Pendapatan menurun, laba kembali! Di balik keberhasilan Tossta membalikkan kerugian: menggunakan "pengurangan" untuk mendapatkan keuntungan, akankah kecerdasan berbasis fisik menjadi mesin penggerak baru?｜Cermin Perspektif Perubahan Laporan Keuangan

Har zhong（chinatimes.net.cn）记者胡梦然 深圳摄影报道

Dalam beberapa hari terakhir, perusahaan robot industri Guangdong Tuoshida（perlindungan hak）Technology Co., Ltd.（selanjutnya disebut “Tuoshida”, 300607.SZ）mengungkapkan laporan tahunan tahun 2025. Data menunjukkan bahwa perusahaan sepanjang tahun meraih pendapatan usaha sebesar 2.51B yuan, turun 12,59% year-on-year; namun laba bersih yang dapat diatribusikan kepada pemegang saham perusahaan tercatat sebesar 73,87 juta yuan, naik tajam 130,12% year-on-year, berhasil berbalik meraih laba. Laporan kinerja “mengurangi pendapatan sambil meningkatkan laba” ini memantulkan bahwa perusahaan otomasi industri yang memiliki sejarah hampir 20 tahun sedang menjalani penyesuaian struktural yang mendalam.

Di bawah strategi mengurangi secara aktif bisnis berbasis proyek dengan margin kotor rendah serta mengonsentrasikan sumber daya untuk mempertaruhkan robot industri dan kecerdasan yang berwujud, Tuoshida mencoba menjawab sebuah pertanyaan: ketika “mengurangi” menghasilkan laba jangka pendek, dari mana pertumbuhan berikutnya akan datang?

Mengurangi bisnis, mendapat apa?

Jika menilik laporan keuangan, perubahan paling menonjol di Tuoshida pada tahun 2025 adalah restrukturisasi komposisi bisnis. Perusahaan secara proaktif memangkas bisnis sistem manajemen energi cerdas dan lingkungan; segmen ini pendapatannya turun 25,55% year-on-year menjadi 915M yuan. Segmen ini sebelumnya menjadi kontributor penting bagi pendapatan Tuoshida, namun margin kotor bernilai negatif dan penyerapan dana besar. Dalam laporan kinerja, perusahaan menyatakan bisnis ini “pada dasarnya telah selesai dilepaskan”, dan pendapatan berikutnya akan terus menurun.

Biaya dari pengurangan tersebut adalah penurunan skala pendapatan: dari 2.87B yuan pada 2024 menjadi 2.51B yuan. Sementara itu, pangsa pendapatan bisnis berbasis produk naik 6,67 poin persentase, dan pangsa kontribusi margin kotor mencapai 60%, menjadi pilar utama laba perusahaan. Margin kotor untuk lini produk inti seperti robot industri dan peralatan cetak injeksi mengalami peningkatan; margin kotor keseluruhan naik dari 14,59% menjadi 28,25%.

Zhang Xiaorong, direktur Institut Riset Teknologi Dalam Negeri, saat diwawancarai oleh reporter dari 《Hua Xia Shi Bao》, menilai bahwa strategi “menyingkirkan margin kotor rendah demi keuntungan” ini memiliki efek perbaikan keuangan yang jelas dalam jangka pendek. “Walaupun pendapatan berkurang, dengan memotong bisnis yang tidak menghasilkan keuntungan secara langsung berhasil berbalik menjadi laba, sehingga kondisi keuangan perusahaan lebih sehat. Dalam jangka panjang, dengan menempatkan uang dan energi sepenuhnya pada bisnis utama, daya saing akan lebih kuat. Cara yang mengesampingkan skala terlebih dahulu namun menjaga laba ini sangat pragmatis; rasa sakit jangka pendek ditukar dengan perkembangan jangka panjang, dan bagi perusahaan manufaktur merupakan pilihan yang bijak.”

Zhou Di, insinyur senior di Rongrong Technology dan pakar Pangkalan Teknologi Nasional Kementerian Sains dan Teknologi, menambahkan untuk reporter 《Hua Xia Shi Bao》 bahwa, dalam jangka panjang, pemusatan sumber daya pada bisnis utama inti seperti robot industri akan membantu memperkokoh penghalang teknis dan pasar. “Walaupun tekanan terhadap skala dalam jangka pendek ada, perkembangannya lebih terfokus dan lebih berkelanjutan.”

Namun, ada satu masalah yang tidak bisa dihindari: setelah bisnis energi cerdas pada dasarnya dilepaskan, apakah bisnis lain mampu menopang pertumbuhan masa depan?

Pihak Tuoshida kepada reporter 《Hua Xia Shi Bao》 menyatakan bahwa pertumbuhan ke depan akan didorong melalui strategi “sepuluh tahun baru, tiga langkah”: Langkah pertama “menebalkan fondasi”, mengokohkan robot sistem koordinat siku-siku dan peralatan pendukung cetak injeksi; langkah kedua “menguatkan peralatan”, memperdalam tata letak mesin perkakas CNC, mesin cetak injeksi, dan sebagainya; langkah ketiga “membuat kecerdasan yang berwujud benar-benar jadi”, membangun ekosistem cerdas lintas wilayah.

Laporan kinerja menunjukkan bahwa pada tahun 2025 penjualan unit dasar robot perusahaan mencapai 10.437 unit, naik sekitar 13,7% year-on-year, namun segmen pendapatan robot industri dan sistem penerapan otomasi secara keseluruhan turun 9,24% year-on-year menjadi 685M yuan. Ini berarti pertumbuhan volume penjualan belum sepenuhnya mengimbangi tekanan pendapatan yang timbul akibat perubahan harga atau struktur. Mengubah keunggulan volume menjadi pertumbuhan berkelanjutan pendapatan dan laba masih menjadi tantangan yang dihadapi perusahaan.

Terkait penyebab berkurangnya pendapatan, Tuoshida menjelaskan bahwa bisnis sistem penerapan otomatisasi pada tahap awal memfokuskan pada klien 3C papan atas, sehingga pesanan dan skala pendapatan untuk pelanggan di industri lain berkurang; perusahaan juga semakin fokus pada riset dan penataan pengembangan “robot+” untuk meningkatkan kemampuan produksi berbasis standarisasi, serta menurunkan porsi bisnis proyek yang sangat personal. Namun seiring meningkatnya kedalaman dan keluasan kerja sama dengan klien 3C papan atas, skala pesanan bisnis terkait terus tumbuh; pada akhir 2025, pesanan yang masih ada bertambah 116,64% year-on-year. Untuk sisi robot industri, daya saing produk perusahaan terus meningkat, strategi terhadap pelanggan besar memberikan hasil, keunggulan proses dan aplikasi semakin terlihat; pendapatan usaha meningkat year-on-year, termasuk robot artikulasi buatan sendiri naik 25,32% year-on-year, dan robot koordinat siku-siku naik 7,35% year-on-year; total pengiriman produk robot sepanjang tahun sekitar 12.000 unit.

Jalur “industri” kecerdasan yang berwujud

Saat kecerdasan yang berwujud menjadi lintasan terpanas di pasar, Tuoshida tidak memilih narasi besar “robot humanoid serbaguna”, melainkan masuk dari skenario pencetakan injeksi yang paling mereka pahami. Pada tahun 2025, perusahaan meluncurkan “Xiaotuo”, robot humanoid yang dipakai di bengkel pencetakan injeksi, serta robot berkaki empat “Xingzi”, dan stasiun penyortiran fleksibel berbasis AI, dan produk lain.

Strategi ini dipandang pihak luar sebagai “membuat palu dengan melihat paku”. Dalam wawancara, Tuoshida juga menyatakan bahwa perusahaan akan menganalisis dan memecah urutan proses dalam skenario pencetakan injeksi, membentuk paket proses umum yang sesuai untuk berbagai skenario industri, lalu menggunakan karakteristik umum dari skenario pencetakan injeksi untuk memperluas secara horizontal ke lebih banyak industri. Saat ini, skenario aplikasi utama “Xiaotuo” mencakup pemilahan material di logistik gudang (gudang–pengangkutan), penumpukan (stacking), dan pengemasan, serta dalam produksi meliputi pengambilan dan penempatan mandiri (in/out) serta penyortiran.

Apa perbedaan jalur “mengutamakan skenario” ini? Menurut Zhang Xiaorong, kecerdasan yang berwujud saat ini secara keseluruhan masih seperti “menara di udara”, kurang memiliki skenario yang benar-benar terwujud. “Tuoshida masuk dari bengkel pencetakan injeksi, lebih membumi. Lebih cepat terwujud; langsung menggunakan pelanggan yang sudah ada untuk pengujian, dalam waktu singkat bisa masuk pabrik untuk dipakai. Komersialisasinya lebih stabil; pabrik memiliki kebutuhan nyata dan bersedia membayar, sehingga bisa cepat menghasilkan uang.”

Zhou Di juga menambahkan bahwa, dengan memanfaatkan verifikasi cepat dari pelanggan yang sudah ada, biaya lebih terkontrol dan balik modal lebih cepat—“kepastian profitabilitas jauh lebih tinggi daripada jalur serbaguna.” Namun, dari pencetakan injeksi ke skenario industri yang lebih luas, bahkan ke ranah komersial, layanan, dan rumah tangga, hambatan teknis untuk penggunaan ulang lintas skenario tidak bisa diabaikan.

Tuoshida mengakui tantangan utama terletak pada biaya data yang tinggi, kemampuan adaptasi yang lemah, dan kurangnya kemampuan generalisasi. Untuk itu, perusahaan bersama Zhipu Huazhang mendirikan Matrix Zhituo, mengembangkan skema akuisisi data berbiaya rendah dan sangat adaptif untuk penjepit genggam yang portabel, guna meletakkan dasar data untuk pelatihan model kecerdasan yang berwujud. Ini juga merupakan bagian kunci dalam membangun siklus bisnis tertutup “skenario + produk + data + AI” perusahaan.

Dalam persaingan robot berkaki empat “Xingzi”, menghadapi perusahaan yang sudah lebih dulu menata seperti Unitree Technology dan Yunshenchu, strategi Tuoshida adalah menjadikannya sebagai perpanjangan dari matriks produk robot, serta membentuk efek sinergis dengan produk kecerdasan berwujud seri “Tuoxingji”, robot industri, dan stasiun kerja AI, untuk menyediakan solusi menyeluruh yang berbeda, bukan sekadar bersaing pada satu jenis produk.

Setelah meraih laba, balapan jarak jauh baru dimulai

Provinsi Guangdong tempat Tuoshida berada, industri robot berkembang pesat. Data menunjukkan bahwa pada 2025, produksi robot industri di Guangdong mencapai 336.3k unit, menyumbang 43,5% nasional, dan menjadi peringkat pertama nasional selama enam tahun berturut-turut; produksi robot layanan sebanyak 15,18 juta unit, menyumbang 81,7% nasional. Sebagai provinsi terbesar pertama dalam industri robot di seluruh negeri, Guangdong telah membentuk tata letak rantai industri penuh yang mencakup perangkat lunak, perangkat keras, dan body (unit inti).

Zheng Lei, ekonom kepala dari kelompok perusahaan Samoyed Cloud Technology, menganalisis untuk reporter 《Hua Xia Shi Bao》 bahwa klaster industri ini memberikan tiga dukungan berlapis bagi Tuoshida: pertama, kecepatan respons rantai pasokan sangat cepat; Kawasan Teluk Besar memiliki rantai pasokan robot yang lengkap; “kecepatan iterasi 10 kali Silicon Valley, dan biaya hanya 1/10”; kedua, kelimpahan skenario unggul; Guangdong memiliki seluruh 31 kategori besar industri manufaktur; 15k pelanggan lama Tuoshida terkonsentrasi di delta Sungai Mutiara, sehingga biaya pengujian verifikasi dan pengambilan data sangat rendah; ketiga, sinergi industri-akademik-riset yang efisien; Shenzhen “Robot Valley” mengumpulkan institusi seperti Southern University of Science and Technology dan Akademi Ilmu Pengetahuan China, membentuk siklus tertutup “riset dasar–konversi hasil”.

Namun, skala penempatan kecerdasan yang berwujud di bidang industri masih menghadapi bottleneck kunci; hambatan terbesar saat ini adalah “kesulitan data”. Zheng Lei berpendapat bahwa pasokan data berkualitas tinggi tidak mencukupi, termasuk biaya pengambilan yang tinggi, pengetahuan implisit sulit diekstraksi, tidak adanya data abnormal, serta “batasan kedaulatan data” milik pabrik. Zhang Xiaorong menyatakan bahwa bottleneck masih ada pada perangkat keras dan algoritma: “perangkat keras mahal, tangan kurang lincah, algoritma kurang cerdas; kalau pindah ke skenario lain jadi tidak cocok, dan biaya modifikasi lingkungan pabrik tinggi.” Zhou Di menambahkan bahwa faktor pembatas lainnya termasuk ketidakcukupan kematangan teknis, biaya sistem lengkap yang relatif tinggi, serta ekosistem adaptasi untuk skenario industri yang belum sempurna.

Untuk prospek aplikasi 3–5 tahun ke depan, Zheng Lei percaya bahwa kecerdasan industri yang berwujud akan terlebih dulu berkembang secara skala dalam skenario industri yang terstruktur, seperti penanganan material, penyortiran, pemuatan-pengeluaran (up/down loading), dan pergudangan logistik—lingkungan dapat dikendalikan, tugas distandarkan, dan ROI jelas; 2025 dipandang sebagai tahun “implementasi perdana”. “Semi-otonom + kolaborasi kelompok lokal” akan menjadi terobosan penting. Zhang Xiaorong memberikan prediksi skenario yang lebih spesifik: pencetakan injeksi, pengambilan dan penempatan untuk elektronik 3C, perakitan otomotif, pemindahan logistik, dan sebagainya; “di tempat-tempat ini alur proses sederhana, tingkat pengulangan tinggi, kebutuhan untuk menggantikan tenaga manusia besar, dan mudah dipromosikan.”

Laporan tahunan Tuoshida 2025 menggambarkan contoh transformasi khas bagi perusahaan otomasi industri tradisional saat siklus industri dan gelombang panas modal saling berpotongan. Melalui pengurangan bisnis yang tidak efisien secara proaktif, perusahaan berhasil berbalik menjadi laba; melalui taruhan pada kecerdasan yang berwujud, perusahaan berusaha merebut posisi pada gelombang teknologi berikutnya.

Namun tantangannya juga jelas: pertumbuhan internal bisnis berbasis produk belum sepenuhnya diaktifkan; pemindahan kecerdasan yang berwujud dari skenario pencetakan injeksi ke pasar yang lebih luas masih perlu melewati ambang data dan teknis; sementara para pesaing, baik perusahaan rintisan maupun rekan industri, sedang mempercepat penataan. Tuoshida memilih jalur yang “tidak menarik” tetapi kokoh: datang dari industri, lalu pergi ke industri.

Apakah jalur ini bisa ditempuh akan bergantung pada kecepatan penerapan siklus tertutup “skenario + produk + data + AI”, serta kemampuan mengubah basis pelanggan yang telah terbentuk selama 20 tahun menjadi pengguna berbayar awal kecerdasan yang berwujud. Perlombaan jarak jauh ini baru dimulai; apakah laba yang dihasilkan dengan “mengurangi” pada akhirnya bisa diubah menjadi pertumbuhan bergaya “menambah” akan dijawab oleh waktu.

Penanggung jawab redaksi：Xu Yunxi Pemimpin redaksi：Gong Peijia

Limpahan informasi dalam jumlah besar, interpretasi yang presisi, semuanya ada di aplikasi Sina Finance