营业收入为5.22亿，同比增长31.8%，其中欧洲市场收入近乎翻倍、北美市场增逾八成，欧美合计贡献了上半年逾八成的收入增量。

　　与市场增长同步发生的，是新品开始贡献收入。人形家庭机器人onero H1、运动机器人Acemate和陪伴机器人KATA Friends三条具身新品线及相关产品和解决方案，上半年合计产生约6840万元收入，让“一脑多形”的技术路线有了更加具体的商业化支撑。

　　与此同时，公司的资本市场指数覆盖进一步扩大。先后纳入恒生港美机器人主题指数（与英伟达、特斯拉、Alphabet等全球科技公司同列）、中证沪港深人工智能50指数、恒生综合中型股指数，并于8月28日获宣布纳入聚焦香港市场市值领先、科技属性突出的100家上市公司的香港交易所科技100指数。

　　对于一家刚在2025年12月登陆港交所的公司而言，第一份中报的份量，不仅仅在于数字本身，更在于数字背后所隐藏的逻辑。

　　验证的第一件事是，公司的平台技术具备可迁移性，持续迭代技术、丰富产品矩阵。

　　验证的第二件事是，产品的商业化空间进一步打开，欧美市场快速放量，全球收入分布更加均衡。

　　从市场位置来看，卧安机器人已经在家庭具身智能领域形成一定的先发优势。根据弗若斯特沙利文报告，卧安机器人2024年及2025年连续两年位居全球AI具身家庭机器人市场份额第一，这一市场基础，也为公司向更多具身智能产品和应用场景延伸提供了商业化起点。

　　随着具身智能产业从概念验证进一步走向产品化和规模化，卧安机器人也围绕“一脑多形”战略，加快模型能力向不同机器人本体和应用场景延伸。

　　在家庭服务场景上，公司首款“全能家庭保姆”人形机器人onero H1搭载自研双七自由度机械臂与高精度移动底盘，依托自研的世界动作模型OneModel，能自主完成洗衣、洗碗、叠衣、收纳、备餐等长链条家务，由此站稳了人形机器人核心赛道。

　　运动场景方面，旗下Acemate AI网球机器人入选《时代》周刊“2025年度最佳发明”，是全球仅有的三家机器人入选企业之一，另外两家为美国的Figure 和宇树。Acemate同时相继成为女子网球世界杯总决赛与中国网球公开赛的首家机器人供应商，也是全球首款可实现拟人对打回合体验的AI网球机器人。

　　更值得注意的是，这三款产品形态迥异，从搭载双七自由度机械臂的人形机器人，到专注球类运动的运动机器人，再到主打情感交互的陪伴机器人，驱动它们的底层能力却同出一源——OneModel统一模型。

　　这正是“一脑多形”的精髓：OneModel可实现核心智能能力在不同机器人本体之间的共享与复用，模型在任何一个场景中积累的数据反馈和习得的成功经验，都会沉淀为整个平台的能力，再迁移复用到其他形态的产品和更复杂的任务当中。

　　这套底层能力可灵活适配不同机器人形态，比如赋能服务机器人实现精细化家务操作；支撑运动机器人高速运动场景的轨迹预判、精准感知与动作控制；升级陪伴机器人的用户意图理解、场景交互与内容生成能力。

　　因此，卧安机器人本质上是具身智能平台型公司，通过统一的架构，实现了感知、理解与决策层能力的共享与复用，能有效大幅减少重复研发、提升开发效率。

　　2026年上半年，公司营收增量为1.26亿，其中三款新品及相关产品解决方案合计贡献约6840万元收入，占AI具身家庭机器人系统产品同比增量的65.4%，成为本次中报最为亮眼的增长引擎。

　　这个数字的意义在于，多产品布局开始转化为实际收入来源。对卧安而言，模型研发、机器人本体开发与产品交付之间的联系，正在变得更加具体。三款差异化新品的优异市场表现与场景适配能力，也充分验证了OneModel真实世界复杂场景的泛化能力，也切实印证了“一脑多形”战略落地的成熟成效与商业价值。

　　家庭服务、运动训练与互动陪伴各有不同的购买动机。其中，节省劳动时间、提升训练便利性，是机器人创造实际使用价值的重要方式。卧安围绕这些需求推进海外业务，也为新产品建立了市场触达基础。这类产品的需求，天然集中在人力成本更高、老龄化更深、对服务型机器人接受度更高的海外发达市场。

　　以日本为例，它是全球老龄化程度最深的主要经济体之一，家庭照护与家务劳动的人工供给长期短缺；而北美与欧洲则在居住空间、支付能力与机器人消费习惯上，为单价更高、功能更完整的产品提供了更广阔的放量空间。

　　卧安机器人过去在日本市场沉淀了成熟的运营经验、商业化方法论与稳固的市场壁垒，今年欧洲、北美市场同步高速增长，印证公司商业化能力正在从单一强势市场向多个高价值市场复制。

　　2026年上半年，欧美地区业务加速放量，欧洲收入约1.34亿元，同比增长97.5%（近翻倍），北美收入约0.86亿元，同比增85.7%。收入结构上，欧洲由17.2%升至25.7%、北美由11.7%升至16.4%，欧美市场合计由28.8%跃升至42.1%。

　　这不是简单的区域收入变化，而是收入结构从单一市场依赖走向多区域支撑，有助于公司整体收入更趋全球均衡。

　　从增量维度来看，变化更为直观：上半年公司总收入增Kaiyun官方入口量1.26亿元，其中欧美合计贡献约1.06亿元、占比约84%，欧美市场增量开始超过日本，成为公司增长的核心引擎之一，全球海外新的增长极已经形成。

　　与此同时，欧美更高的客单价与更成熟的机器人消费生态，也为后续人形机器人等高单价产品的放量预留了空间。

　　公司在欧美市场同样具备基础和优势，上半年爆发并不是偶然，而是一种必然的趋势。

　　因为具身机器人商业化不仅取决于产品能否量产，还取决于渠道触达、本地交付、售后服务以及长期品牌信任。对于onero H1这类面向真实家庭场景的具身智能产品而言，欧美既有的渠道网络、用户基础和本地化运营能力，将为产品进入市场及后续规模化销售提供重要支撑。

　　2026年上半年公司正推进对Nanoleaf的分阶段收购及认购，并拟借助其全球分销网络和本地化运营能力补强欧美渠道，便是对这套地基的进一步完善。

　　值得注意的是，现阶段亚洲仍以57.4%的占比稳居第一大单一市场，公司在亚洲核心市场日本的领先地位与品牌壁垒依然稳固，随着新产品的发布，下半年有望提速增长。

　　如果说前面回答的是“业绩验证了什么”，那么支撑这些进展的，是卧安围绕“一脑多形”组织起来的技术体系。

　　以OneModel为核心，连接机器人本体、数据采集和应用场景，卧安机器人正在推动技术开发、产品交付与真实反馈之间的协同。具身平台型优势的积累，也体现在这些环节能否持续相互促进。

　　2026年上半年，公司研发开支约1.02亿元，占收入的比例接近20%。对于采用统一模型的多产品体系，研发投入的长期价值，在于相关成果能够在不同产品中被复用，并通过后续交付和运营逐步检验。

　　“一脑多形”的核心，在于通过统一的AI模型，将感知、理解、决策与动作生成等能力复用到不同形态的机器人本体上。要实现这一目标，模型需要具备较强的泛化能力、跨本体迁移能力，以及任务规划与执行能力。

　　卧安机器人2026年发布首个自研世界动作模型OneModel 1.7 FrontoStria-RL，进一步完善世界理解、任务规划、动作执行及真实部署反馈之间的闭环，实现了AI大脑的跨越式升级。

　　在具身智能标准评测基准LIBERO上，该模型平均任务成功率达到99%，领先于π0.5、GR00T-N1.5、OpenVLA-OFT等主流公开模型；真机实测中，洗衣、叠衣、洗碗机操作等日常任务平均成功率约99%，拔插试管、倒咖啡豆等高精度任务约97%，真人对打乒乓球接球成功率亦超过90%。

　　从技术路径看，卧安机器人已构建“模型—本体—数据—场景”的闭环：模型能力通过机器人本体进入真实任务，真实场景中的执行数据和反馈再用于后续训练与能力迭代，以提升模型在不同任务和环境中的适应能力。

　　具体落地层面，公司人形机器人onero H1上半年重点关注是特定家庭环境下连续任务的执行，下半年将推动相关能力由特定环境下的任务执行，逐步走向不同家庭布局、物品状态及任务要求下的泛化执行，以及其他零售、康养等场景的商业化落地。

　　这意味着onero H1不再满足于在受控的演示场景里执行既定动作，而是要在真实、非结构化的家庭环境中，持续地感知、决策、执行并自我迭代，在开放环境中自主干活。

　　真实任务数据是模型训练与验证的重要基础。卧安围绕数据采集、处理和训练验证推进基础设施建设，使机器人研发获得更持续的数据支撑。在采集端，公司采用第一视角（egocentric）人类示范采集、UMI便携式示范采集及真机遥操等路径，获取不同任务中的动作和交互信息；再经清洗标注、质量评估等环节，为模型训练及机器人能力验证提供数据。

　　目前，公司已建成惠州、前海两大具身智能训练中心，依托自研数采设备，构建起覆盖任务设计、数据采集、清洗标注、质量评估、训练验证及真机反馈的标准化数据生产闭环。

　　2026年上半年，公司成功中标深圳首个具身智能数据基础设施项目，中标金额4495万元。相比订单金额本身，更值得关注的是，公司此前主要服务于内部研发的数据采集、训练与验证能力，开始具备向外部项目输出的商业化可能。这意味着，数据基础设施正在从内部研发能力进一步延伸为可对外提供的系统化服务。

　　还有一点至关重要，卧安拥有绝大多数具身智能企业都不具备的行业稀缺数据入口优势：公司生态已接入超1500万台设备、500万家庭用户，长期产生着海量家庭场景真实数据。

　　公司中报中明确提出，商业化涵盖产品开发、量产交付与真实场景应用三个环节，围绕性能、可靠性与泛化能力推进迭代，持续完善成本、交付及服务体系。

　　这一路径已在2026年上半年三条产品线）家庭服务领域，onero H1已经开始商业化交付，并计划推进零售、康养等真实服务场景应用；

　　不同场景为公司提供了不同类型的反馈：连续家务任务检验操作稳定性，运动场景检验动态交互，陪伴场景则检验用户体验。将这些反馈经过筛选、处理和验证后用于产品开发，是“模型—本体—数据—场景”协同机制持续积累价值的关键。

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