Unitree 的 135 家基金 IPO 热潮让量化巨头领先传统选股机构

据报道，Unitree Robotics 在其上海 IPO 中向 135 家私募基金管理人进行了配售，其中大型量化机构获得了私募基金中最大的份额。

据报道，获配者包括 High-Flyer Quant 和 Jiuzhang Asset Management，这两家机构均与 DeepSeek 创始人梁文锋有关联。它们的出现改变了这份配售名单的意义。这不只是又一宗由熟悉机构云集的热门科技发行。

其中的张力在于，市场一方面迫切希望获得敞口，另一方面则要面对为一家年轻机器人企业估值的更艰巨任务。Unitree 的营收增长迅速，但其公开市场估值如今取决于远超当前科研和教育销售的预期。

这份配售报告出现在 Unitree 发行于 8 月 12 日缴款日期前后。这一时间点与正式 IPO 日程一致，不过发布方未通过其可访问页面数据提供可核实的时间戳。

这 135 家 Unitree IPO 基金实际获得了什么

配售之所以重要，是因为它揭示了谁获得了稀缺的准入机会，而不是因为它证明这些投资者拥有同一种长期观点。

The Paper 报道称，135 家私募基金公司管理的产品在 Unitree 的科创板发行中获得了网下配售。报道将 High-Flyer 和 Jiuzhang 列为获得配售最多的私募基金机构。

该报道未能让页面之外的读者独立获取每一项底层配售数据。因此，基金数量和排名应被视为归属明确的媒体报道，而不能替代完整的交易所配售文件。

不过，围绕这宗交易的情况可以独立核实。据已发布的 IPO 日程，Unitree 于 8 月 10 日启动公开和机构认购，投资者须在 8 月 12 日前缴款。

根据 Unitree 招股书，该公司计划发行不少于 40,446,434 股新股。在不考虑任何超额配售安排的情况下，这些股份至少占扩股后总股本的 10%。

中国科创板的 IPO 流程将需求划分为战略投资者、网下机构和公众认购者。网下配售使合格机构能够在询价和认购程序后获得准入机会。

这一机制并不意味着每只参与基金都能获得其申请的数量。认购火热的发行可能让成功获配的产品只得到所申请股份的一小部分。

因此，据报道的 135 家机构总数衡量的是覆盖广度。它表明私募管理人通过许多不同产品和策略参与了这笔交易，并不意味着私募基金控制了大部分网下发行。

上海的规则通常优先照顾另一类机构，包括公募基金、养老金、保险公司、银行理财产品和合格境外机构投资者。网下发行中至少 70% 必须优先向这些投资者配售。

私募基金通常不属于这一优先类别。它们与证券公司、信托、财务公司及其他合资格账户共同竞争较小的剩余份额。

这一差异解释了为何最大的私募基金配售额在其类别内看似可观，但相对整宗交易而言仍可能不大。标题指出的是发行中某一通道内的获配者，而非整笔交易的实际主导者。

这也避免了一种常见误读。通过网下配售获得股份，并不等同于建立集中持有的私募股权头寸。每家管理人可通过多个产品参与，而每个产品获得的配额也可能很小。

配售名单记录的是某一时点的准入机会。它并未披露基金计划持有股份、在任何适用限售期届满后出售，还是将该头寸视为更广泛统计策略的一部分。

这对量化管理人尤其重要。量化机构参与 IPO，可能是因为其模型偏好预期收益分布、稀缺性、流动性或市场结构；它并不需要对人形机器人作出长达十年的预测。

High-Flyer 和 Jiuzhang 也拥有共同的企业历史和人员关联。仅因配售记录中出现不同法律实体或产品，就不应将它们视为完全无关的背书。

梁文锋在通常与 High-Flyer 集团相关联的组织中持有控制性权益。他后来作为 DeepSeek 创始人在国际上更为知名，但该资产管理业务早于这家 AI 公司。

因此，这笔配售的意义在于它连接了什么：一家以机器学习建立自身定位的量化投资机构，获得了一家试图将具身 AI 带入实体机器的制造商的敞口。

这种联系在战略层面颇具看点。但与直接投资、合作伙伴关系、研究协作，或关于 Unitree 技术的公开表态相比，它仍是更弱的证据。

为什么量化管理人涌入 Unitree 发行

量化机构的参与反映了有吸引力的发行条件，也反映了对 Unitree 机器人的判断。

一宗备受关注的 IPO 会形成若干可供系统化管理人分析的特征，包括预期需求、获配概率、可比公司表现、可流通股份、锁定期条件以及可能的交易流动性。

管理人可以将这些变量与市场动能和板块表现结合。即使模型对公司遥远未来的现金流给出很大的不确定性，所形成的头寸也可能颇具吸引力。

Unitree 具备数项可能加剧需求的特征。它是一个知名的中国机器人品牌，报告了具有一定规模的营收，并在快速监管审核后进入发行阶段。

上海证券交易所于 3 月 20 日受理其申请。上市委员会于 6 月 1 日审议通过，证券监管机构于 7 月 2 日同意注册。

随后，Unitree 将机构询价定于 8 月 5 日，认购定于 8 月 10 日。Reuters 在其 认购日程 中报道称，该公司将发行 4,045 万股，占扩股后股本的 10%。

这一日程形成了一连串紧凑的催化因素。投资者能在较短时间内评估申报文件、监管批准、发行结构、认购需求、配售结果和预期上市首日交易。

这种结构很适合事件驱动模型。管理人可利用历史 IPO 数据估计结果，而无需将每一次机器人演示都视为商业化落地的证据。

这次上市也发生在中国半导体和先进制造业发行获得强烈关注之后。这一环境为投资者比较机构需求和早期交易表现提供了近期数据。

不过，近期的赢家可能扭曲预期。基于有利发行周期训练的策略，在流动性变化或高估值股票交易开始后缺少足够新增买家时，可靠性可能下降。

这正是 High-Flyer 的出现需要谨慎解读的原因。该公司以将计算能力和机器学习应用于证券市场而闻名。其参与并不必然意味着其研究人员对 Unitree 的技术领先地位进行了建模。

Jiuzhang 的入选也有类似局限。这两个组织常被视为梁文锋投资网络的一部分。将它们视为两张独立选票，可能夸大这一信号的独立性。

最有力的结论更为有限：成熟的量化基金认为这宗发行具有足够吸引力，值得参与，而其产品也获得了相对较大的私募基金配售。

这一结果也显示了准入机会的重要性。散户需求可以主导公众讨论，但网下机构体系决定了哪些专业投资者能在交易开始前获得股份。

该体系采用类别规则，而不是让所有账户进行简单拍卖。根据交易所的 配售规则，在可比情形下，优先机构的获配比例不得低于其他投资者。

因此，即使私募管理人提交了大量需求，也面临结构性限制。私募基金类别内的大额配售，更多可能意味着多个产品持续参与，而非压倒性的持股规模。

量化机构可能显得格外突出的另一个原因是，大型管理人运营着众多合资格产品，每个产品都有自己的投资授权、资金规模和合规状态。

多个产品增加了有效认购的机会数量。它们也能在不同投资组合间分配小规模的事件驱动头寸，而不让其成为任何单一基金的决定性押注。

这种投资组合结构将投资决策与公众叙事区分开来。标题可以将配售描述为知名管理人之间的竞争；但在投资组合内部，它可能只是数千项受控敞口之一。

这一差异尤其重要，因为梁文锋的名字如今带有 AI 溢价。DeepSeek 的国际影响力促使观察者将每一笔相关投资都联系到统一的技术论点。

没有公开证据表明 DeepSeek 选择了这些股份、为 Unitree 提供建议，或计划与其合作。除非任一公司披露直接的运营关系，否则这笔配售应被置于资本市场故事中理解。

量化准入机会与长期机器人信念

核心的反转在于，最显眼的获配者可能是在交易 IPO 机制，而市场却将它们的配售解读为对产业的信念。

Unitree 已建立起真实的运营业务。它向中国及海外客户销售人形机器人、四足机器人、组件和相关系统。

根据其申报文件中的数据，该公司报告的 2025 年营收约为 17 亿元人民币。其 2023 年营收为 1.59 亿元人民币，2024 年为 3.93 亿元人民币。

对于一家硬件制造商而言，这一增长轨迹异常迅速。它让这宗 IPO 比仅建立在原型机、研究演示或未经验证的产品路线图之上的上市更具实质内容。

Unitree 还预计 2026 年上半年营收为 10.52 亿元至 11.28 亿元人民币。这一区间意味着增长将持续，但并不能证明当前投资周期结束后需求将如何发展。

利润数据需要更谨慎地对待。报道同时引用了归属于股东的净利润和扣除非经常性项目后的调整后利润。这些会计指标回答的是不同问题，不应混为一谈。

在一项常被引用的指标中，该公司报告 2025 年归属于股东的净利润为 2.78 亿元人民币。由于会计调整剔除了大量非经常性影响，其调整后利润明显更高。

较高的调整后数据可以显示基础经营表现。若读者未审视调整所剔除的项目，它也可能让比较变得困难。

对投资者而言，更棘手的问题是营收质量。机器人制造商可以实现快速增长，但销售仍可能集中于实验室、大学、开发者和示范项目。

这些买家很重要。研究机构测试新的控制方法、训练具身模型，并开发能够拓展硬件平台用途的软件。

然而，科研需求并不会自动转化为工业规模的部署。工厂、仓库、公用事业单位和服务企业需要可靠性、安全性、集成能力以及可衡量的人工节省。

据报道，Unitree 的人形机器人收入仍与科研和教育高度相关。这一客户结构为公司带来了广泛的开发者基础，但商业化应用的推进速度仍有待观察。

四足机器人提供了一个更成熟的参照。它们可以巡检工业场地、携带传感器、穿越崎岖地形，并在轮式机器难以作业的环境中运行。

人形机器人面临着不同的标准。其类人形态有望兼容为人类设计的空间，但也带来了平衡、控制、供电和安全方面的挑战。

硬件必须能够长时间重复执行任务，而不产生新的监督成本。软件则必须能够理解不断变化的环境，并在不损坏设备或伤害人员的情况下从错误中恢复。

这一差距将引人注目的演示与具有经济价值的系统区分开来。投资者可以看到机器人完成协调动作，却仍缺乏有关运行时间、维护和总运营成本的证据。

Unitree 认识到，竞争正转向机器人的智能层。运动控制和高性价比硬件帮助其建立了声誉，但未来的差异化越来越取决于连接感知、推理与行动的模型。

这一转变使 Unitree 面临的不仅是其他硬件制造商的竞争。它还必须应对 AI 实验室、自动驾驶团队、工业自动化公司，以及开发视觉-语言-行动模型的初创企业。

视觉-语言-行动模型将视觉输入和语言指令与物理命令连接起来。其价值取决于机器人能否在无需大量人工编程的情况下泛化到不同任务。

模型层可能改变行业经济结构。如果有能力的软件可以跨多个硬件平台运行，部分价值可能从制造商转移至模型和数据提供商。

相反的结果同样可能出现。当已部署的机器产生专有运行数据、并提升自身模型时，硬件公司也能获取价值。

Unitree 的 IPO 募资计划用于智能机器人模型、机器人本体研究、新产品和制造产能。这一组合显示，公司正在硬件与软件边界的两侧同时投资。

该公司表示，其机器人已被大学、研究机构、科技公司和开发者使用。这些客户可以形成早期的数据与实验网络。

但招股文件无法证明 Unitree 将控制最有价值的后续软件。开发者可能使用外部模型、构建专有系统，或在不同硬件平台之间切换。

这正是 135 家参与 Unitree IPO 的基金面临的一个更长期问题。如果需求带来有利的早期交易，配售策略可能奏效。长期投资则要求 Unitree 在投入模型、产品和生产的同时守住利润率。

这两种投资逻辑可以重叠，但不能互相替代。量化机构的参与可以盈利，却不能解答 Unitree 是否会成为主导性机器人平台的问题。

配售头条未能证明什么

拥挤的机构认购簿证实了股票需求，但并不能验证估值，也不能消除执行风险。

IPO 配售常被视为一种背书，因为知名投资者会带来社会认同。当这些投资者近期与人工智能有较强关联时，这种效应会进一步放大。

这种叙事可能形成循环。投资者想要股票，是因为他们预期存在需求；而观察者又将由此产生的需求视为经营业务值得更高估值的证据。

这一循环可以支持一次发行，但无法确定公司的竞争地位。

据报道的配售情况也未披露基金经理的预期持有期限。某些线下产品可以接受锁定期或其他限制，但不同类别和承诺对应的相关条款并不相同。

在没有产品层面的授权范围和锁定期数据的情况下，读者不能推断每一家成功获配的私募基金都打算在完整的机器人周期内持有 Unitree。

名单也不会披露模型信号。High-Flyer 没有义务解释其认购是由估值、稀缺性、波动率还是行业动能推动的。

因此，声称梁本人选择了 Unitree，或 DeepSeek 背书了这家机器人制造商，都是不准确的。公开证据仅支持其通过相关资产管理机构存在联系。

估值仍是最直接的压力点。Unitree 的销售增长迅速，但市场正在将对人形机器人部署的预期资本化，而这些预期尚未在当前客户数据中完全显现。

当增长持续且利润率保持可守时，高估值可能是合理的。当收入放缓、客户延后部署或竞争对手缩小硬件差距时，估值就会变得脆弱。

公司的上半年预测提供了一个近期基准。投资者应将最终结果与预测区间及上一年的增长率进行比较。

他们还应将出货增长与持久需求区分开来。制造商可以通过进入低价细分市场、提供激励措施，或向仍持有库存的经销商销售，来增加出货量。

按客户类型划分的收入将提供更有力的信号。来自重复采购的工业客户的增长，比一次性实验室采购更能支持商业化部署的逻辑。

利润率也值得同等关注。Unitree 必须同时为模型开发、硬件工程、产品发布和制造扩张提供资金。

这些投资可以强化平台，但也可能在商业市场规模尚不足以吸收之前推高支出。

竞争进一步加剧了这一风险。AgiBot、UBTech、Fourier Intelligence、Galbot 及其他中国机器人公司，正争夺重叠的客户和应用场景。

Tesla 的 Optimus 项目提供了另一种比较。Tesla 可以在自有工厂内测试机器人，并将开发与制造运营相结合，尽管其公开的部署承诺仍然雄心勃勃。

成熟的自动化供应商还具有另一项优势。他们已经了解工业采购、维护、系统集成和安全认证。

Unitree 的优势部分在于易于获取的硬件、快速迭代、具有辨识度的产品以及广泛的科研用户群。其挑战在于将这些优势转化为可重复的生产应用。

监管风险不止于上市要求。机器人会收集视觉和运营数据、在工人附近运行，并可能进入敏感环境。

国际买家还可能面临安全审查、出口限制或采购壁垒。随着机器人自主性增强并接入远程服务，这些问题会变得更加重要。

公司必须证明，它能够满足不同的安全和数据要求，而不会使产品体系碎片化。当部署跨越行业和国界时，合规成本可能迅速上升。

这些风险都不意味着该业务不成立。它们说明，配售应被视为范围有限的需求信号。

据报道，这 135 家私募基金获得了参与稀缺发行的机会。它们的参与表明，专业投资兴趣广泛，且主要量化机构成功展开竞争。

但这并不能告诉读者，多少工业客户会再次订购机器人、这些机器能实现多大程度的自主性，或 Unitree 能否维持其利润率。

将检验 135 家基金逻辑的三项信号

下一阶段将由交易表现、披露的经营业绩以及可重复商业部署的证据决定。

第一项信号是股票在开始交易后的表现，尤其是在最初的稀缺性效应消退之后。

强劲开局将证实投资者低估了即时需求。但这本身并不能验证经营前景。

更具参考价值的检验将在早期涨跌幅限制、投机需求和有限流通盘不再主导交易后出现。稳定的流动性和持久的估值将强化这样一种判断：机构看到的不仅仅是一笔配售交易。

若在初期上涨后出现大幅反转，这一判断将被削弱。这将表明认购热潮反映发行机制的程度高于长期信念。

读者还应关注换手率和可比机器人股票的表现。全行业上涨可以带动 Unitree，却无法提供公司层面的确认。

第二项信号是 Unitree 首批公开经营业绩。公司的上半年营收预测为增长提供了一个可衡量的检查点。

投资者应关注收入构成、毛利率、经营现金流、应收账款、库存和研发支出。这些数据比单纯的出货公告透露更多信息。

应收账款上升可能表明公司正在提供更宽松的付款条件。扩张前的库存增长可能是合理的，但也可能反映销售去化放缓。

经营现金流有助于区分会计利润与客户带来的现金。对于一家正在扩大规模的硬件公司而言，随着生产承诺增加，这一区别变得至关重要。

法定利润与调整后利润之间的比较也应保持可见。投资者需要了解哪些项目造成差距，以及这些调整是否可能再次发生。

如果 Unitree 在预测范围内实现增长，同时保持利润率和现金转换能力，长期逻辑将得到加强。若增长放缓并伴随营运资本上升，相关逻辑则会被削弱。

第三项信号是科研和教育之外的商业重复部署。

一个大型试点可以带来宣传。多个地点的重复订购则证明，机器人足够频繁地完成有用工作，从而足以证明集成和维护成本是合理的。

最有力的证据应当说明任务类型、部署机器人数量、运行时长、所需人工监督以及可衡量的生产率提升。

客户无需披露每一项技术细节，但他们需要表明，这些机器已经超越了摆拍式演示和短期试验。

工业巡检提供了一条可能路径，因为四足机器人已经适应此类环境。如果人形机器人达到可接受的可靠性，仓储和制造任务也可能成为另一条路径。

Unitree 还应披露客户使用的是其自有具身模型还是外部软件。这一信息将明确公司在哪里获取价值。

如果部署产生专有数据并改进 Unitree 的模型，硬件销售就能强化软件性能。这一反馈循环将支持平台逻辑。

如果客户将这些机器视为可搭载第三方模型的可互换机体，竞争可能会将更多价值推向软件提供商。Unitree 仍可能增长，但其利润率结构将有所不同。

这三项信号应按顺序评估。早期交易衡量需求，财务结果检验执行能力，重复部署则检验底层市场。

私募基金配售报告只是第一章。它表明，专业投资者希望在公开交易开始前获得敞口。

对开发者而言，接下来的问题是 Unitree 是否会扩大可用于机器人研究与部署的装机基础。更多机器可能会带动对控制软件、仿真、安全工具和具身模型的需求。

企业买家应关注可靠性与集成能力，而非配售头条。热门股票并不会降低在人和设备附近部署机器人的运营风险。

追踪该行业的知识工作者应区分已披露事实、公司主张和市场解读。当知名 AI 名字放大一项投资叙事时，这种严谨尤为重要。

这 135 只参与 Unitree IPO 的基金清晰展现了资本对机器人敞口的追逐。长期考验在于，Unitree 能否将这份关注转化为重复订单、可防御的软件能力和可靠的机器。

关注首批公开业绩，并寻找从试点转向重复部署的具名客户。这些信号将表明，量化基金是抓住了暂时的稀缺性，还是在更大规模的商业转变之前提前入场。