最近，深圳殺出一個(gè)未來(lái)獨(dú)角獸。智平方宣布完成過(guò)億元 Pre A+ 輪融資，由敦鴻資產(chǎn)、云啟資本、國(guó)投創(chuàng)盈等聯(lián)合投資。

在具身智能機(jī)器人這場(chǎng)全球競(jìng)速賽中，一家成立僅 2 年的中國(guó)公司殺出重圍——智平方，以 " 端到端 VLA 大模型 + 場(chǎng)景定義硬件 " 的新路徑。這家由前小鵬汽車(chē)、OPPO 首席科學(xué)家郭彥東領(lǐng)銜的團(tuán)隊(duì)，已在今年初完成兩輪累計(jì)超 5 億元融資。

值得一提的是，在商業(yè)化上，智平方已實(shí)現(xiàn)數(shù)千萬(wàn)營(yíng)收（確認(rèn)收入）。這場(chǎng)由 " 造車(chē)基因 " 驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人革命，正重構(gòu)全球智能制造版圖。

01

智平方成立于 2023 年 4 月，以 " 物理世界 AGI" 為愿景，專(zhuān)注于研發(fā)通用智能具身終端。其核心產(chǎn)品是 Alpha Bot 系列機(jī)器人，搭載自研的 AI2R Brain 大模型，通過(guò)輪式底盤(pán)、折疊機(jī)械臂等模塊化設(shè)計(jì)，在部分場(chǎng)景具有操作任意對(duì)象的能力。

目前，該系列機(jī)器人已應(yīng)用于國(guó)際頭部車(chē)企、高端制造企業(yè)及互聯(lián)網(wǎng)巨頭，解決傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人柔性不足、依賴定制化編程的痛點(diǎn)。例如，在汽車(chē)產(chǎn)線中完成預(yù)裝配、精密零部件分揀等高難度任務(wù)，展現(xiàn)了對(duì)非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景的強(qiáng)適應(yīng)性

創(chuàng)始人郭彥東博士是國(guó)家級(jí)創(chuàng)新領(lǐng)軍專(zhuān)，曾任微軟總部 AI 研究員、小鵬汽車(chē)首席科學(xué)家、OPPO 首席科學(xué)家，主導(dǎo)過(guò)數(shù)億臺(tái)智能終端與智能汽車(chē)的 AI 系統(tǒng)研發(fā)。他觀察到，受限于單一任務(wù)算法和結(jié)構(gòu)化環(huán)境依賴，傳統(tǒng)機(jī)器人難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜需求，比如制造業(yè)柔性化升級(jí)、家庭服務(wù)場(chǎng)景等。

郭彥東的破局路徑是：以 " 端到端 VLA 大模型 + 場(chǎng)景定義硬件 " 的新方式，替代傳統(tǒng)預(yù)編程方案。例如，通過(guò)多模態(tài)感知與生成式操作模型（如 RoboMamba），實(shí)現(xiàn)無(wú)需代碼調(diào)整的任務(wù)泛化能力，即使是 " 打開(kāi)未知包裝盒 " 等未訓(xùn)練指令，模型也可自主推理完成。

在盈利模式上，智平方從高端制造切入，逐步滲透公共服務(wù)與個(gè)人康養(yǎng)場(chǎng)景。2024 年，智平方實(shí)現(xiàn)數(shù)千萬(wàn)確認(rèn)收入，客戶覆蓋全球 TOP10 車(chē)企中的 3 家。

智平方是一年非常年輕的公司，2023 年 4 月份才成立，成立之初就獲得清華大學(xué)系基金 SEE Fund 天使投資。2024 年 6 月，它聯(lián)合北京大學(xué)發(fā)布 RoboMamba 模型，其 " 未見(jiàn)任務(wù) " 的泛化能力超越 Google RT 系列 30%，成為 NeurIPS 2024 會(huì)議首個(gè)入選的中國(guó)具身智能成果。 2024 年 Q4， Alpha Bot 1S 量產(chǎn)，簽約多家車(chē)企與制造企業(yè)，全年?duì)I收突破數(shù)千萬(wàn)。

2025 年 1-3 月，它又完成兩輪累計(jì)超 5 億元融資。

02

全球具身智能機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì) 2025 年超百億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率超 50%，中國(guó)有望成為最大的增量市場(chǎng)之一。

當(dāng)前行業(yè)痛點(diǎn)集中于長(zhǎng)尾任務(wù)泛化、硬件成本與可靠性平衡。

一、長(zhǎng)尾任務(wù)泛化。

比如任務(wù)泛化困境。現(xiàn)有機(jī)器人多針對(duì)特定場(chǎng)景（如工業(yè)焊接、物流搬運(yùn)）設(shè)計(jì)，難以適應(yīng)復(fù)雜多樣的長(zhǎng)尾任務(wù)。例如，家庭服務(wù)機(jī)器人無(wú)法同時(shí)處理清潔、陪護(hù)、應(yīng)急響應(yīng)等任務(wù)，需針對(duì)每個(gè)任務(wù)單獨(dú)訓(xùn)練。

再比如硬件異構(gòu)適配難題。例如，人形機(jī)器人的雙足平衡控制與工業(yè)機(jī)械臂的軌跡規(guī)劃需獨(dú)立開(kāi)發(fā)，增加研發(fā)成本。

二、硬件成本與可靠性平衡難題。

比如成本結(jié)構(gòu)制約商業(yè)化。人形機(jī)器人核心零部件（如高精度傳感器、伺服電機(jī)）依賴進(jìn)口，導(dǎo)致成本居高不下。例如，宇樹(shù)科技早期產(chǎn)品單價(jià)超百萬(wàn)，雖 2025 年量產(chǎn)預(yù)期將降至 30 萬(wàn)級(jí)，但仍高于工業(yè)機(jī)器人平均成本（約 10 萬(wàn) / 臺(tái)）。

再比如可靠性與壽命矛盾。消費(fèi)級(jí)場(chǎng)景（如家庭陪護(hù)）對(duì)機(jī)器人可靠性要求高，但輕量化設(shè)計(jì)與低成本材料可能縮短使用壽命。例如，服務(wù)機(jī)器人需每日連續(xù)運(yùn)行 12 小時(shí)以上，其機(jī)械結(jié)構(gòu)磨損、電池衰減問(wèn)題亟待解決。

三、行業(yè)破局路徑。

比如算法優(yōu)化與數(shù)據(jù)閉環(huán)。機(jī)器人必須減少對(duì)人工標(biāo)注的依賴，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模仿學(xué)習(xí)算法提升泛化能力（如 RT-1/2、OpenVLA 模型。

再比如供應(yīng)鏈國(guó)產(chǎn)化與技術(shù)創(chuàng)新。加速傳感器、伺服電機(jī)等核心部件有待國(guó)產(chǎn)化，降低成本。此外，必須探索新型材料（如碳纖維）提升硬件可靠性。

03

智平方所處的賽道是：具身智能機(jī)器人 - 通用智能機(jī)器人。它強(qiáng)調(diào)的是跨場(chǎng)景適應(yīng)能力，如 AlphaBot 系列，能執(zhí)行工業(yè)總裝、物料搬運(yùn)、服務(wù)康養(yǎng)等多樣化任務(wù)。

具身智能機(jī)器人二級(jí)分類(lèi)

通用智能機(jī)器人目前尚未形成絕對(duì)頭部，但已經(jīng)跑出一批有成長(zhǎng)潛力的企業(yè)，比如智元機(jī)器人、智平方等。此外，作為 " 第二創(chuàng)新方向 "，部分巨頭也已紛紛下場(chǎng)，比如優(yōu)必選、科大訊飛等。

在商業(yè)化上，行業(yè)還處于破局階段。頭部企業(yè) 2024 年已實(shí)現(xiàn)千臺(tái)級(jí)交付（如智元）或千萬(wàn)級(jí)收入（如智平方），但量產(chǎn)成本較高，比如人形機(jī)器人單價(jià)仍超 30 萬(wàn)元。

此外，生態(tài)競(jìng)爭(zhēng)初見(jiàn)端倪。頭部企業(yè)通過(guò)開(kāi)源模型（如 DeepSeek）、數(shù)據(jù)共享（如智元 AgiBot World 數(shù)據(jù)集）、產(chǎn)業(yè)鏈投資構(gòu)建生態(tài)壁壘。例如，智元聯(lián)合華發(fā)集團(tuán)布局康養(yǎng)與安防場(chǎng)景，形成 " 硬件 - 數(shù)據(jù) - 模型 - 平臺(tái) " 閉環(huán)；智平方與北京大學(xué)合作研發(fā)具身大模型等。

鹿死誰(shuí)手尚不可知，行業(yè)格局仍存在較大變數(shù)。未來(lái) 3-5 年，通過(guò)量產(chǎn)能力、數(shù)據(jù)積累與生態(tài)協(xié)同等，市場(chǎng)才決出最終勝出者。

來(lái)源：鉛筆道