34个自由度协同运作，700毫米臂展精准操作，0-240厘米垂直工作范围无缝覆盖，这台名为AlphaBot 2的机器人正悄然改变中国具身智能产业的格局。

2025年4月，智平方推出新一代通用智能机器人AlphaBot 2，搭载其自主研发的全域全身VLA大模型Alpha Brain，首次实现了从视觉感知、语言理解到全身动作的端到端协同。

成立于2023年4月的智平方，在短短两年内迅速完成7轮数亿级融资，估值突破10亿美元大关，跻身独角兽阵营。

其产品已进入东风柳汽工厂执行物流转运，在华熙生物无菌车间完成物料拆包消毒，并在全球半导体显示领域拿下近5亿元订单。

01 机器人之梦

在美国普渡大学求学的郭彦东，师从AI领域的美国工程院院士Jan P. Allebach和Charles A. Bouman，这段经历为他日后在人工智能领域的深耕奠定了坚实基础。

郭彦东的职业生涯贯穿了AI技术从研究到产业化的全过程。在微软美国总部核心AI团队任职期间，他与全球顶尖AI科学家一起工作，主导开发了多款AI前沿技术和产品。

其中Custom Vision服务是全球范围内首次将“预训练模型+场景微调”商业化的实践尝试。

然而，郭彦东并未满足于纯软件领域的成就。他先后担任小鹏汽车和OPPO的首席科学家与研发高管，将AI原创硬核研发与手机、汽车两大智能终端相结合，主导推动了数亿台智能终端的AI研发工作。

这一独特的职业轨迹，让他成为罕见的“AI+智能硬件”复合型专家。

2023年初，郭彦东创立智平方，目标直指拥有“具身智能大脑”的新一代机器人。他敏锐地意识到，机器人行业的核心矛盾已从硬件制造能力转向“大脑”的智能化水平。

郭彦东曾表示：“人形机器人必须从‘能跑能跳’转向‘能工作’，拥有泛化的智能操作能力才是下一代机器人竞争的核心”。

智平方核心团队的组建体现了郭彦东对“六边形团队”的追求。除了郭博士以外，智平方核心成员来自微软、小鹏、OPPO、Momenta等国际领先企业。

团队成员毕业于清华大学、北京大学、中科院、加州伯克利大学、哥伦比亚大学等知名学府，构成了行业稀缺的、兼具AI研发、智能硬件、规模量产与产业化全栈能力的团队。

02 独角兽跨越

智平方的成立时机看似偶然，实则是AI技术发展至一定阶段的必然产物。2023年4月，公司正式成立，致力于研发生产通用智能具身终端。

当时，具身智能领域正处于爆发前夜，而智平方已经精准锁定了自己的技术路线。

公司的融资历程堪称业界传奇。2025年1月，智平方宣布完成数亿元Pre-A轮战略融资，由达晨财智与敦鸿资产联合领投，基石资本跟投。

这成为2025年具身智能领域的首笔数亿融资。

仅仅两个月后的2025年3月，智平方迅速拿下新一轮过亿元Pre A+轮融资。投资方包括敦鸿资产、云启资本和国投创盈等财务与产业基金。

半年内累计完成7轮数亿级融资，在整个机器人融资历史上来看，实属罕见。

2025年9月，智平方完成新一轮A系列融资，规模达数亿元。本轮由深创投超过亿元领投，老股东敦鸿资产、国投的持续加码。

还吸引华熙生物和一家大型零售企业以产业资本的身份参与投资，彰显了产业资本对公司技术实力和商业前景的高度认可。

在资本加持下，智平方的产品迭代速度令人瞩目。2024年7月，公司推出初代AlphaBot机器人，主打模块化设计，可根据场景更换移动底盘与夹具模组，支持柔性场景下的精准感知与任务执行。

2025年4月，智平方发布新一代通用智能机器人AlphaBot 2，并宣布全面升级“AGI终端”战略。

AlphaBot 2是首款搭载全域全身VLA大模型的通用智能机器人，通过视觉、语言与动作的端到端协同，在复杂工业与公共服务场景中展现出较强的泛化能力与适应性。

03 大模型创新

在技术路径选择上，智平方从成立之初就确立了端到端VLA（视觉-语言-行动）的技术方向。这一选择在当时堪称大胆，因为它直接挑战了机器人领域的传统分层架构。

2024年6月，Physical Intelligence（PI）的成立吸引了广泛关注，采用的VLA端到端范式被认为是具身智能的“终局”方案。

然而，早在PI成立之前，智平方已经悄然确定了“端到端”的技术范式，并在关键领域率先实现突破。郭彦东博士强调：“对技术发展趋势的成功预判是创业的核心能力之一”。

2024年6月，智平方与北京大学合作推出了针对操作机器人的RoboMamba端到端具身大模型。这一模型不仅比PI的OpenVLA更早公开应用，还在未见任务（Unseen Task）的泛化能力上显著超越Google的RT系列模型。

这一突破性成果，让智平方成功入选人工智能顶级会议NeurIPS2024，是中国具身创业公司首次在VLA端到端方向国际发声。

2025年4月，智平方发布了全球首个全域全身VLA大模型（GOVLA）。该大模型突破常规VLA模型仅控制机械臂的局限，实现了更好的感知能力、全身与轨迹控制能力。

并全球首次输出快慢系统融合的端到端大模型。

GOVLA大模型由三个核心部分组成：空间交互基础模型、慢系统（System 2）和快系统（System 1）。它们共同协作，实现对用户指令、环境信息与机器人状态的实时解析与响应。

慢系统负责复杂逻辑推理与任务规划，完成高层语义理解和多步骤任务拆解；快系统专注于机器人全身运动控制与实时轨迹生成，保障对动态环境做出即时反应。

智平方还与北京大学等机构推出开源版本FiS-VLA，在三方权威评测中综合性能超越国际标杆Physical Intelligence的π0模型达30%。

04 产品快迭代

智平方的AlphaBot系列机器人经历了快速的产品迭代，目前已推出AlphaBot、AlphaBot 1S和AlphaBot 2三个版本。这种迭代速度背后，反映了公司技术积累的加速度。

初代AlphaBot于2024年7月发布，主打模块化设计，可根据场景更换移动底盘与夹具模组，支持柔性场景下的精准感知与任务执行。

这款产品为智平方打开了市场验证的大门。

AlphaBot 1S融合了轮式设计、折叠升降结构与高自由度的机械臂，超长续航，仿人形态支持多任务切换。

能够在高度灵活、柔性、多样的场景中，精准感知世界，实现“在任意场景、操作任意物体、完成多样任务”。

2025年4月推出的AlphaBot 2代表了当前具身大模型机器人的顶尖水平。该机器人整机采用34+自由度设计，单臂臂展700mm。

垂直工作范围0-240cm，续航6小时以上，核心部件无故障运行时间超5万小时。

AlphaBot 2的性能提升主要体现在三个方面：全域空间感知能力，具备360°×360°全空间探测感知；广泛的操作范围，采用腰腿升降结构。

垂直工作范围扩展至0-240cm；持久的续航表现，支持连续工作6小时以上，远超行业平均水平。

AlphaBot系列机器人在多个真实场景中展现出卓越的适用性与可靠性。在汽车制造领域，可执行上下料、拖拽料车、贴标、收纳保护布等任务。

覆盖装配、检测、物流及运维等多个环节。

在半导体显示行业，能够完成PCB操作、OLED真空贴合等高精度作业；在文化展演与服务业，展示了跨场景适应能力，如打油茶、制作咖啡冰淇淋、打架子鼓等。

05 演示到商用

智平方在商业化落地方面表现出色，真正实现了技术价值到商业价值的转化。截至2025年4月，智平方的产品已覆盖汽车制造、半导体、生物科技和公共服务领域。

进入东风柳汽工厂执行物流转运，在华熙生物无菌车间完成物料拆包消毒，进驻惠科全球生产基地完成仓储物流、上下物料等全流程作业。

2025年下半年以来，智平方的商业订单迎来爆发式增长。9月11日，智平方与惠科股份全资子公司慧智物联达成近5亿元战略合作。

计划三年内为惠科全球生产基地部署超1000台AlphaBot系列轮式人形机器人。

这是全球半导体显示领域首个具身智能规模化应用项目。此前，智平方的机器人已落地东风柳汽、晶能微等工厂。覆盖从零部件装配到质检测试的全流程业务，帮助合作工厂提升工艺一致性，降低人工依赖。

值得注意的是，就在智平方的订单公布前一周，优必选刚宣布获得2.5亿元采购合同，并称其为“全球最大人形机器人订单”，而这一纪录保持不到十天即被智平方超越。

智平方的商业落地策略有着清晰的逻辑。公司坚持“从半结构化到非结构化”的渐进战略，率先攻坚汽车制造、半导体、生物科技等最高价值、最复杂的工业场景。并在国内一线城市机场等公共服务场景部署。

通过其软硬一体的AlphaBot系列机器人在真实场景中的持续作业，智平方已构建起难以超越的“数据飞轮”和场景复利壁垒。郭彦东博士指出：“好的机器人数据一定是从真实的劳动中来、到劳动中去”。

06 数产双轮动

智平方的竞争优势不仅在于技术和产品，更在于其前瞻性的战略布局。在数据获取方面，公司独创了“正反金字塔”数据模型，强调了真实场景作业数据的核心价值。

冷启动阶段（正金字塔）以互联网和仿真数据打基础，保证多样性与增长；大规模部署后（倒金字塔），高价值的真实场景作业数据成为模型迭代的关键“粮食”，实现“越用越聪明”。

智平方深刻洞察到“真实场景闭环”是未来三年竞争的核心。随着部署规模的扩大，机器人运行中所产生的数据持续反哺GOVLA大模型训练。形成“数据飞轮”效应，推动系统越用越聪明、越用越通用，为实现广泛商业化落地奠定坚实基础。

在产能建设上，智平方已启动自有产线建设计划。公司计划2028年实现万台年产能，2033年扩展至百万台商业化规模。

这一产能规划远超同行，体现了公司对市场前景的充分信心。

智平方的AlphaBot系列机器人采用小样本学习模式。凭借预训练基础，仅需少量现场数据进行微调，即可将任务成功率从90%提升至99%，并保持稳定输出。

该机制大幅降低了新场景部署中的时间和成本，解决了传统工业机器人依赖大量编程和调试的痛点。

在全球化布局方面，智平方也将目光投向国际市场。公司在本轮融资资金将用于GOVLA大模型及AlphaBot系列机器人的持续迭代、自建产线扩容与全球市场拓展。

随着千台订单的落地实施，智平方不仅证明了其技术路线的商业化可行性，更为中国具身大模型产业的大规模应用撕开了一道关键突破口。

07 挑战与机遇

尽管发展迅速，智平方仍然面临着诸多挑战。郭彦东坦言，“目前人形机器人本体量产层面没有100%成熟，一些零部件的产量并不大，产能有待建设”。

他认为，研发不成熟的产品，硬件零部件若纳入到主机里面，就有可能被卡住，它有很多不确定性。

对于行业发展阶段，郭彦东给出了自己的判断：人形机器人时代的“iPhone时刻”需要5-7年，而机器人能够真正大规模To B应用需要大约3年。

这一判断相较于行业的普遍预期更为理性务实。

在资本市场层面，虽然智平方估值已突破10亿美元，但与美国机器人企业相比，中国企业的估值仍被低估。

例如，Figure AI在2025年9月完成超10亿美元C轮融资后，投后估值飙升至390亿美元。

而Physical Intelligence正以50亿美元估值洽谈新融资。有投资人士指出，中国头部机器人企业如果处于美国市场，那么整体的估值还将至少高出5倍到10倍。

智平方的愿景是让通用智能机器人像智能汽车和智能手机一样，成为人人可用的智能终端。实现这一愿景需要技术、产品、商业化的协同进步。

随着“数据飞轮”效应的不断加速，以及自有产线建设的推进，智平方有望在具身智能的赛道上继续保持领先地位。

从深圳南山区出发，智平方的机器人正悄然走向全球制造工厂。

在东风柳汽的车间、华熙生物的无菌室以及惠科全球生产基地，AlphaBot系列机器人不再是演示工具，而是真正的生产力工具。

郭彦东曾说，机器人必须从“能跑能跳”转向“能工作”。今天的智平方，正在用千台订单和不断刷新的业绩证明，具身智能的商业化破局已从愿景走向现实。

当多数机器人公司还在技术演示与商业落地的鸿沟前徘徊时，智平方已经凭借其GOVLA大模型的技术高度与商业化布局的广度，在具身智能的赛道上跑出了独特的“智平方速度”。