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深圳殺出未來獨角獸:今年融資 5 億 前 OPPO 首席科學家下場

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深圳殺出未來獨角獸:今年融資 5 億 前 OPPO 首席科學家下場

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、云啟資本、國投創盈等聯合 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 化上,智平方已實現數千萬營收(確認收入)。這場由 " 造車基因 " 驅動的機器人革命,正重構全球智能制造版圖。

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智平方成立于 2023 年 4 月,以 " 物理世界 AGI" 為愿景,專注于研發通用智能具身終端。其核心產品是 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,該系列機器人已應用于國際頭部車企、高端制造企業及 互聯網 巨頭,解決傳統工業機器人柔性不足、依賴定制化編程的痛點。例如,在汽車產線中完成預裝配、精密零部件分揀等高難度任務,展現了對非結構化場景的強適應性

創始人郭彥東博士是國家級創新領軍專,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,主導過數億臺智能終端與智能汽車的 AI 系統研發。他觀察到,受限于單一任務算法和結構化環境依賴,傳統機器人難以應對復雜需求,比如制造業柔性化升級、家庭服務場景等。

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,替代傳統預編程方案。例如,通過多模態感知與生成式操作模型(如 RoboMamba),實現無需代碼調整的任務泛化能力,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,逐步滲透公共服務與個人康養場景。2024 年,智平方實現數千萬確認收入,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,它聯合北京大學發布 RoboMamba 模型,其 " 未見任務 " 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,簽約多家車企與制造企業,全年營收突破數千萬。

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模預計 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。

當前行業痛點集中于長尾任務泛化、硬件成本與可靠性平衡。

一、長尾任務泛化。

比如任務泛化困境。現有機器人多針對特定場景(如工業焊接、物流搬運)設計,難以適應復雜多樣的長尾任務。例如,家庭服務機器人無法同時處理清潔、陪護、應急響應等任務,需針對每個任務單獨訓練。

再比如硬件異構適配難題。例如,人形機器人的雙足平衡控制與工業機械臂的軌跡規劃需獨立開發,增加研發成本。

二、硬件成本與可靠性平衡難題。

比如成本結構制約商業化。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 早期產品單價超百萬,雖 2025 年量產預期將降至 30 萬級,但仍高于工業機器人平均成本(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,但輕量化設計與低成本材料可能縮短使用壽命。例如,服務機器人需每日連續運行 12 小時以上,其機械結構磨損、電池衰減問題亟待解決。

三、行業破局路徑。

比如算法優化與數據閉環。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。

再比如供應鏈國產化與技術創新。加速傳感器、伺服電機等核心部件有待國產化,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。它強調的是跨場景適應能力,如 AlphaBot 系列,能執行工業總裝、物料搬運、服務康養等多樣化任務。

深圳殺出未來獨角獸:今年融資 5 億 前 OPPO 首席科學家下場 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,但已經跑出一批有成長潛力的企業,比如智元機器人、智平方等。此外,作為 " 第二創新方向 ",部分巨頭也已紛紛下場,比如優必選、科大訊飛等。

在商業化上,行業還處于破局階段。頭部企業 2024 年已實現千臺級交付(如智元)或千萬級收入(如智平方),但量產成本較高,比如人形機器人單價仍超 30 萬元。

此外,生態競爭初見端倪。頭部企業通過開源模型(如 DeepSeek)、數據共享(如智元 AgiBot World 數據集)、產業鏈投資構建生態壁壘。例如,智元聯合華發集團布局康養與安防場景,形成 " 硬件 - 數據 - 模型 - 平臺 " 閉環;智平方與北京大學合作研發具身大模型等。

鹿死誰手尚不可知,行業格局仍存在較大變數。未來 3-5 年,通過量產能力、數據積累與生態協同等,市場才決出最終勝出者。

來源:鉛筆道

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