從巨虧17億到盈利，海爾入主讓新時達翻身?

文/楊劍勇

過去幾年，新時達經歷異常艱難階段，尤其2022年至2024年期間，公司深陷虧損困境，累計虧損超17億元。這一局面源工控自動化領域競爭加劇，行業內卷導致產品價格下滑，疊加下游市場需求波動，使得包括新時達在內的工控廠商業績承壓。

從三年累計虧損17億到盈利434萬，海爾入主讓新時達翻身

然而，隨著海爾集團今年入主新時達后，以及工業機器人市場回暖，公司經營態勢迎來關鍵轉折。在雙重利好驅動下，新時達一掃此前連續三年的低迷陰霾，一改過去低迷不振的態勢，營收實現恢復增長，并成功扭虧為盈，結束連續三年虧損局面。

2025年前三季度，新時達營收26.53億元，同比增長17.2%，凈利潤更以434萬元的成績結束虧損周期，標志著其已邁入穩健發展的新階段。這一轉變不僅印證了海爾賦能與行業復蘇的協同效應，也為后續技術升級與生態協同奠定了堅實基礎。

海爾集團成為新時達實控人，正式成為海爾卡奧斯工業互聯網生態成員，成功激活了這家陷入困境的企業，再次煥發生機，把在大樹下面好乘涼體現的淋漓盡致，也展現了技術導入+生態協同的創新模式價值。

與此同時，海爾卡奧斯還將注入12.19億元的資金，推動新時達現有業務發展的同時，并加強戰略協同。雙方共同加強工業自動化領域上下游產業鏈的協同，提升智能制造領域關鍵技術和產品能力，進一步提升上市公司的盈利能力， 促進新質生產力的轉型升級。

從實驗到實訓，新時達人形機器人入駐海爾工廠，具身智能產業化邁出關鍵一步

通過海爾卡奧斯工業互聯網平臺的深度賦能，與海爾集團協作，經營層有保障，展現出新時達進入海爾賦能的發展新階段，包括依托海爾全球160多個制造中心的場景資源，結合新時達在自動化與機器人領域的技術積累，共同推動具身智能產業化落地。

其中，新時達人形機器人已在海爾重慶冰箱互聯工廠現場產線完成部署，并于真實場景中開展實訓，后續將逐步承擔作業并進階復雜流程。

諸如給冰箱下鉸鏈支座涂潤滑油過程中，該人形機器人通過精準控制與軌跡優化，確保潤滑油涂抹均勻，作業過程穩定可控。原本兩人輪班操作的涂油工序，如今由新時達一位機器人穩定完成。同時，巡檢和搬運的能力也在工作之余，進行不斷地訓練和測試。

對于新時達而言，重慶海爾冰箱工廠的成功落地，標志著新時達具身智能機器人從實驗階段正式邁入場景實訓階段。

整體來說，新時達能走出困境，核心在于海爾的賦能下，新時達與卡奧斯進行深度融合，進一步提升智能制造領域的關鍵技術和產品能力，從而提升盈利能力。

工業機器人行業復蘇+國產替代加速：新時達借海爾協同實現業績強勢反轉

值得注意的是，當前工業機器人行業經歷兩年調整后，行業邁入新增長階段，也是新時達扭轉業績的核心因素。

工業機器人行業經歷兩年深度調整后，在2025年迎來關鍵轉折點，需求呈現回暖態勢。根據睿工業的數據顯示，2025年前三季度累計銷量超24.4萬臺，同比增長超12.9%。

隨著工業機器人行業需求有所回暖，以及國產替代加速，諸如新時達、埃斯頓等工業機器人廠商業績恢復增長態勢，成功扭轉過去的業績頹勢，營收與凈利潤恢復雙增長，預示著2025年強勢復蘇。

自2020年開始，工控國產替代就開始加速。盡管本土企業和國外企業還有一定的差距，但國內的工控企業已能基本滿足國內制造業80%以上的生產需求，僅有少數部分設備一定需要采用進口設備。

新時達作為一家老牌自動化企業，深耕工控行業30年，構建從控制器、伺服驅動、電機到機器人本體的全產業鏈能力，是國內少數以“控制器”為起點切入機器人本體制造的企業，顯示出抓住大時代機遇。

由此，新時達實現了控制技術在不同行業的橫向擴張，從最初的電梯控制，到傳動控制，到工業機器人控制，以及正在研發的具身智能控制，形成了電梯控制、機器人、控制與驅動等產品體系，促進新質生產力的轉型升級。

尤其海爾集團成為新時代實控人后，為新時達打造“AI+工業自動化、工業機器人+人形機器人”的一體化系統及人工智能解決方案，提供了寶貴的規模化落地載體和持續迭代升級的閉環環境。

新時達作為自動化的重要廠商，受益市場需求回暖及國產替代加速疊加海爾協同，繼而推動營收得以復蘇。

最后

生成式AI時代，在AI大模型、大數據、物聯網等新技術推動下，為產業轉型升級帶來新動能。尤其AI大模型、預測性維護等新技術與工業機器人結合，可以有效提高機器人的自主決策能力和維護效率，降低機器人使用難度，擴大機器人的應用范圍。

伴隨國內制造業轉型升級，提升裝備制造業數字化和智能化程度，在生產過程中，不斷增加數字化、自動化及智能化水平，驅動工業機器人部署規模日益擴大。

其中，我國作為全球最大工業機器人消費國，在國產替代大勢所趨，國產工業機器人品牌也得到迅速發展，新時達作為自動化的重要廠商，受益市場需求回暖及國產替代加速疊加海爾協同，繼而推動營收得以復蘇。

楊劍勇，福布斯中國撰稿人，表達觀點僅代表個人。致力于深度解讀AI大模型、人工智能、物聯網、云計算和智能家居等前沿科技。