最近，深圳殺出一個未來獨角獸。智平方宣布完成過億元 Pre A+ 輪融資，由敦鴻資產(chǎn)、云啟資本、國投創(chuàng)盈等聯(lián)合投資。

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

值得一提的是，在商業(yè)化上，智平方已實現(xiàn)數(shù)千萬營收（確認收入）。這場由 " 造車基因 " 驅(qū)動的機器人革命，正重構(gòu)全球智能制造版圖。

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

目前，該系列機器人已應(yīng)用于國際頭部車企、高端制造企業(yè)及互聯(lián)網(wǎng)巨頭，解決傳統(tǒng)工業(yè)機器人柔性不足、依賴定制化編程的痛點。例如，在汽車產(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)了對非結(jié)構(gòu)化場景的強適應(yīng)性

創(chuàng)始人郭彥東博士是國家級創(chuàng)新領(lǐng)軍專，曾任微軟總部 AI 研究員、小鵬汽車首席科學家、OPPO 首席科學家，主導過數(shù)億臺智能終端與智能汽車的 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)機器人難以應(yīng)對復雜需求，比如制造業(yè)柔性化升級、家庭服務(wù)場景等。

郭彥東的破局路徑是：以 " 端到端 VLA 大模型 + 場景定義硬件 " 的新方式，替代傳統(tǒng)預(yù)編程方案。例如，通過多模態(tài)感知與生成式操作模型（如 RoboMamba），實現(xiàn)無需代碼調(diào)整的任務(wù)泛化能力，即使是 " 打開未知包裝盒 " 等未訓練指令，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)與個人康養(yǎng)場景。2024 年，智平方實現(xiàn)數(shù)千萬確認收入，客戶覆蓋全球 TOP10 車企中的 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系基金 SEE Fund 天使投資。2024 年 6 月，它聯(lián)合北京大學發(fā)布 RoboMamba 模型，其 " 未見任務(wù) " 的泛化能力超越 Google RT 系列 30%，成為 NeurIPS 2024 會議首個入選的中國具身智能成果。 2024 年 Q4， Alpha Bot 1S 量產(chǎn)，簽約多家車企與制造企業(yè)，全年營收突破數(shù)千萬。

2025 年 1-3 月，它又完成兩輪累計超 5 億元融資。

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全球具身智能機器人市場規(guī)模預(yù)計 2025 年超百億美元，年復合增長率超 50%，中國有望成為最大的增量市場之一。

當前行業(yè)痛點集中于長尾任務(wù)泛化、硬件成本與可靠性平衡。

一、長尾任務(wù)泛化。

比如任務(wù)泛化困境。現(xiàn)有機器人多針對特定場景（如工業(yè)焊接、物流搬運）設(shè)計，難以適應(yīng)復雜多樣的長尾任務(wù)。例如，家庭服務(wù)機器人無法同時處理清潔、陪護、應(yīng)急響應(yīng)等任務(wù)，需針對每個任務(wù)單獨訓練。

再比如硬件異構(gòu)適配難題。例如，人形機器人的雙足平衡控制與工業(yè)機械臂的軌跡規(guī)劃需獨立開發(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。人形機器人核心零部件（如高精度傳感器、伺服電機）依賴進口，導致成本居高不下。例如，宇樹科技早期產(chǎn)品單價超百萬，雖 2025 年量產(chǎn)預(yù)期將降至 30 萬級，但仍高于工業(yè)機器人平均成本（約 10 萬 / 臺）。

再比如可靠性與壽命矛盾。消費級場景（如家庭陪護）對機器人可靠性要求高，但輕量化設(shè)計與低成本材料可能縮短使用壽命。例如，服務(wù)機器人需每日連續(xù)運行 12 小時以上，其機械結(jié)構(gòu)磨損、電池衰減問題亟待解決。

三、行業(yè)破局路徑。

比如算法優(yōu)化與數(shù)據(jù)閉環(huán)。機器人必須減少對人工標注的依賴，通過強化學習、模仿學習算法提升泛化能力（如 RT-1/2、OpenVLA 模型。

再比如供應(yīng)鏈國產(chǎn)化與技術(shù)創(chuàng)新。加速傳感器、伺服電機等核心部件有待國產(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。

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

具身智能機器人二級分類

通用智能機器人目前尚未形成絕對頭部，但已經(jīng)跑出一批有成長潛力的企業(yè)，比如智元機器人、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，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 年已實現(xiàn)千臺級交付（如智元）或千萬級收入（如智平方），但量產(chǎn)成本較高，比如人形機器人單價仍超 30 萬元。

此外，生態(tài)競爭初見端倪。頭部企業(yè)通過開源模型（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)集團布局康養(yǎng)與安防場景，形成 " 硬件 - 數(shù)據(jù) - 模型 - 平臺 " 閉環(huán)；智平方與北京大學合作研發(fā)具身大模型等。

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

來源：鉛筆道