（本文作者为 机器最前线，钛媒体经授权发布）
文 | 机器最前线
2026年，持续火热的具身智能赛道开始步入IPO验证期，不少具身智能公司纷纷登台。9月初，作为“具身智能眼脑手第一股”的梅卡曼德（雄安）机器人科技股份有限公司（以下简称“梅卡曼德”）也正式登陆港交所。
不过，市场对此给出的反应却让人有些琢磨不透。
据悉，梅卡曼德此次港股公开发售获3835倍超额认购，一手中签率仅3%。
基石阵容同样豪华，Baillie Gifford领投6000万美元、泰康人寿4000万美元、Jane Street等9家机构合计认购1.86亿美元，直接锁定了全球发售股份的62.02%。这样的认购热情与基石阵容，足见机构与散户对梅卡曼德的看重。
可就是这样一家概念似乎足够的性感，既有长线资金背书，又有散户追捧的公司，上市首日报收仅99.8港元，较发行价跌了1.87%，其后几日也持续下跌，截至周五收盘，股价停在78.05港元。认购如此火热，为何上市后并没有撑起股价？
01 高增长底色下的盈利困局
市场的估值逻辑，向来与一家公司未来的挣钱能力挂钩。而如今的梅卡曼德恰好正处在一个模棱两可的尴尬位置上。
从招股书披露的数据来看，公司当前的核心特点是高增长，但不挣钱。2023年到2025年，梅卡曼德年营收从1.81亿元增至3.89亿元，复合增长率46.6%，毛利率从39.1%升至64.6%，曲线看着相当漂亮。
但另一边，公司三年累计亏损超过10亿元，经营现金流持续挂负，截至2026年3月末现金及等价物约3.46亿元。其也在招股书中直言：“自成立以来，我们一直处于亏损状态”“持续经营能力高度依赖外部融资”。
（图源：梅卡曼德）
当然，目前公司的亏损幅度在收窄，经调整净亏损已从2023年的3.34亿元降至2025年的1.09亿元，但距离盈利拐点仍有相当距离。增长故事讲得通，但这并不代表经营逻辑跑顺了。
更值得关注的是，高增长背后藏着销售费用高企的问题。
2023年到2025年，公司销售开支分别为1.86亿元、1.62亿元、1.68亿元。但根据灼识咨询数据，行业可比公司的销售费用率通常在20%到35%区间，而梅卡曼德2023年销售费用率一度高达102.7%，即便逐年下降至43.3%，也仍然处于偏高位置。
换句话说，当前的增长或许在很大程度上是靠高额的销售投入“烧”出来的，而非产品自然驱动的增长。
而比烧钱更值得警惕的，是这套高增长模式所依附的收入底盘，本身就存在隐患。
在渠道上，梅卡曼德高度依赖系统集成商。2025年该渠道收入占比逾八成。这种“卖铲人”模式的优势在于轻资产扩张，风险则在于集成商掌握客户关系和定价话语权，一旦下游压价或回款周期拉长，利润空间和现金流都会承压。
产品线上收入来源更加集中。目前93%的收入仍来自智能机器人引导产品，即3D视觉引导，智能检测与测量占5.9%。而被市场寄予厚望的两个“具身智能”核心故事，Mech-GPT多模态大模型与Mech-Hand灵巧手尚未形成有意义的商业化。
（图源：梅卡曼德）
更隐蔽的挤压则来自下游，海康威视等客户既是买家也是潜在竞争者，现今机器人本体厂商自研视觉模块的行业趋势，独立第三方组件供应商的市场空间正在被不断蚕食。这意味着即使在细分赛道里它已是前排，也未必能高枕无忧。
按发行价101.7港元计算，梅卡曼德市值约127亿港元，对应最近财年3.89亿营收，市销率超过30倍，显著高于港股机器视觉公司的平均水平，带有明显溢价。
也就是说，发行的估值是在按“具身智能平台”给它定价，但眼下梅卡曼德的收入底盘仍是“机器视觉公司”，市场则在这两套估值逻辑之间互相拉扯，股价破发和持续回落，正是这种犹豫的外化表现。
02 欲借“蹲工厂”打动长期资本
只看财务数据，梅卡曼德破发似乎并不冤枉。但不容忽视的一个事实是，基石投资者合计锁定了全球发售股份的62%，这批愿意接受禁售期的资金，把超过六成的筹码握在了自己手里。
Baillie Gifford、Invus、泰康人寿等都有一定持股，这份名单放在任何一家上市公司中都算顶配。其中Baillie Gifford以极致长期主义闻名，曾重仓特斯拉和英伟达；Invus则管理超百亿美元，奉行长周期作为基本面投资。当它们愿意把几十亿资金锁在里面，看的一定不是当下的财报。
红杉中国合伙人公元的回忆或许能让人看到这背后的判断逻辑。
2020年红杉第一次投资梅卡曼德时，“具身智能”还是一个冷词。为了验证技术能否落地，他和团队在两个月内飞了10个城市，实地探访钢铁厂、物流厂、汽车厂的试点产线。
一轮跑下来，他们确认梅卡曼德已经是这个细分市场的龙头，且正在积累良好口碑，并在行业爆发之前，这家公司的产品就已经在工厂里跑了多年。
另一个打动红杉的细节，是创始人邵天兰身上的“蹲工厂”特质。
据公元回忆，有次他们约在上海恒隆广场的红杉办公室见面，邵天兰左手拿早餐、右手拎洗漱包、拉着行李箱就来了。原来那天他刚从外地一家工厂赶回来，为了产品落地，已经在那家工厂里住了好几天。进门前他还先去洗手间洗了把脸、刮了胡子，才坐下来谈事。
这种“蹲工厂”的方式，从邵天兰一人开始，慢慢成为梅卡曼德整个公司的基因。他们就经常喜欢把团队直接派进车间。邵天兰曾说：“我们做的产品，一半靠前沿技术研发，一半靠现场打磨。”而这一坚持，就坚持了十年。
功夫不负有心人，那些“蹲”下来积累的产线经验，最终沉淀为一份沉甸甸的成绩单。
Mech-Eye工业相机配合AI算法解决；在意大利机械厂，利用薄壁料筐+反光三通阀工件，首次抓取成功率99.9%，单次抓放小于3秒；在美国汽车工厂，通过高亮反光钣金件深筐无序抓取，产线效率提高五倍。
（图源：梅卡曼德）
这些真实的应用，慢慢积累形成“飞轮”。部署越多，暴露问题越充分，数据越多元，模型迭代越快，能力越强，又推动更多场景落地。
而这套飞轮打磨出的，是经得起全球产线检验的产品与技术。据灼识咨询数据，截至最后实际可行日期，其产品已部署在近50个国家和地区，累计超2.9万台，服务超100家《财富》世界500强企业。公司持有发明专利达162项、实用新型专利152项、另有33项外观设计专利和70项软件著作权。这样的部署广度与技术深度，砌出了它最厚实的护城河。
不仅如此，2025年公司在“AI+3D视觉引导通用智能机器人组件”细分市场的收入份额达22.1%，排名全球第一，按出货量计超过后四家竞争对手的总和。海外收入占比从2023年的32.4%升至2025年的50.3%，海外毛利率高达79.2%。这可不是靠低价换来的市占率，而是它在国际市场上拿到真实的溢价的直接证明。
这种板凳甘坐十年冷的耐心与积累，造就了如今的梅卡曼德。它不做整机，但几乎所有主流机器人形态里，都有它的组件在运转；不追风口，但每一次形态迭代都少不了它的位置。
长期资本的锁定，或许赌的不是它下一秒能赚钱，而是这套“蹲工厂”的逻辑，在下一个十年里依然成立。
03 从“能跑”到“能赚”的最后一公里
对具身智能公司而言，IPO无疑是一道分水岭，梅卡曼德也不例外。
在此前的十年，梅卡曼德只需要证明产品能不能在工厂里跑起来。此后，它要面对的问题则变成了“收入”“利润”“可持续”，这更现实，也更残酷。而上市募资净额的22亿港元，则是它转换身份的第一笔“弹药”。
而钱怎么花，往往比融了多少更见成色。根据招股书，这22亿港元的投向将集中在三个方向：约31.8%用于产品及技术研发，核心是Mech-GPT多模态大模型和Mech-Hand灵巧手；约29.4%用于扩大全球影响力并加速商业化；约25.2%用于丰富产品组合及拓宽应用场景，向制药、医疗器械、包装、印刷延伸。
（图源：梅卡曼德）
这一分配策略的意图十分清晰。技术投入是科技公司的立身之本，持续重注研发是在巩固护城河；全球化扩张则是在已验证的路径上继续复制成功，沿着走通的路前行；而拓宽应用场景，则直指当下收入结构单一的问题。
可见，公司并非被动等待市场环境好转，而是主动通过资金配置，在技术、市场和产品三个维度同时发力，试图打破过往的财报困局。不过，这不代表执行必然奏效，技术商业化存在节奏风险，海外扩张短期反而可能推高费用，这些变数都让最终效果尚存悬念。这条路能否走通，仍有待时间检验。
时间表同样明确。Mech-GPT预计2026年末开始规模推出，Mech-Hand到2027年下半年形成“有意义的商业规模”。这意味着，市场最为期待的两个增长引擎，已有了清晰的商业化时间表。虽然短期内，3D视觉引导产品线仍是基本盘，但中长期的技术储备已经就位。
海外扩张也在按照计划稳步推进，但这同样需要时间。海外市场毛利率虽然更高，但搭建本地化团队、适配各国认证标准、完善售后服务体系等，这些前期投入必不可少，短期内可能将会继续拉升销售和管理费用，从而进一步推迟盈利的时间点。
这一瓶颈也直接反映在销售端。2026年一季度公司单客户平均购买量为13.2台，但其中存量客户收入贡献升至86%。老用户在加码，说明产品确实能打，但从另一面来看，这也反映出新应用落地、新客户获取并没有想象中快。
而任何存量市场的采购规模都有天花板，若新增客户持续放缓，支撑其高估值的持续增长叙事，将面临现实考验。
值得一提的是，这一年里，对手同样没有停下脚步。基恩士在2026年7月推出VS-G系列AI视觉系统，搭载32核AI处理器，处理速度比传统系统快13倍；康耐视2026年Q1营收增长24%，同步推出两款AI视觉新品；微亿智造2026年发布全球首款“具身质检—多臂协同机器人”，已进入头部车企产线。
发展需要时间，对手却在加速卡位，市场的窗口期正在收窄，未来梅卡曼德如何破局，或许是接下来最值得观察的焦点。
总的来说，具身智能从实验室走向产线、从炫技走向创收，注定要经历不止一次的价值重估。梅卡曼德所经历的冰火交织，不过是同一场长跑中的两种节拍。当在产线里跑通的技术、在财报上跑出利润时，市场自会重新给出定价。
而在此之前，所有的分歧都只是过程，而非结论。
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