Reference · Company dossier

Keenon Robotics

商用服务机器人公司，覆盖配送、迎宾与楼宇服务场景。

本体与执行服务机器人独角兽
  1. 一句话定位 总部上海的商用服务机器人龙头，以餐饮、酒店、医疗配送机器人为现金流基本盘，2025年起以“通用人形+专用机器人”双线扩张，全球出货量连续第一[确认]。
  2. 公司与创始人 2010年，李通与三位合伙人以20万元启动资金在上海创立，早期尝试教育、家用、迎宾机器人，2013年聚焦餐饮配送，2015年起放量，海底捞为第一个大客户[确认]。公司现为上海擎朗智能科技股份有限公司，总部位于浦东，员工规模第三方估计约1000人[推测]。全球设有80余个运营中心，在美国、荷兰、日本、韩国、中国香港、阿联酋、德国、加拿大设有子公司或办公室[确认]。
  3. 资本与融资 A轮数千万元（2016年，云启资本、松禾资本）[确认-数据库]；C轮数亿元人民币（2020年末，软银亚洲、阿里巴巴）[确认-媒体]；D轮2亿美元（2021年9月，软银愿景基金二期领投，中金甲子、Prosperity7跟投），投后估值约10亿美元[确认]；D+轮5亿元人民币（2025年4月，泰州姜堰区政府）[确认]。累计披露融资约2.7亿美元[确认-数据库]。D轮后近三年无新融资，2025年因人形机器人叙事重启融资[确认]。
  4. 业务与产品线 配送为DINERBOT T系列（T3、T10等），承担送餐、迎宾与营销展示[确认]。清洁为KLEENBOT C20/C30/C40/C55，其中C40最小通行宽度65厘米、三滚刷干湿分离[确认]。酒店场景有W3客房配送，大载重S100负责行李搬运[确认]。人形产品线：XMAN-R1轮式（2025年4月，11项多模态传感器、360度感知，可迎宾、配餐、收餐）[确认]；XMAN-F1双足（2025年7月WAIC亮相）[确认]；XMAN-L1小尺寸（2026年5月，身高136厘米、42个自由度，接入豆包、腾讯等大模型）[确认]。商业模式为整机销售加租赁/RaaS，海外以租赁为主，国内售卖与租赁并存[确认]。
  5. 技术栈与护城河

5.1 技术栈总览

擎朗的技术栈按四层组织：底盘与传感器、定位导航与运动控制、云端多机调度、业务软件，模型层横跨后三层[推测]。数据流从订单进入开始。一台 T10 在餐厅执行任务时，订单从 POS 或平板进入调度服务，调度器按机器人位置与电量分派任务，机器人自主规划到出餐口，取餐后送到桌位，任务结束后回到待命点并上传运行日志[推测]。整条流程的时延瓶颈出现在电梯等待与用餐高峰的通道拥堵，机载算力不构成约束[推测]。

这套栈把通用能力与行业工艺装进同一交付物。导航、定位、调度属于通用层，托盘识别、梯控协议、语音迎宾、清洁路径属于行业层，两层由同一支工程团队维护[推测]。80 余个运营中心承担现场建图、地图更新与故障件更换，构成技术栈之外的运维层[确认]。客户买到的是能在特定场合连续运行的设备，付费依据是可用时长与替代人工的数量[推测]。

固定轨道传送带的稳定性更高，改造成本与柔性劣势明显；纯人工加呼叫按钮成本最低，高峰期响应无法保证[推测]。擎朗选择移动机器人，把改造成本压到接近零，用调度算法承担柔性[推测]。

5.2 感知、定位与环境理解

传感器组合包括 2D 与 3D 激光雷达、深度相机、超声、防跌落与碰撞检测[推测]。定位以激光 SLAM 为主，融合轮式里程计与惯性测量单元，在餐厅这类结构稳定、特征重复的环境里依赖预先建立的地图与实时匹配[推测]。三维重建用于建图与环境建模，人形 XMAN-R1 搭载 11 项多模态传感器与 360 度感知[确认]。

失败模式集中在特征退化与动态遮挡。玻璃幕墙与镜面产生虚假回波，成排同类餐桌让扫描匹配出现多解[推测]。地面油污使轮速打滑、里程计漂移，低矮儿童与宠物落在单线激光的扫描平面以下[推测]。擎朗的应对是在地图中标注电梯口、出餐口、充电桩等人工语义区，再用视觉检测补足低矮目标[推测]。动态障碍需要持续跟踪，餐车与行人会反复切断已规划路径[推测]。

验证边界在于公开资料没有定位精度、重定位时间与误检率的第三方测试数据[未获取]。企业口径强调 360 度感知与多传感器融合，具体融合权重与冗余策略未披露[未获取]。

5.3 规划、控制与操作

全局规划采用栅格搜索，局部避障用动态窗口或弹性带方法，调度层做楼层级的路径预约与死锁避免[推测]。餐厅的难点在窄通道会车与电梯协作。KLEENBOT C40 最小通行宽度 65 厘米[确认]，通道余量只有十几厘米，控制误差与地图误差叠加后容易触发停车[推测]。调度器把电梯、门禁、充电桩纳入统一资源池，机器人申请电梯时按楼层排队，梯内多台设备按目标层排序[推测]。

操作能力分两档。配送与清洁机器人承担移动与承载，取放由人完成[确认]。XMAN-R1 增加机械臂，可完成迎宾、配餐、收餐[确认]，抓取对象以结构化物体为主[推测]。失败模式包括托盘加速度超限导致汤汁溢出、电梯门夹持、任务超时长期占用通道[推测]。控制参数需要按地面材质与载重标定，同一机型在不同餐厅的表现存在差异[推测]。

替代方案是固定工位加人工搬运，稳定性高、柔性低[推测]。移动机器人的价值集中在高峰期调度，低谷期的利用率下降会拉低客户的投资回报，租赁模式因此成为降低客户决策门槛的工具[确认]。

5.4 模型、数据与训练

KOM 2.0 与 3.0 采用视觉语言动作模型加潜空间世界模型的结构，ProS 面向配送、清洁等垂域[确认]。视觉语言动作模型把观测与指令映射为动作序列，世界模型在潜空间预测未来状态，用于生成训练样本与评估策略[推测]。模型结构处理的是长尾情形：临时改桌、绕行施工、识别非标准容器[推测]。

数据来自公司称的 10 万台级装机，包括激光与视觉帧、任务日志、人工接管记录、故障工单与现场标注[推测]。训练流程推测为数据筛选、人工标注、仿真回放与灰度下发几个阶段，策略蒸馏用于把大模型压到机载算力[推测]。真实数据规模构成相对新入者的优势，标注一致性与长尾覆盖决定模型上限[推测]。数据治理涉及跨境传输，海外收入占比过半[确认]，各地数据法规会限制样本集中[推测]。

验证边界在于 KOM 缺少公开基准与第三方复现[未获取]。客户侧效率提升多为企业口径，模型的实际贡献难以从整机可用性中剥离[推测]。

5.5 硬件、供应链与制造

泰州工厂承担整机装配，并建有与人形产品配套的产线[确认]。核心部件包括激光雷达、伺服电机、减速器、电池与计算平台，公开资料未披露自研比例[未获取]。行业惯例是激光雷达与精密减速器外购、底盘与结构件自制[推测]。规模采购压低物料成本，装机规模带来的备件周转数据反哺结构设计[推测]。

制造成本的另一半在测试与老化。每台整机需要跑场地测试、电梯接口测试与连续运行测试，测试工位是产能瓶颈[推测]。人形产线目前为小批量，XMAN-L1 身高 136 厘米、42 个自由度[确认]，装配工时与标定时间远高于配送机[推测]。产能爬坡的速度取决于熟练工与测试设备的投入[推测]。

替代方案是把底盘外包给代工厂，固定资产投入下降，工艺改进速度受制于供应商[推测]。擎朗选择自建工厂，把迭代节奏握在内部，代价是产能利用率压力[推测]。

5.6 软件平台、接口与生态

对外接口包括调度 API、梯控与门禁协议、酒店 PMS 与餐饮 POS 对接、远程运维平台与租赁计费系统[推测]。客户采购后通常接入自有业务系统，接口稳定性直接影响复购[推测]。多机调度支持跨品类统一编排，香格里拉项目以 8 台 6 款设备在同一酒店运行[确认]，说明调度层能同时管理配送、清洁与行李机器人[推测]。

部署与迁移成本偏低。机器人不改动建筑结构，地图在现场重建，更换品牌的主要成本是业务流程重写与人员再培训[推测]。开发者接口的开放程度有限，第三方应用数量未披露[未获取]，客户以直接采购为主[推测]。

生态建设以自建运营中心为主，海外通过子公司与区域分销覆盖[确认]。自建运营中心的结构保证服务响应，扩张速度受制于本地团队招聘与备件仓建设[推测]。

5.7 竞争壁垒的来源

规模经济成立。IDC 数据里 2024 年全球商用服务机器人出货份额 22.7%，配送机器人 29.8%，餐饮配送 40.4%，三项均为第一[确认]。出货量带来采购议价、制造摊薄与备件库存效率，单台综合成本约为人工的三分之一至二分之一[确认]。

流程能力成立。80 余个运营中心的选址、培训、备件调度与现场响应，需要数年与大量站点积累[确认]。同一套运维流程被复用到清洁、酒店与人形产品，新站点的启动时间因此缩短[推测]。

转换成本成立。酒店与连锁餐饮把机器人接入 PMS、排班与清洁流程后，更换供应商要重做接口与培训，停机的代价高于设备差价[推测]。

品牌证据不足。擎朗在商用配送品类有认知度，价格数据里看不到稳定的溢价，品牌对采购决策的影响难以与渠道服务分离[推测]。

独占资源证据不足。泰州工厂与运营中心是自有资产，设备本身可以被同业替代，专利布局未公开[未获取]。

网络效应不成立。不同客户的机器人之间没有直接增益，跨客户数据回流只提升自家模型的配置效率[推测]。

反定位不成立。擎朗同时做配送、清洁、酒店与人形，产品线覆盖从低价配送到高价人形，没有放弃某一价格带的动作[推测]。

成立的三项集中在成本与交付侧。价格战会同时压缩这三项的变现空间[推测]。

5.8 壁垒的边界与反证

成本优势的反证。观察窗为 2026 与 2027 两个财年，指标为公开招标单价的降幅与物料成本降幅之差。若招标价格连续两年降幅超过物料成本降幅，毛利率同步下滑，说明规模经济被价格战抵消[推测]。

替代技术的反证。观察窗为 12 个月，指标为第三方通用底盘加开源导航的整机成本与部署周期。若整机成本压到与擎朗持平，部署周期缩短到一周以内，制造与工艺壁垒失效[推测]。

人形业务的反证。观察窗为 2027 年底前，指标为人形产品的复购订单数与产线利用率。若人形产品仍只有示范项目、没有复购订单，人形产线会成为固定成本负担[推测]。

服务网络的反证。观察窗为 12 个月，指标为海外运营中心数量与平均响应时长。若中心数量收缩，或响应时长上升，服务网络的可复制性被高估[推测]。

确认信号是单台成本继续下行、海外站点密度提升、人形产品出现复购订单[推测]。前两条反证里任意一条成立，结论应从“可持续成本优势”改为“份额领先、盈利脆弱”[推测]。

6、市场与渠道 覆盖60余个国家和地区、600多座城市，2026年公司口径为70余国[确认]。海外收入占比从不到20%升至50%以上，2026年口径约60%[确认]。IDC数据：2024年全球商用服务机器人出货量份额22.7%居首，配送机器人29.8%、餐饮配送40.4%均为第一[确认]；2025年全球市场13.7亿美元、15.5万台，擎朗、普渡、高仙合计53.2%，三家海外收入占比均超65%[确认]。渠道为直销加区域分销加运营中心，标杆客户包括海底捞、希尔顿、香格里拉（8台6款协同，2025年10月上线）[确认-企业口径]。

7、竞争格局 国内主要对手为普渡（出货量第二）、高仙（清洁）、云迹（酒店，2025年港股上市）、猎户星空；产品同质化与价格战持续压制毛利[推测]。人形赛道则面对宇树、智元、银河通用等高估值公司，擎朗约10亿美元估值明显低于具身智能新贵，形成“商用机器人折价”[确认-媒体]。

8、风险与结论 风险在于行业价格战与低毛利；人形机器人仍处小批量阶段，短期难贡献利润；海外收入占比高，面临关税、合规与数据安全审查；2021至2025年的融资空窗说明一级市场对商用机器人态度谨慎[推测]。结论：三家标的中基本面最扎实的一家，兼具现金流与人形期权，估值弹性取决于人形订单能否从示范走向规模交付。

9、来源清单（访问日期均为2026-10-20）