Дохід знизився, прибуток повернувся! За лаштунками повернення Тусда до прибутковості: чи може "віднімання" принести прибуток, і чи може тілесний інтелект стати новим двигуном?｜Огляд змін у фінансових звітах

Ця газета (chinatimes.net.cn) журналіст Ху Мэнжян, репортаж із Шеньчжень

Нещодавно компанія Guangdong TOSYDA Technology Co., Ltd. (далі — “Тосіда”, 300607.SZ), виробник промислових роботів, оприлюднила річний звіт за 2025 рік. Дані показують, що компанія за рік досягла операційного доходу у 2,51 мільярда юанів, що на 12,59% менше порівняно з попереднім роком; але чистий прибуток, що належить акціонерам публічної компанії, склав 73,87 мільйона юанів, що на 130,12% більше, ніж у попередньому році, успішно повернувшись до прибутковості. Цей “зменшення доходів — зростання прибутків” звіт відображає, що ця компанія з майже 20-річною історією автоматизації промисловості переживає глибоку структурну перебудову.

За активного скорочення низькомаржинальних проектів та концентрації ресурсів на стратегії розвитку промислових роботів і штучного інтелекту, Тосіда намагається відповісти на питання: після “зменшення” для короткострокової прибутковості, звідки буде зростання у майбутньому?

Що приніс скорочення бізнесу?

Переглядаючи фінансову звітність, найяскравішою зміною Тосіди у 2025 році є перебудова структури бізнесу. Компанія активніше зменшила сегмент бізнесу з системами управління енергією та навколишнім середовищем, дохід від якого зменшився на 25,55% і склав 915 мільйонів юанів. Цей сегмент раніше був важливою складовою доходу Тосіди, але мав негативну маржу та займав багато капіталу. У звіті компанії зазначено, що цей бізнес “майже повністю відокремлений”, і надалі доходи від нього будуть зменшуватися.

Ціна скорочення — зменшення масштабу доходів, з 2,872 мільярда юанів у 2024 році до 2,51 мільярда. Водночас частка доходу від продуктів у структурі зросла на 6,67 процентних пунктів, а їхній внесок у валовий прибуток досяг 60%, ставши основним джерелом прибутку компанії. Основні продукти, такі як промислові роботи та обладнання для лиття під тиском, продемонстрували зростання валової маржі, загальна валова маржа зросла з 14,59% до 28,25%.

Директор Інституту глибоких технологій, Ханьсяо Жун, у інтерв’ю для газети “Huaxia Times” зазначив, що стратегія “відмови від низькомаржинального для отримання прибутку” має короткостроковий позитивний вплив на фінансові показники. “Хоч доходи зменшилися, але відмовившись від збиткових бізнесів, компанія стала більш фінансово здоровою. У довгостроковій перспективі, зосереджуючись на основних напрямках, вона стане конкурентоспроможнішою. Такий підхід — відмова від масштабу на користь збереження прибутковості — дуже прагматичний, короткострокові труднощі — це ціна за довгостроковий розвиток, і для виробничих компаній це мудрий вибір.”

Вищий інженер компанії Fangrong Technology та експерт Національного науково-технічного фонду, Чжоу Ді, додав, що з довгострокової перспективи фокусування ресурсів на ключових напрямах, таких як промислові роботи, сприяє зміцненню технологічних і ринкових бар’єрів. “Хоча короткостроковий масштаб під тиском, розвиток стає більш цілеспрямованим і сталим.”

Однак невід’ємним питанням залишається: після фактичного відокремлення бізнесу з управління енергією, чи зможуть інші сегменти підтримати майбутнє зростання?

Зі слів Тосіди, майбутній розвиток буде базуватися на стратегії “нового десятиліття, трьох кроків”: перший — “зміцнення бази”, укріплення роботів з прямокутною координатною системою та обладнання для лиття; другий — “зміцнення обладнання”, поглиблення розгортання числового керування та литтєвого обладнання; третій — “реалізація штучного інтелекту з тілесною формою”, створення всеохоплюючої екосистеми інтелекту.

Звіт показує, що у 2025 році обсяг продажів основних роботів компанії досяг 10 437 штук, що на 13,7% більше, але загальний дохід від сегменту промислових роботів та систем автоматизації знизився на 9,24% і склав 685 мільйонів юанів. Це означає, що зростання обсягів продажів ще не повністю компенсувало тиск цін або структурних змін у доходах. Як перетворити переваги у продажах у стабільне зростання доходів і прибутків — залишається викликом для компанії.

Щодо причин зменшення доходів, Тосіда пояснює, що у початковий період бізнес систем автоматизації орієнтувався на ключових клієнтів у секторі 3C, тоді як замовлення та доходи інших галузей зменшилися; компанія зосередилася на R&D та розгортанні застосувань “робот+,” підвищуючи стандартизацію виробництва та зменшуючи частку індивідуальних проектів. Однак із поглибленням співпраці з ключовими клієнтами у секторі 3C, обсяг замовлень у цьому сегменті зріс на 116,64% наприкінці 2025 року. У сегменті промислових роботів продукція компанії стала більш конкурентоспроможною, стратегія роботи з великими клієнтами дала результати, технологічні та застосовні переваги проявилися ще яскравіше: виробництво багатосуглобових роботів зросло на 25,32%, прямокутних координатних — на 7,35%, а загальний обсяг поставок роботів за рік склав близько 12 000 штук.

Шлях “тілесного інтелекту” у промисловому напрямку

У час, коли тілесний інтелект стає найгарячішим сегментом ринку, Тосіда не обрала масштабну історію про “універсальних людських роботів”, а зосередилася на власних найбільш знайомих сценаріях лиття під тиском. У 2025 році компанія випустила людиноподібного робота “Маленький Тосіда” для цехів лиття, а також чотириногого робота “Зірочка” і гнучку AI-розподільчу станцію.

Ця стратегія сприймається як “дивитись на цвях і робити молот”. У інтерв’ю Тосіда зазначила, що компанія аналізує та розбирає процеси у сценаріях лиття, формуючи універсальні технологічні пакети, що підходять для різних промислових ситуацій, використовуючи універсальні особливості сценаріїв лиття для розширення у інші галузі. Наразі основні застосування “Маленького Тосіди” — у складських логістичних операціях: відбір матеріалів, укладання, пакування, а також автоматичне завантаження та розвантаження у виробництві.

Чим відрізняється цей “сценарій першочергового” підхід? За словами Жанасяо Жуна, наразі тілесний інтелект залишається “порожнім міхуром”, без реальних застосовних сценаріїв. “Залучення лиття під тиском — більш реалістичне. Швидше вихід на ринок, швидше тестування з існуючими клієнтами, швидко можна запустити у виробництво. Це більш стабільно, оскільки фабрики мають реальні потреби і готові платити, і швидко можна отримати прибуток.”

Чжоу Ді також підкреслив, що швидка перевірка на існуючих клієнтах дозволяє контролювати витрати і швидше окупити інвестиції, — “прибутковість набагато вища, ніж у універсальних підходах.” Однак перехід від лиття до ширших промислових сценаріїв, а також у сфери бізнесу, послуг і домашнього господарства, стикається з технічними бар’єрами багатократного застосування у різних сферах.

Тосіда визнає, що основні виклики — високі витрати на дані, слабка адаптивність і недостатня здатність до узагальнення. Тому компанія спільно з компанією Zhihui Huazhang створила матричний проект “Матричний Тосіда” для розробки дешевих і високодоступних портативних захватів для збору даних, що закладає основу для тренування моделей тілесного інтелекту. Це — ключовий елемент побудови “сценарій+продукт+дані+AI” бізнес-циклу.

Щодо конкуренції у сегменті чотириногих роботів “Зірочка”, Тосіда планує використовувати їх як розширення продуктового ряду, створюючи синергію з серією “Тосіда-Зірка” та іншими промисловими роботами і AI-станціями, пропонуючи диференційовані комплексні рішення, а не змагатися лише у окремих позиціях.

Після прибутку — починається довгий шлях

Промисловий кластер робототехніки в провінції Гуандун, де базується Тосіда, процвітає. Дані за 2025 рік показують, що виробництво промислових роботів у Гуандуні склало 336 300 штук, що становить 43,5% від загальнонаціонального обсягу, і вже шостий рік поспіль — перше місце у країні; виробництво сервісних роботів — 15,18 мільйонів штук, що становить 81,7% від усіх по країні. Як найбільший промисловий центр робототехніки, Гуандун сформував повний ланцюг — від програмного забезпечення до апаратного забезпечення і основних компонентів.

Генеральний економіст компанії Samoy Cloud Technology Group, Чжен Лей, у коментарі для “Huaxia Times” зазначив, що цей кластер створює три важливі переваги для Тосіди: по-перше, швидка реакція ланцюга постачання — у регіоні Гуандун повністю сформована ланцюг постачання роботів, “швидкість ітерацій у 10 разів вища за Кремнієву долину, а витрати — у 1/10”; по-друге, багатство сценаріїв — у Гуандуні є всі 31 сектор виробництва, а 15 000 клієнтів компанії зосереджені у Південному діловому районі, що знижує витрати на тестування і збір даних; по-третє, ефективна співпраця науки, освіти і виробництва — у Шеньчжені створено “Робототехнічний дол” із університетами та академіями, що формує цикл “базові дослідження — комерціалізація”.

Однак масштабне впровадження тілесного інтелекту у промисловості все ще стикається з ключовими бар’єрами, головним із яких є “проблема даних”. Лей вважає, що існує нестача високоякісних даних через високі витрати збору, труднощі у вилученні прихованих знань, брак аномальних даних і бар’єри у “праві на дані” у фабриках. Жансяо Жун додав, що основними обмеженнями залишаються апаратне забезпечення і алгоритми: “дорогі апарати, недостатньо гнучкі маніпулятори, алгоритми — не досить розумні, у різних сценаріях не працює, через складність фабричних умов вартість реконструкції висока.” Чжоу Ді додав, що недостатня зрілість технологій, висока вартість машин і недосконала екосистема адаптації до промислових сценаріїв — теж стримуючі чинники.

Щодо застосувань на найближчі 3–5 років, Лей вважає, що промисловий тілесний інтелект першим з’явиться у структурованих сценаріях — транспортуванні, сортуванні, завантаженні/розвантаженні і логістичних складах, оскільки ці середовища контрольовані, задачі стандартизовані, ROI — ясний; 2025 рік вважається “ріком запуску”, і “напівавтономні + часткові групові колаборації” стануть важливими проривами. Жансяо прогнозує більш конкретні сценарії: лиття, обробка 3C-електроніки, автомобільне збирання, логістика — “у цих сферах процеси прості, повторюваність висока, потреба у заміні людської праці велика, тому їх легко впроваджувати.”

Звіт Тосіди за 2025 рік малює типову картину трансформації традиційної компанії з автоматизації промисловості на перехресті циклу індустрії та капіталу. За допомогою активного скорочення неефективних сегментів вона досягла фінансової прибутковості; інвестуючи у тілесний інтелект, компанія прагне зайняти свою нішу у наступній хвилі технологічних змін.

Але виклики очевидні: внутрішній приріст продуктів ще не повністю реалізований, перехід від лиття до ширших ринків потребує подолання даних і технологічних бар’єрів, а конкуренти — як стартапи, так і колеги — прискорюють свої стратегії. Тосіда обрала шлях “не дуже привабливий, але надійний”: з промисловості — у промисловість.

Чи вдасться цьому шляху пройти, залежить від швидкості реалізації “сценарій+продукт+дані+AI” циклу та здатності перетворити накопичені за 20 років клієнтські бази у перших платників за тілесний інтелект. Ця довга дистанція лише починається, і прибутки, отримані шляхом “зменшення”, згодом перетворяться у “збільшення” — покаже час.