最近，深圳出现了一个未来独角兽。智平方宣告已经完成了过亿元的 Pre A+轮融资，此次融资是由敦鸿资产、云启资本、国投创盈等共同进行投资的。
在全球竞速的具身智能机器人领域中，有一家成立仅 2 年的中国公司崭露头角，它是智平方。该公司以“端到端 VLA 大模型+场景定义硬件”的新路径，在今年初已完成两轮累计超 5 亿元的融资。其团队由前小鹏汽车、OPPO 的首席科学家郭彦东领衔。
值得一提的是，在商业化方面，智平方已经达成了数千万的营收（确认收入）。这场由“造车基因”所推动的机器人革命，正在对全球智能制造的版图进行重构。
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智平方于 2023 年 4 月成立。它以“物理世界 AGI”作为愿景。并且专注于研发通用智能具身终端。其核心产品是 Alpha Bot 系列机器人。该机器人搭载了自研的 AI2R Brain 大模型。通过轮式底盘以及折叠机械臂等模块化设计。在部分场景具备操作任意对象的能力。
目前，该系列机器人已在国际头部车企得到应用。目前，该系列机器人已在高端制造企业得到应用。目前，该系列机器人已在互联网巨头得到应用。它解决了传统工业机器人柔性不足的痛点。它解决了传统工业机器人依赖定制化编程的痛点。例如，在汽车产线中能够完成预装配这一高难度任务。例如，在汽车产线中能够完成精密零部件分拣这一高难度任务。这些机器人展现了对非结构化场景的强适应性。
创始人郭彦东博士为国家级创新领军专。他曾担任微软总部 AI 研究员，也曾担任小鹏汽车首席科学家，还担任过 OPPO 首席科学家。他主导过数亿台智能终端与智能汽车的 AI 系统研发。他观察到，传统机器人因受限于单一任务算法以及对结构化环境的依赖，难以应对诸如制造业柔性化升级、家庭服务场景等复杂需求。
三是即便面对“打开未知包装盒”等未训练指令，模型也能够自主推理并完成相关任务。
智平方的盈利模式是从高端制造开始切入，接着逐步向公共服务和个人康养场景渗透。在 2024 年，智平方达成了数千万的确认收入，其客户涵盖了全球 TOP10 车企中的 3 家。
智平方是一家非常年轻的公司，于 2023 年 4 月成立。在成立之初，就获得了清华大学系基金 SEE Fund 的天使投资。2024 年 6 月，它与北京大学联合发布了 RoboMamba 模型。该模型的“未见任务”泛化能力超越了 Google RT 系列 30%，成为 NeurIPS 2024 会议首个入选的中国具身智能成果。2024 年的第四季度，Alpha Bot 1S 实现了量产。同时，它还与多家车企以及制造企业签订了合约。在这一年里，其营收成功突破了数千万。
2025年1-3月，它又完成两轮累计超5亿元融资。
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全球具身智能机器人市场规模到 2025 年将会超过一百亿美元。其年复合增长率将会超过 50%。中国有希望成为最大的增量市场中的一个。
当前行业痛点集中于长尾任务泛化、硬件成本与可靠性平衡。
一、长尾任务泛化。
例如任务泛化困境。现今的机器人大多是针对特定的场景（像工业焊接、物流搬运等）来进行设计的，这样的机器人很难去适应那些复杂且多样的长尾任务。举例来说，家庭服务机器人没办法同时对清洁、陪护、应急响应等这些任务进行处理，并且还需要针对每一个单独的任务去进行训练。
比如存在硬件异构适配的难题。像人形机器人的双足平衡控制和工业机械臂的轨迹规划，这两者需要各自独立进行开发，这样就会增加研发成本。
二、硬件成本与可靠性平衡难题。
成本结构对商业化有制约作用。人形机器人的核心零部件，像高精度传感器、伺服电机等都依赖进口，这使得成本一直处于较高的水平。举例来说，宇树科技早期的产品单价超过了百万，尽管 2025 年有量产预期且价格将降至 30 万级，但依然比工业机器人的平均成本（大约 10 万/台）要高。
例如可靠性和寿命存在矛盾。在消费级场景，像家庭陪护这类，对机器人的可靠性有着较高的要求。然而，轻量化的设计以及使用低成本的材料，可能会导致使用寿命缩短。比如说，服务机器人需要每天连续运行 12 小时以上，其机械结构的磨损问题以及电池的衰减问题都亟待去解决。
三、行业破局路径。
算法优化以及数据闭环。机器人需要降低对人工标注的依存度，借助强化学习和模仿学习算法来增强泛化能力，例如 RT-1/2 模型以及 OpenVLA 模型。
比如供应链的国产化以及技术创新方面。加速传感器和伺服电机等这些核心部件需要实现国产化，以此来降低成本。另外，还必须去探索新型材料（像碳纤维之类的），以提升硬件的可靠性。
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智平方所处的赛道为具身智能机器人以及通用智能机器人。其强调的是跨场景的适应能力，像 AlphaBot 系列，能够执行工业总装这类任务，也能够进行物料搬运，还能够在服务康养等领域发挥作用。
具身智能机器人二级赛道分类
通用智能机器人目前还没有形成绝对的头部企业。不过，已经有一批具有成长潜力的企业崭露头角，其中包括智元机器人和智平方等。另外，“第二创新方向”方面，部分巨头也已经开始行动，像优必选和科大讯飞等。
在商业化方面，行业仍处于破局的阶段。头部企业在 2024 年已经达成了千台级别的交付，例如智元；或者实现了千万级别的收入，比如智平方。然而，量产成本比较高，像人形机器人的单价依然超过 30 万元。
此外，生态竞争开始显现。头部企业借助开源模型（像 DeepSeek 这样的）以及数据共享（像智元 AgiBot World 数据集这样的），并且通过产业链投资来构建生态壁垒。比如，智元与华发集团携手布局康养和安防领域，从而形成了“硬件 - 数据 - 模型 - 平台”的闭环；智平方和北京大学合作研发具身大模型等。
鹿死谁手尚未可知，行业格局还存在很大的变数。在未来的 3 到 5 年时间里，凭借量产能力、数据积累以及生态协同等方面，市场才能决出最终的胜出者。
本文来自微信公众号 ，作者：不说谎的，36氪经授权发布。
