当人形机器人有了App Store，宇树在赌什么

动作模型分享、真实数据集开放下载，宇树正在为自家机器人搭建一个C端生态系统，而这背后是机器人行业热浪退去后的现实选择。

12月13日，宇树机器人上线了人形机器人“App Store”，用户可以将训练好的舞蹈、武术、干活等动作模型上传分享，也可以直接下载其他开发者的动作部署到机器人上运行。

这并不只是一个简单的功能更新。随着机器人行业经历了一轮明显的“过山车”，宇树正在为自家产品寻找新的增长路径。

01 开放生态

宇树的“App Store”现已开启公测。用户可以在平台上分享训练好的动作模型，包括舞蹈、武术、干活等多种类型，也能下载他人制作的动作，直接部署到自己的机器人上运行。

该平台还开放了由真实机器人采集的数据集。用户可以上传自己的数据，也能下载他人的数据用于算法训练和优化。

这意味着，数据不再只被宇树一家公司内部掌握，而是在一个更开放的系统中流动。当用户使用、调试、改进机器人能力时，也在为整个系统贡献新的数据。

这种分布式的数据积累方式，正是机器人行业当前最缺乏、却又最迫切的能力。与大模型依赖互联网文本不同，人形机器人必须在真实物理环境中完成感知、决策与执行，这些过程产生的成功、失败与纠偏，才是最具价值的训练素材。

02 商业模式挑战

宇树推出App Store的举措，与其说是产品功能扩展，不如说是对机器人行业现实的直接回应。

虎嗅从多个信息源了解到，宇树机器人今年营收达17亿元，其中大部分订单来自海外，且主要集中在科研院校。另一部分收入则依赖C端租赁业务。

科研院校相关订单已接近饱和，而C端销售同样面临增长瓶颈。无论是海外科研市场，还是当前形态下的C端消费，增长空间都在迅速收窄。

据知情人士透露，目前行业内对机器人“大脑”能力的要求极高。复杂场景下的连续任务执行、多模态感知与异常处理，都对上层智能提出了苛刻要求。

03 数据困境

在具身智能领域，行业早已形成共识：真正稀缺的并不是模型参数，而是真实世界中的机器人数据。

宇树此次在App Store中明确引入真实机器人采集的数据，并允许用户上传与下载数据集，这一点尤为关键。如果App Store在表层分发的是动作与模型，那么更底层的逻辑，其实是推动机器人被更频繁、更多样地使用，从而持续地产生真实数据。

由此形成的数据—模型—能力再数据的循环，构成了一条潜在的数据飞轮。

只有当机器人真正被频繁使用，产生足够多、足够真实的数据，具身智能的模型才能真正被训练出来。这种闭环正是机器人行业从实验室走向实际应用的关键。

04 两条路径

随着行业热度退去，机器人企业正迅速分化。以宇树和智元为代表的两家公司，逐渐走向了不同的发展方向。

智元选择了一条更典型的B端路径，强调场景适配与确定性交付。该公司曾对外披露其人形机器人已下线5000台。

尽管具体应用效果仍有待长期验证，但在当前行业整体出货量尚未破万的背景下，这一数字本身已具备象征意义——至少说明，在部分场景中，B端客户愿意为相对明确的能力买单。

宇树则在B端大规模推进人形机器人落地的条件并不充分。该公司长期以来在运动控制和本体能力上具备明显优势，但在通用大脑层面的投入相对克制，这也使其在需要高度场景适配的B端应用中，并不具备明显优势。

继续向C端靠拢，反而成为宇树更为现实的选择。

05 C端潜力

短期内，人形机器人尚不可能成为真正意义上的消费电子产品，但C端的价值并不完全体现在销量上。

舞蹈、互动、娱乐等看似“非生产性”的应用，反而更容易让机器人被真实地使用起来。App Store在这里扮演的角色，也并非简单的功能集合，而是为C端探索提供基础设施。

当机器人拥有自己的应用商店，真正被改变的，或许并不只是某一家公司的产品形态，而是整个行业对未来竞争方式的想象。

宇树的现实选择实际上揭示了机器人行业的一个深层矛盾：尽管资本和市场都期望机器人能快速完成商业化落地，但技术的成熟与生态的培育，需要远比预期更多的时间和耐心。

宇树的App Store是否会成为人形机器人领域的“iPhone时刻”？这个答案或许还需要时间来验证。但可以肯定的是，当机器人开始拥有自己的应用生态，这场游戏规则已经悄然改变。

在部分生产场景中，人形机器人已能够替代人工完成装配、搬运、检测等任务。但行业整体出货量尚未突破万台大关，真实世界的机器人数据依然是稀缺资源。

机器人不再是孤立执行预设程序的机器，而是一个可以不断学习、进化的智能体。

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