Выручка снизилась, прибыль вернулась! За кулисами превращения Тусда из убыточной в прибыльную: использование «вычитания» для получения прибыли. Может ли embodied AI стать новым двигателем?

В последнее время компания Guangdong Topsda Technology Co., Ltd. по производству промышленных роботов (далее «Topsda», 300607.SZ) опубликовала годовой отчет за 2025 год. Согласно данным, за весь год компания достигла выручки 2.51B юаней, что на 12,59% меньше в годовом выражении; однако чистая прибыль, относящаяся к акционерам上市公司, составила 73,87 млн юаней, увеличившись на 130,12% и успешно перешла к прибыли. Этот результат «сокращение выручки — рост прибыли» отражает глубокую структурную трансформацию промышленного предприятия автоматизации с почти 20-летней историей.

При активном сокращении проектов с низкой маржинальностью и концентрировании ресурсов на стратегиях в области промышленных роботов и воплощенного интеллекта компания Topsda пытается ответить на вопрос: откуда возьмется дальнейший рост, когда «делать вычитание» принесло краткосрочную прибыль?

Что дала корректировка бизнеса?

Если пролистать финансовый отчет, самое заметное изменение Topsda в 2025 году — перестройка структуры бизнеса. Компания сознательно сократила направление «интеллектуальные энергетические решения и системы управления окружающей средой»: выручка по этому сегменту в годовом выражении снизилась на 25,55% до 915M юаней. Ранее этот сегмент был важной составляющей выручки Topsda, но его валовая маржа была отрицательной, а оборот капитала — большим. В отчете о результатах компания отметила, что этот бизнес «в основном завершил вывод/отделение», и 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 выросла на 6,67 процентного пункта, а доля вклада в валовую прибыль достигла 60%, став главной опорой прибыли компании. Валовая маржа по ключевым продуктовым линейкам, включая промышленные роботы и оборудование для литья под давлением, также улучшилась: общая валовая маржа поднялась с 14,59% до 28,25%.

Директор НИИ «Deep Technology Research Institute» Чжан Сяоронг, в интервью репортерам «Хуася шибао», считает, что такая стратегия «отказа от низкой маржи ради прибыли» в краткосрочной перспективе дает заметный эффект финансового улучшения. «Хотя выручка сократилась, компании удалось перейти к прибыли напрямую — за счет отсечения убыточных направлений, поэтому ее финансы стали здоровее. В долгосрочной перспективе, когда деньги и усилия концентрируются на основном бизнесе, конкурентоспособность усиливается. Такой практичный подход — сначала пожертвовать масштабом, но сохранить прибыль: краткосрочные “болезни” ради долгосрочного развития, и для предприятий обрабатывающей промышленности это разумный выбор».

Старший инженер компании Rongfang Technology и эксперт Научно-технического ресурсного банка Министерства науки и технологий Чжоу Ди дополнил для репортеров «Хуася шибао»: «В долгосрочной перспективе концентрация ресурсов на ключевых основных направлениях, таких как промышленные роботы, помогает укрепить технические и рыночные барьеры». «Хотя в краткосрочном плане рост по масштабам получает давление, развитие становится более сфокусированным и более устойчивым».

Однако есть вопрос, который нельзя обойти: после того как интеллектуальная энергетическая деятельность фактически будет выведена/отделена, смогут ли другие направления поддержать будущий рост?

В Topsda заявили репортерам «Хуася шибао», что будущий рост будет продвигаться вокруг стратегии «Новое десятилетие — три шага». Первый шаг — «утолстить базовый фундамент»: укрепление роботов с прямоугольной системой координат и оборудования для комплектующих к машинам для литья; второй — «усилить комплексное оборудование»: углубление компоновки таких решений, как станки с ЧПУ и машины для литья под давлением; третий — «реализовать воплощенный интеллект»: построение всепроходной интеллектуальной экосистемы.

Согласно отчету о результатах, в 2025 году объем продаж роботов-«мозгов» (основного корпуса) составил 10 437 единиц, что на ~13,7% больше в годовом выражении. Но в то же время общая выручка сегмента промышленных роботов и автоматизированных прикладных систем снизилась на 9,24% в годовом выражении до 685M юаней. Это означает, что рост объема поставок еще не полностью компенсировал давление на доходы из‑за ценовых факторов либо изменений структуры. Как преобразовать преимущество по объемам в устойчивый рост выручки и прибыли — все еще остается вызовом, с которым сталкивается компания.

Отвечая на причины снижения выручки, Topsda объяснила, что в сегменте автоматизированных прикладных систем в начале периода компания сосредоточилась на ведущих клиентах в сфере 3C, а заказы и масштаб выручки со стороны клиентов из других отраслей уменьшились. Компания также стала более сосредоточенной на исследованиях и разработках и развертывании концепции «робот+», повышая мощность стандартизированного производства и снижая долю бизнес-направлений с индивидуальными проектами. Однако по мере углубления сотрудничества с ведущими клиентами в сфере 3C и расширения его охвата масштаб заказов по соответствующему бизнесу продолжал расти: на конец 2025 года объем портфеля заказов в годовом выражении вырос на 116,64%. В области промышленных роботов конкурентоспособность продуктов компании постоянно улучшалась, и стратегия работы с крупными клиентами принесла эффект: технологические процессы и прикладные преимущества проявились еще отчетливее. Выручка выросла в годовом выражении, причем по собственным многосуставным роботам — на 25,32%, а по роботам с прямоугольной системой координат — на 7,35%. Годовой объем отгрузок роботной продукции составил около 12000 единиц.

Путь «индустриального направления» воплощенного интеллекта

На фоне того, что воплощенный интеллект стал самым горячим треком на рынке, компания Topsda не выбрала масштабное повествование про «универсального человекоподобного робота», а стартовала с той сферы, которую лучше всего знает: литье под давлением. В 2025 году компания представила человекоподобного робота «Xiaotuo», предназначенного для цехов литья, а также четырехногого робота «Xingzi», AI‑рабочие станции для гибкой сортировки и т.п.

Эта стратегия со стороны внешних наблюдателей воспринимается как «делать молоток, забивая гвозди». Topsda в интервью также указала, что компания анализирует и декомпозирует операции/процессы в сценарии литья под давлением, формируя универсальные технологические пакеты, адаптированные под различные промышленные сценарии; она использует универсальные характеристики сценария литья под давлением для горизонтального расширения в большее число отраслей. В настоящее время основными сценариями применения «Xiaotuo» являются комплектация материалов — подбор, укладка/стэкинг, упаковка — в складской логистике, а также автономная загрузка/выгрузка и сортировка в производстве.

Чем отличается такой «сначала сценарий» подход? По мнению Чжан Сяорунга, в целом воплощенный интеллект сейчас все еще относится к «воздушным замкам» — ему не хватает реально внедренных сценариев. «Topsda заходит из цеха литья — это более “приземленно”. Внедрение происходит быстрее: сразу используют текущих клиентов для тестов, и очень быстро можно запускать на заводе. Коммерциализация становится устойчивее: у завода есть реальные потребности и готовность платить, поэтому быстро можно заработать деньги».

Чжоу Ди также отметил: «Опора на быструю проверку на базе текущих клиентов делает затраты более контролируемыми, а возврат инвестиций — быстрее; определенность прибыльности существенно выше, чем при универсальном направлении». Однако при переходе от литья под давлением к более широким промышленным сценариям — вплоть до коммерческих услуг, а также домашних сценариев — нельзя игнорировать технологические барьеры для переноса/переиспользования через разные сценарии.

Topsda прямо признает, что ключевые проблемы — высокая стоимость данных, слабая адаптивность и недостаточная способность к обобщению. Для этого компания совместно с Zhipu Huajang основала Matrix ZhiTuo, разработав недорогие, высоко адаптивные портативные решения для сбора данных для клешней/зажимов (夹爪), чтобы заложить основу данных для обучения моделей воплощенного интеллекта. Это также ключевой элемент построения коммерческого замкнутого цикла компании «сценарий + продукт + данные + AI».

В конкурентной борьбе четырехногого робота «Xingzi», на фоне компаний с уже существующими разработками вроде Unitree (宇树科技) и Yunshenchu (云深处), стратегия Topsda заключается в том, чтобы рассматривать его как продолжение робото‑продуктовой матрицы и создавать синергетический эффект с линейкой воплощенного интеллекта «TuoXingJi», промышленными роботами и AI‑рабочими станциями, предлагая дифференцированное комплексное решение, а не просто конкурируя отдельными продуктами.

После прибыли — длинный забег только начинается

В провинции Гуандун, где находится Topsda, робототехническая индустрия бурно развивается. Данные показывают: в 2025 году объем производства промышленных роботов в провинции Гуандун составил 336,3 тыс. единиц, что составляет 43,5% по стране; в течение шести лет подряд Гуандун занимает первое место в Китае. Объем производства сервисных роботов — 15,18 млн единиц, что составляет 81,7% по стране. Как крупнейшая в стране провинция по робототехнической отрасли, Гуандун уже сформировал компоновку полной цепочки поставок, охватывающую ПО, оборудование и основное «железо».

Чжэн Лэй, главный экономист группы компаний Samoye Cloud Technology, проанализировал для репортеров «Хуася шибао», что этот отраслевой кластер поддерживает Topsda сразу тремя факторами: во‑первых, очень высокая скорость реакции цепочки поставок; в рамках района Большого залива (GBA) существует полноценная робототехническая цепочка поставок — «скорость итераций в 10 раз выше, чем в Силиконовой долине, а стоимость — всего 1/10»; во‑вторых, более высокая насыщенность сценариями: в Гуандуне представлены все 31 категории промышленного производства; при этом 15k существующих клиентов Topsda сосредоточены в дельте Чжуцзян (Pearl River Delta), поэтому стоимость тестирования и сбора данных существенно ниже; в‑третьих, эффективная кооперация индустрии, науки и исследований: «робототехническая долина» в Шэньчжэне объединяет такие учреждения, как Южно-Китайский университет науки и технологий (南科大) и Китайскую академию наук (中科院), формируя замкнутый цикл «фундаментальные исследования — трансформация результатов».

Но масштабное внедрение воплощенного интеллекта в промышленности по‑прежнему сталкивается с критическими узкими местами; текущая главная помеха — «кризис данных». Чжэн Лэй считает, что недостаточно поставок данных высокого качества: высокая стоимость сбора, трудноизвлекаемые скрытые знания, отсутствие аномальных данных, а также наличие барьеров «контроля данных» со стороны фабрик. Чжан Сяоронг, в свою очередь, отметил: «узкое место все еще — в аппаратной части и алгоритмах: “железо дорого, рука недостаточно ловкая, алгоритмы недостаточно умные”; если поменять сценарий, оно плохо работает, а затраты на адаптацию и модернизацию условий на заводе высоки». Чжоу Ди добавил, что также сдерживающими факторами являются недостаточная зрелость технологий, относительно высокая стоимость полного комплекта оборудования и отсутствие полностью развитой экосистемы адаптации под промышленные сценарии.

Относительно перспектив использования на 3—5 лет Чжэн Лэй полагает, что промышленный воплощенный интеллект в первую очередь будет масштабно внедряться в структурированных промышленных сценариях, например в перемещении/переносе, сортировке, загрузке/выгрузке, а также в складской логистике — там условия под контролем, задачи стандартизованы, а ROI понятен и прогнозируем. 2025 год рассматривается как «год внедрения в реальность» (元年); «полуавтономность + частичное групповое взаимодействие» станет важным прорывом. Чжан Сяоронг дал более конкретные прогнозы по сценариям: литье под давлением, загрузка/выгрузка в 3C‑электронике, сборка автомобилей, логистические перемещения и т.п. «Там процессы простые, повторяемость высокая, потребность заменять людей большая — поэтому проще продвигать».

Годовой отчет Topsda за 2025 год очерчивает типичный пример трансформации традиционного предприятия промышленной автоматизации на стыке отраслевого цикла и горячей волны капитала. Благодаря активному сокращению неэффективных направлений компания смогла выйти из убытков и получить прибыль; делая ставку на воплощенный интеллект, она пытается занять место на следующей волне технологических изменений.

Но трудности также очевидны: внутренний рост продуктового бизнеса пока еще не полностью включен; перенос воплощенного интеллекта из сценария литья под давлением на более широкий рынок по‑прежнему требует преодоления барьеров данных и технологий; а конкуренты — будь то стартапы или коллеги по отрасли — ускоряют свое развертывание. Topsda выбрала путь «несексуальный», но надежный: «пришли из промышленности — и работаем для промышленности».

Сможет ли этот путь сработать, будет зависеть от скорости внедрения замкнутого контура «сценарий + продукт + данные + AI» и от способности преобразовать накопленных за 20 лет существующих клиентов в первых платящих пользователей воплощенного интеллекта. Этот длинный забег только начинается: сможет ли прибыль, полученная благодаря «вычитанию», в итоге превратиться в «добавочную» форму роста — покажет время.

Огромный объем новостей и точные трактовки — все в приложении Sina Finance APP