Доход снизился, прибыль вернулась! За кулисами превращения Тусда из убыточной в прибыльную компанию: использование «вычитания» для получения прибыли, сможет ли физическое/телесное (embodied) AI стать новым движущим двигателем?｜Обзор изменений в финансовой отчетности

Настоящим (chinatimes.net.cn) репортёр Ху Мэнжань, фотосъёмка, Шэньчжэнь

В последнее время компания Guangdong Torsda (защита прав) Technology Co., Ltd. (далее «Torsda», 300607.SZ), производитель промышленных роботов, опубликовала годовой отчёт за 2025 год. Данные показывают, что за весь год выручка компании составила 2.51B юаней, что на 12,59% меньше в годовом исчислении; однако чистая прибыль, относящаяся к акционерам上市公司, составила 73.87M юаней, что на 130,12% больше в годовом исчислении: компания успешно вышла в прибыль. Этот отчёт «сокращение выручки — рост прибыли» отражает то, что промышленное предприятие автоматизации с почти 20-летней историей проводит глубокую структурную перестройку.

При активном сворачивании бизнесов с низкой маржой и концентрации ресурсов на стратегии промышленных роботов и воплощённого интеллекта компания Torsda пытается ответить на вопрос: когда «делание вычитаний» приносит краткосрочную прибыль, где будет источник дальнейшего роста?

Что дало сокращение бизнеса?

Просматривая финансовую отчётность, наиболее заметным изменением Torsda в 2025 году стало переформатирование структуры бизнеса. Компания сократила бизнес интеллектуальных энергетических и систем управления окружающей средой: выручка этого направления в годовом выражении снизилась на 25,55% до 915 млн юаней. Это направление ранее было важной составляющей выручки Torsda, но маржа валовой прибыли была отрицательной, а потребление оборотных средств — высоким. В отчёте о деятельности компания указала, что этот бизнес «в основном завершил процесс отчуждения», а в дальнейшем доходы будут продолжать снижаться.

Цена сокращения — падение масштаба выручки: с 2.87B юаней в 2024 году до 2.51B юаней. При этом доля годовой выручки продуктового бизнеса увеличилась на 6,67 процентного пункта, доля вклада в валовую прибыль достигла 60%, став главным опорным столбом прибыли компании. Маржинальность по валовой прибыли ключевых продуктовых линий, таких как промышленные роботы и оборудование для литья под давлением, также выросла: общая валовая маржа увеличилась с 14,59% до 28,25%.

Директор Института глубинных технологий Чжан Сяораожун в интервью репортёру газеты «Huaxia Times» считает, что стратегия «отказ от низкомаржинального ради прибыли» даёт в краткосрочной перспективе заметный эффект финансового улучшения. «Хотя выручка меньше, компания, отрезав неприбыльный бизнес, напрямую вышла в прибыль, и финансовое состояние стало более здоровым. В долгосрочной перспективе, направляя деньги и силы на основной бизнес, компания усиливает конкурентоспособность. Этот прагматичный подход — сначала отказаться от масштаба, но сохранить прибыль: краткосрочные болезненные эффекты ради долгосрочного развития — для производственных предприятий это разумный выбор».

В дополнение к этому старший инженер компании Rongrong Technology и эксперт Нацтехфонда Министерства науки и технологий Чжоу Ди сказал репортёру «Huaxia Times», что в долгосрочном периоде концентрация ресурсов на ключевом основном бизнесе, таком как промышленные роботы, способствует укреплению технологических и рыночных барьеров. «Хотя в краткосрочном масштабе будет давление, развитие станет более сфокусированным и более устойчивым».

Однако есть вопрос, который нельзя обойти стороной: после того как бизнес интеллектуальной энергетики фактически будет полностью отчуждён, смогут ли остальные направления поддержать будущий рост?

Со стороны Torsda репортёру «Huaxia Times» заявили, что будущий рост будет реализовываться вокруг стратегии «новое десятилетие, три шага»: первый шаг — «утолстить базовую основу», укрепить роботыне с прямоугольными координатами и оборудование для литья под давлением в составе комплектующих; второй шаг — «усилить крупное оборудование», углублять компоновку станков с ЧПУ, машин для литья под давлением и т. п.; третий шаг — «сделать реалистичным воплощённый интеллект», построить экосистему интеллектуальности во всём диапазоне.

Согласно данным отчёта о результатах деятельности, в 2025 году объём продаж роботов-«корпусов» Torsda составил 10 437 единиц, что на около 13,7% больше в годовом исчислении; но по направлению промышленных роботов и автоматизационных прикладных систем общая выручка в целом снизилась на 9,24% до 685 млн юаней. Это означает, что рост объёмов продаж пока не полностью компенсирует ценовое давление или давление, возникающее из-за изменений структуры. Как превратить преимущество по объёму в устойчивый рост выручки и прибыли — остаётся вызовом для компании.

Отвечая на причины снижения выручки, Torsda пояснила, что бизнес автоматизационных прикладных систем на начальном этапе сосредотачивался на ведущих клиентах в сегменте 3C; при этом у клиентов из других отраслей снизились объёмы заказов и масштаб выручки. Компания также более сосредоточилась на разработке и развёртывании приложений по модели «робот +», повышая возможности стандартизированного производства и снижая долю бизнеса в индивидуальных проектах. Однако по мере углубления сотрудничества с ведущими клиентами 3C по глубине и широте соответствующие объёмы заказов продолжают расти: к концу 2025 года портфель заказов в годовом выражении увеличился на 116,64%. По линии промышленных роботов конкурентоспособность продукции компании постоянно растёт, политика по работе с крупными клиентами дала эффект: усилились технологические и прикладные преимущества. Выручка в годовом выражении выросла, в частности собственные многоосевые роботы выросли на 25,32%, роботы с прямоугольной системой координат — на 7,35%, а общий годовой объём отгрузки робототехнических продуктов составил около 12 000 единиц.

Путь «индустриального лагеря» для воплощённого интеллекта

В то время как воплощённый интеллект стал самым горячим треком на рынке, Torsda не выбрала громкое повествование про «универсальных гуманоидных роботов», а вошла в сферу со своего наиболее знакомого — сценариев литья под давлением. В 2025 году компания представила гуманоидного робота «Xiaotuo», применяемого на участке литья под давлением, а также четырёхногого робота «Xingzi», рабочие станции для AI гибкой сортировки и другие продукты.

Эта стратегия была воспринята внешними как «делать молот, наблюдая за гвоздями». В ходе интервью Torsda также отметила, что компания анализирует и декомпозирует технологические операции сценария литья под давлением, формируя универсальные технологические пакеты, адаптированные под различные промышленные сценарии; используя универсальные характеристики сценариев литья под давлением, компания расширяет применение в горизонтальном направлении на большее число отраслей. В настоящее время основными сценариями применения «Xiaotuo» являются подбор материалов, штабелирование, упаковка в складской логистике, а также самостоятельная подача/загрузка и сортировка в производстве.

Чем отличается этот маршрут «сначала сценарий»? По мнению Чжан Сяоражуна, в настоящее время воплощённый интеллект в целом всё ещё относится к категории «невоплощённых мечтаний»: ему не хватает реальных сценариев, где всё реально внедрено. «Torsda заходит с участка литья под давлением — это более приземлённо. Внедрение происходит быстрее: напрямую на существующих клиентах проводится тестирование, и быстро можно запускать в фабриках. Коммерциализация более стабильная: на заводах есть реальный спрос, они готовы платить, и можно быстрее зарабатывать деньги».

Чжоу Ди также указал, что благодаря быстрой проверке на базе существующих клиентов затраты более контролируемы, а окупаемость быстрее; «определённость прибыли существенно выше, чем в универсальном маршруте». Однако нельзя игнорировать препятствия на пути к переносу технологий — от литья под давлением к более широким индустриальным сценариям, а также к бизнесу, сервису и домашним сценариям: проблемы переиспользования через сценарии остаются.

Torsda прямо признала, что основная сложность — высокая стоимость данных, слабая адаптивность и недостаточность обобщающей способности. Для этого компания совместно с Zhipu Huazhang учредила матричную интеллектуальную компанию Matrix Zhituo, разработав недорогие и высокоадаптируемые портативные решения для сбора данных для захватов (夹爪), чтобы заложить основу данных для обучения моделей воплощённого интеллекта. Это также важное звено в построении бизнес-замкнутого контура компании «сценарий + продукт + данные + AI».

В конкурентной борьбе четырёхногого робота «Xingzi» при наличии у компаний с уже сделанными развёртываниями, таких как Unitree Robotics и Yunshenchu, стратегия Torsda состоит в том, чтобы рассматривать его как продолжение продуктовой матрицы роботов, создавая синергетический эффект с сериями воплощённого интеллекта «TuoXingJi», с промышленными роботами и AI-станциями; компания предлагает дифференцированное комплексное решение, а не просто конкурирует одним продуктом.

После получения прибыли, длинный забег только начинается

В провинции Гуандун, где находится Torsda, робототехническая индустрия развивается стремительно. Согласно данным, в 2025 году объём выпуска промышленных роботов в Гуандуне составил 336.3k единиц, что составляет 43,5% по стране; он занимает первое место в стране шестой год подряд. Объём выпуска сервисных роботов составил 15.18M единиц, что составляет 81,7% по стране. Как крупнейшая в стране провинция по робототехнической индустрии, Гуандун уже сформировала размещение полного производственного контура, охватывающего программное обеспечение, оборудование и «тело» (основные компоненты).

Главный экономист группы Samoye Cloud Technology Чжэн Лэй в анализе для репортёра «Huaxia Times» сказал, что этот индустриальный кластер обеспечивает Torsda тройную поддержку: во-первых, чрезвычайно быструю реакцию цепочки поставок; в районе Большого залива есть полноценная робототехническая цепочка поставок: «скорость итераций в 10 раз выше, чем в Кремниевой долине, а затраты — только 1/10»; во-вторых, более высокую насыщенность сценариями: в Гуандуне представлены все 31 крупная категория обрабатывающих отраслей, а 15k клиентов Torsda из существующей базы сосредоточены в дельте Жемчужной реки — стоимость тестирования и сбора данных крайне низкая; в-третьих, эффективное сотрудничество между отраслями, образованием и научными исследованиями: «робототехническая долина» Шэньчжэня концентрирует такие структуры, как Южнокитайский научно-технический университет и Китайская академия наук, формируя замкнутый цикл «фундаментальные исследования — трансформация результатов».

Но массовое внедрение воплощённого интеллекта в промышленной сфере всё ещё сталкивается с ключевыми узкими местами; крупнейшая текущая проблема — «данные в затруднении». Чжэн Лэй считает, что не хватает поставок данных высокого качества: в том числе высокая стоимость сбора, трудность извлечения скрытых знаний, отсутствие аномальных данных, а также «барьеры за право управления данными» на стороне фабрик. Чжан Сяоражун, в свою очередь, сказал, что узкие места всё ещё в аппаратном обеспечении и алгоритмах: «железо дорого, рука недостаточно ловкая, алгоритмы недостаточно умные; стоит сменить сценарий — и уже плохо работает, а стоимость адаптации в условиях фабрики высока». Чжоу Ди добавил, что также ограничивающими факторами являются недостаточная зрелость технологий, высокая стоимость полного комплекта и несовершенная экосистема адаптации под промышленные сценарии.

Относительно перспектив применения в ближайшие 3—5 лет Чжэн Лэй считает, что промышленный воплощённый интеллект в первую очередь будет масштабно внедряться в структурированных промышленных сценариях, таких как погрузка/перемещение, сортировка, подача/загрузка и логистика/складирование: там окружение контролируемое, задачи стандартизированы, ROI понятен. 2025 год рассматривается как «год внедрения»: «полуавтономность + сотрудничество локальных групп» станет важным прорывом. Чжан Сяоражун дал более конкретные прогнозы по сценариям: литьё под давлением, загрузка/выгрузка в 3C-электронике, сборка автомобилей, логистическое перемещение и т. п. «Там процессы простые, повторяемость высокая, потребность заменить ручной труд большая — и это легче продвигать».

Годовой отчёт Torsda за 2025 год рисует типичный пример трансформации традиционного предприятия промышленной автоматизации на стыке промышленного цикла и капиталовой горячки. За счёт активного сокращения неэффективного бизнеса компания добилась выхода в прибыль по финансовым показателям; за счёт ставки на воплощённый интеллект компания стремится занять место в следующей волне технологического подъёма.

Но вызовы столь же очевидны: органический рост в продуктовом бизнесе ещё не полностью заработал; переход воплощённого интеллекта из сценария литья под давлением на более широкий рынок всё ещё должен преодолеть барьеры данных и технологий; а конкуренты — будь то стартапы или коллеги по отрасли — ускоряют развёртывание. Torsda выбрала «не слишком эффектную», но надёжную дорогу: прийти из промышленности — и вернуться в промышленность.

Сможет ли эта дорога привести к успеху, будет зависеть от скорости внедрения бизнес-замкнутого контура «сценарий + продукт + данные + AI», а также от способности превратить накопленных за 20 лет клиентов из существующей базы в первых платящих пользователей воплощённого интеллекта. Этот длинный забег только начался: сможет ли прибыль, полученная через «вычитания», в итоге превратиться в рост «через сложение» — покажет время.

Ответственный редактор: Сюй Юньцянь Главный редактор: Гун Пэйцзя