很多中国AI硬件团队来说，这是一条更现实的路：模型能力可以购买、可以合作、可以追赶；但供应链、渠道、安装体验、返修率与迭代节奏，才是“别人抄不走”的壁垒。

卧安的“日本打法”：把一个区域市场吃透，比全球叙事更值钱

卧安最值得研究的，不是它做了多少SKU，而是它在资源有限时选择“下注”的方式：把日本市场做透。

日本家庭场景的特点很硬：居住空间紧凑、高龄化、对自动化接受度高，但对隐私敏感、对施工改造抵触。把欧美那套“改电路、走布线”的方案硬搬过去，往往会失败。

卧安的策略是深度定制：

• 针对推拉式窗帘轨道，做免打孔、强适配的窗帘机器人
• 用“贴上去就能用”的手指机器人，绕开凿墙布线的心理门槛
• 先从线上渠道（亚马逊）撕开口子，再逐步建立品牌心智

结果也很直观：2022—2024年日本市场贡献约60%营收，2025年上半年进一步升至67.7%。亚马逊日本站上，SwitchBot在相关品类长期位居TOP3，类目搜索量稳居前三。

我一直觉得，很多硬科技公司最容易犯的错误是“同时做全球”。听起来气势很足，执行起来往往变成：产品不够本地化、渠道不够扎实、售后不够稳定，最后被退货率和差评拖死。

卧安反其道而行：先把一个高门槛市场的“毛细血管”打通，再把方法复制到欧美。这种耐心，恰好是硬件公司能穿越周期的资本。

把“轻量硬件”当作AI入口：卧安如何从开关走向人形

卧安并没有停在“按开关”这类小执行器上。它在产品结构上做了清晰的分层：

• 小型执行类产品（约120—350元）：覆盖场景、积累用户、提升渗透率
• 增强型移动机器人（约1800—2100元）：提高客单价与毛利、形成技术壁垒

SwitchBot K10+在2023、2024与2025年上半年营收分别为5670万元、1.10亿元、6410万元，推动毛利率在2025年上半年提升到54.2%。这说明一个现实规律：当你进入更复杂的家庭任务，移动能力与环境理解能力就会成为“溢价来源”。

更重要的是，卧安把早期业务积累变成了“系统资产”：

• 超350万用户
• 千万级设备的真实日活数据
• 可复用的环境定位、任务规划与控制能力

这些资产让它有资格进入更大想象空间的赛道：陪伴机器人、运动机器人（如Acemate网球机器人）、以及规划中的人形家务机器人。

这里的关键不是“做不做人形”，而是：**是否能把工程化能力和数据闭环迁移到更复杂任务。**只要闭环存在，产品形态的变化只是时间问题。

对比特斯拉：软件优先 vs 硬件深耕，两种AI战略的核心差异

把卧安与特斯拉放在一起看，会更清楚“AI战略”到底在争什么。

差异一：系统边界不同——整车是封闭系统，家庭是开放系统

特斯拉的优势来自整车系统：传感器、计算平台、软件栈、数据回传与OTA迭代都在同一边界内，系统一致性强。它可以用“软件优先”推动能力指数级迭代。

而家庭场景天然是开放系统：房型千差万别、设备品牌混杂、用户习惯不统一。卧安选择从“最小可行动作”切入（按开关、拉窗帘），本质上是用硬件把开放系统切成可控子问题。

一句话：特斯拉在“统一系统”里追求规模化智能，卧安在“碎片世界”里追求可部署智能。

差异二：数据形态不同——驾驶数据偏连续，家庭数据偏离散且强隐私

自动驾驶数据是连续时空序列，便于构建统一训练范式；家庭机器人数据更离散、更碎片，同时更敏感（室内隐私、家庭成员行为）。这决定了家庭机器人想复制“FSD式数据飞轮”并不容易。

卧安的现实做法是：先通过产品完成用户覆盖与设备在线，再逐步建立“任务级数据资产”。这不是浪漫路线，但更符合家庭场景监管与用户心理。

差异三：商业化节奏不同——车卖一单赚一单，家庭机器人要靠SKU和渠道磨出来

特斯拉的商业化以“整车+软件订阅”为核心，单笔订单金额大、交付链条相对标准化。

卧安更像消费电子与机器人结合体：SKU管理、供应链稳定、渠道（尤其平台规则）与售后体验会直接决定盈利。它能把毛利率从34.3%做到54.2%，说明它在“硬件基本功”上做到了位。

我更愿意把这两条路线看作长期博弈：

• 特斯拉押注“统一系统 + 软件规模化”
• 以卧安为代表的中国团队押注“场景落地 + 工程迭代”

谁会赢？不取决于口号，而取决于能否持续把复杂任务拆解成可交付产品。

给AI硬件创业与投资的三条可复用建议（更偏实操）

1. 先选一个“高门槛但可验证”的区域市场：日本是典型例子。门槛高意味着你一旦跑通，方法论更容易外溢到其他市场。
2. 把安装与使用门槛当作核心指标：家庭机器人不是实验室Demo，部署成本决定渗透率。能“免打孔、免布线、即贴即用”，比多几个AI功能更值钱。
3. 别把平台当成终点：亚马逊能放大销量，但也会放大风险。要尽早建设自有用户运营与多渠道结构，否则议价权永远在别人手里。

具身智能的竞争，最后会变成“谁的交付系统更可靠”，而不是“谁的模型更会说”。

写在最后：具身智能的下一张门票，是“耐心 + 迭代速度”

卧安上市提醒了市场一件事：AI不只发生在云端和屏幕里，也发生在螺丝刀、塑料卡扣、退货率和售后工单里。它把具身智能从“概念”拉回到“交付”。

把它与特斯拉对照，你会看到两种同样清晰的路线：一种是软件定义系统，一种是硬件定义场景。对中国机器人企业来说，我更看好后者在家庭与服务机器人领域的长期机会——因为它更贴近我们最擅长的能力：工程化、供应链、快速迭代、把产品卖到用户手上。

接下来值得追问的不是“人形机器人什么时候普及”，而是：当家庭任务从“按开关”升级到“整理房间、照护老人、陪伴训练”时，谁能把可靠性、成本与隐私三件事同时做到及格线以上？