机器人企业爆单！宇树CEO亲自“摇人”，从研发到文职都缺，最高月薪可达10万

（原标题：机器人企业爆单！宇树CEO亲自“摇人”，从研发到文职都缺，最高月薪可达10万）

“非常缺人。”在近日举行的第六届上海创新创业青年50人论坛上，宇树科技（以下简称“宇树”）创始人、CEO王兴兴这样形容宇树目前的招聘情况。

“如果上海的年轻人愿意来我们公司发展，我们非常欢迎。各种岗位包括文职、采购、销售、技术、研发、市场都很缺人，欢迎所有人的加入。”他表示。

作为具身智能乃至整个科技领域2025年的明星公司之一，宇树对人才的需求引起了各方关注。在“招人”的同日，王兴兴还透露很多人形机器人企业爆单。

5月12日，二级市场亦闻风而动。

人形机器人概念股集体躁动。截至收盘，优必选（09880.HK）涨9.69%，速腾聚创（02498.HK）涨7.14%；拓斯达（300607.SZ）、恒而达（300946.SZ）、金博股份（688598.SH）、日盈电子（603286.SH）、中坚科技（002779.SZ）涨停；埃夫特（688165.SH）涨13.3%；德马科技（688360.SH）、江南奕帆（301023.SZ）、兆丰股份（300695.SZ）、蓝思科技（300433.SZ）涨近10%。

2万起步觅人才

时代财经注意到，去年底，宇树曾经官宣启动社招&2025届校招，招聘岗位涵盖研发、产品/项目、销售/技术支持、营销/设计以及综合类岗位。

不过目前，通过公告链接进入官网的“招贤纳士”页面，仅显示20个岗位开放招聘，最早的开放时间在2022年10月，最晚的则是去年12月。

（图源：宇树科技官网）

在BOSS直聘上，宇树科技在招岗位则有58个，HR均显示当日活跃。岗位包括但不限于电气工程师、深度强化学习算法工程师、嵌入式开发工程师、财务等。工作城市集中在北京、杭州，年限则是以1-3年、3-5年为主，其中机器人控制算法专家月薪高达70K-100K。

图源：BOSS直聘截图

据上海证券报今年2月的报道，宇树科技在给生成式AI算法工程师、深度强化学习算法工程师开出的月薪为4万元至7万元。

2025年3月，宇树科技招聘相关负责人在接受央视新闻采访时表示，公司硬件类岗位的一般薪资在2万元到4万元左右，加上年终（奖金）部分可能最高有六七十万。

时代财经就招聘人数、招聘标准等问题向宇树科技求证，截至目前未得到有效回复。

天使投资人、资深人工智能专家郭涛认为，宇树科技当前“全岗位缺人”的现状，本质上是人形机器人产业高速成长与技术复杂度提升的双重作用结果。

就宇树的战略布局而言，公司正从研发驱动转向“研发+商业化”双轮驱动阶段——一方面，其通用人形机器人产品已进入工业、医疗等场景验证期，需快速补充量产工艺、供应链管理等产业化人才；另一方面，为抢占具身大模型技术制高点，算法团队亟需扩张以支撑AI与本体硬件的深度融合。

从整个行业层面看，具身智能领域的技术迭代速度远超传统行业，企业需在模型训练、运动控制、灵巧手设计等环节同步突破，而相关人才的培养周期长、行业沉淀不足，导致供需错位。这些战略布局和技术迭代都离不开人的参与。

机器人企业爆单

2025年被认为是具身智能“元年”，缺人或许是机器人大热之下的一个侧面。

智联招聘春招数据显示，今年春节后，机器人算法工程师招聘职位数同比增速接近30%；机器人调试工程师招聘职位数同比增速则达到34.5%。

在宇树等具身智能企业之外，大厂也试图“插一脚”。

日前，京东发布“顶尖青年技术天才计划”，招聘本硕博毕业生及毕业两年内的技术人才，空间与具身智能是研究方向之一。年初，蚂蚁集团旗下的上海蚂蚁灵波科技有限公司也开启了具身智能人形机器人相关岗位招聘。

优必选科技产教融合业务总经理李晓明在此前接受时代财经采访时表示，由于行业跨学科特性，各个专业学生都可以在实际项目中拓展不同的技能，所以专业选择范围较广。

“公司更看重候选人的跨学科能力和开放思维。”李晓明表示。具体而言，其一，人工智能与机器人跨学科属性强，候选人需要具有相对比较宽的知识面和兴趣范围，以便在实际工作和项目中快速找到擅长点；二是要开放思想，具备创新性，打破边界。“年轻人想法丰富，而新行业正好为其提供了施展新想法的平台。”他表示。

行业发展的加速度已经从供给端传导到了需求端。

在“招人”的同日，王兴兴还公开表示，受益于人形机器人市场热度和国家政策关注，目前包括宇树在内的人形机器人企业的发展都处于良好状态，“很多企业订单都爆掉了。”

3月，乐聚（苏州）机器人技术有限公司总经理王松在接受央视财经采访时也提到，公司订单已经排到了2025年5、6月份，基本每下线一台，就要交付一台。

郭涛对时代财经表示，2025年人形机器人产业将步入“技术红利释放”与“商业价值验证”的交汇期，机遇与挑战并存。

虽然目前行业还存在技术成熟度不足、产业链系统存在壁垒和商业化路径模糊等挑战，但在技术端，大模型赋能下的具身智能将实现阶段性跃升。而在市场端，制造业升级需求（如危险环境替代）、老龄化社会（如康养陪护）及新兴市场（如东南亚低成本劳动力替代）将催生海量订单。