四家機器人公司創始人談共識：不賭拐點，不湊熱鬧，不靠炫技，最終算好商業帳

跑了深圳四家人形機器人企業，

越說不出“爆發”“拐點”這類詞。

判斷五：既要“好演算法”  也要“算好帳”

具身智能資本融資規模迅速擴大，商業化落地仍處於早期探索階段。

據不完全統計，截至2025年12月，中國具身智能和機器人領域投資事件數達744起，融資總額735.43億元人民幣。

“人形機器人有一個很大的坎，就是找到場景。”越疆科技創始人劉培超說，過去兩年，人形機器人在運動性能、互動性能上取得了突破，但最終人們期待的是它落地，是場景需要的操作性能。

在劉培超看來，真正使用者要付費、企業能收到錢持續投入研發，這個“飛輪”賺錢的核心是使用者能算過帳、能付費。“現在很多團隊把樣品當成產品，拍個demo就結束了。但真正使用者要付費，核心是ROI（投資回報率）。”

劉培超給出了一個核算標準：“使用者買一兩台叫嘗鮮，可以不計成本；買三五台是能用起來了；真正買到10台、20台時，客戶就是算過投資回報率了。當它的生產效率已經超過手工或其他專業裝置時，就會批次上線。”

“按照現在中國市場的勞動水平，購買機器人‘打工’，大概是3年左右回本，歐美市場大概是1年半左右。”劉培超判斷，“核心挑戰是要有更穩定的硬體、可控的大腦，就能很快實現行業技術和產品的突破。我相信這個過程非常快，3到5年應該是一件確定性的事情。”  (察理思特)

投資界獲悉，今天（6月29日），被譽為「最像特斯拉」的通用智慧型手機器人——智平方近期迅速完成一系列新融資，融資總額近50億元人民幣，估值飆升至超200億元，成為粵港澳大灣區首個估值突破200億的具身智能企業。

極具風向標意味的是，智平方本輪投資方名單實現了“國家隊-部委-大灣區-地方資金-險資-券商-產業方-財投”全鏈條頂級資本的唯一全覆蓋，堪稱賽道內資本認可度的天花板。某種程度上，這也提高了未來上市的確定性。

回想三年前，郭彥東在深圳創辦智平方，他帶領團隊跳過彼時業內流行的“拼湊原型機”的初級階段，從一開始就瞄準了建構“通用智能體”的終局之戰。行至當下，智平方已成為大灣區具身智能新標竿，估值開始領跑。

今年具身智能融資風暴有目共睹，但各家比拚的已經不僅僅是融資速度與節奏，“誰投了”更顯含金量——能否聚集起足夠多元豪華的投資方，已成為一種隱形競爭力。

正如這一次，市場上各種類型的頭部機構幾乎都出現在智平方身後：

首先，既有國家隊的背書，又有粵港澳大灣區的支援——國家級戰略資本率先入局，包括國家中小企業體系基金、中國文化產業體系基金等；同時，作為粵港澳大灣區具身智能名片，智平方獲廣東省人工智慧基金、深創投、南山戰新投、粵港澳大灣區系列基金等區域重點平台持續加碼。

產業生態方面，中國生物製藥（正大集團）、康龍化成、茅台集團、招商局資本、五洲新春、萬豐控股、中貝通訊等多家產業龍頭，橫跨多類支柱產業，集體“獨家押注”智平方。加上過往百度戰投、中國中車等多類別大型產業方重點投資，智平方產業資本已完整覆蓋生物製藥、科技服務、高端製造、新零售等核心領域。

更引人注目的是，多家特斯拉核心生態鏈企業也同步重倉加持。這批與特斯拉在車規級供應鏈中有過深度協同的產業方，以“用腳投票”的方式，將智平方視作其在機器人賽道中“最像特斯拉”的戰略錨點。

除資本賦能外，各產業方同步開放了最核心的製藥產線、消費場景、港口建設與高端製造工藝，與智平方的具身智能大腦深度繫結、協同進化。

此外，最新系列融資還吸引了多家保險公司的佈局，以及中金資本、中信建投、洪泰資本、金沙江聯合資本、博華資本、航信資本等市場化財務投資機構及頭部券商系資本的深度參與。

達晨財智、敦鴻資產、道得投資、錫創投、梁創投、光遠投資、君禮資本等老股東持續超額追加投資，長期重倉陪伴。

如此陣容，堪稱智平方這兩年在創投圈高歌猛進的縮影。

創始人郭彥東是美國普渡大學電子與電腦工程學院博士畢業，國家級創新領軍，同時也是香港科技大學（廣州）的兼職教授。創業之前，郭彥東曾在微軟西雅圖總部擔任研究員，回國後擔任小鵬汽車和OPPO的首席科學家與研發高管等，擅長技術創新與產業落地的雙向兼顧，是行業稀缺的“AI+智能硬體”專家。

時間回到2023年初，郭彥東在深圳機器人谷創辦智平方，開始在創投圈掀起一場風暴。

公司成立三個月便收穫SEE Fund、清智資本、國投創盈聯手出資。2025年，智平方迎來融資爆發期，年內完成多輪數億級融資，估值翻升十余倍，陸續引入達晨財智、敦鴻資產、深創投、基石資本、南山戰新投、國中資本、普華資本、雲啟資本、光遠投資、華熙生物、某大型零售企業等財務與產業基金。眾多老股東均是連續數輪超額追加。

自此，一個粵港澳大灣區具身名片正式浮現。智平方走過的融資之路，無疑是中國具身智能爆發最生動的寫照，從星星之火走向歷史更深處，諸神之戰已然打響。

贏在“大腦”  他們打造下一代機器人大腦

交流一圈下來，投資人一致聊起對於智平方最深刻的印象：最像特斯拉的中國具身公司。

時間回到2023年，具身行業主流仍是"模組化拼裝"，即視覺模型、語言模型、運動控制各自獨立，端到端VLA被視為"太難、太早"的路線。而智平方和特斯拉是唯二敢於All-in這條路的——當郭彥東創辦智平方時，就全力做“全端自研、演算法驅動硬體”，以端到端VLA為唯一技術路線。

也就是說，在美國具身智能公司PI（Physical Intelligence）引爆行業從而讓"端到端VLA"成為共識之前，智平方已經積累了近一年的模型訓練和迭代經驗，這個時間差構成了早期的技術代差。

迭代速度十分迅猛。過去三年，智平方持續推動VLA技術演進：2024年推出中國創業公司首個端到端VLA具身大模型；2025年發佈全球首個“異構輸入+非同步頻率”快慢雙系統VLA模型，同年成為全球唯二、國內唯一開源機器人模型的創業公司。

面對行業關於VLA與世界模型的技術路線討論，智平方率先提出“世界模型是VLA體系中的核心組成部分，二者應該走向融合”的判斷。此後，智平方聯合北京大學推出融合世界模型的新一代VLA架構（Video2Act），首次實現“先預測、後執行”的機器人模型範式，提升複雜場景下的泛化能力和任務成功率。

始終堅持“大腦先行”，今年6月智平方正式發佈了全球首個開源類腦VLA模型NeuroVLA——這是目前唯一同時具備主動感知、故障自恢復與時序記憶三大類生物運動能力的具身智能系統，被業內視為下一代機器人大腦的重要演進方向。

具體來說，NeuroVLA首次將“皮層-小腦-脊髓”協同機制引入機器人控制體系。

其中，皮層負責語義理解和任務規劃；小腦負責高頻運動協調與動態修正；脊髓則負責毫秒級運動執行與安全反射。這一設計讓機器人首次獲得了接近生物的運動穩定性和毫秒級“本能反應”。

可以這樣通俗地理解：傳統VLA模型是一個大腦累死累活，讓一個人同時干三件事，要理解老闆的指令、規劃每一步怎麼走、遇到危險瞬間縮手；"類腦"則是三層分工，各司其職，從架構層面讓機器人在真實物理世界中更快、更穩、更省電、更安全。

智平方的實踐充分驗證了一點——與其拚命把模型做大，不如把架構做聰明。

長期以來，AI行業的主流信仰是模型越大、資料越多、算力越猛，智能就越強。放之具身賽道，很多公司也在複製這個邏輯，堆更大的VLA模型、喂更多的訓練資料、用更強的GPU。因此，NeuroVLA的突破不是"更大"，而在於"更巧"。

當這套系統部署到機器人上進行測試時，其改變是直觀而深刻的：

顫抖消失了，量化資料顯示，機械臂在運動中的“急動度”（衡量抖動的指標）平均降低了75%以上；

有了毫秒級“本能反應”，部署了NeuroVLA的機器人則展示了連貫的生存行為：先以小於50毫秒的反射迅速縮回，避免硬撞；隨後其“小腦”模組利用接觸資訊，就地重新規劃一條繞行路徑，最終成功完成任務的比率達到54.8%；

首次擁有“時間序列記憶”，在執行“搖晃燒杯”這類重複性任務時，NeuroVLA通過 “脊髓”層脈衝脊髓模組以每秒200次的速度讀取⼒峰，讓機器人不靠視覺數數，自主完成周期性的運動模式，並湧現出“節奏感”。

能耗大幅下降：由於脈衝神經網路“不做事就不耗電”的特性，整個仿脊髓執行層在執行階段平均功耗僅為0.4瓦，相比傳統方案展現出數量級優勢，使得未來開發長時間續航的移動機器人成為可能。

摒棄資料內卷：NeuroVLA並沒有一味地依賴海量機器人資料。團隊使用預訓練的Qwen-VL和數百個下游樣本進行微調，並通過代理梯度（surrogate gradient）實現SNN的端到端訓練，使得類腦架構的訓練門檻大幅降低，具備實際工程可行性。

NeuroVLA的誕生是智平方持續高壓強投入具身大模型研發的最新成果。它證明了，通向真正穩健、實用的具身智能，不一定非要追求更大規模的資料和模型，重新思考並設計其底層架構同樣至關重要，甚至更為根本。

值得一提的是，在剛剛結束的夏季達沃斯論壇上，郭彥東作為紮根深圳機器人谷的企業家代表，也是本屆達沃斯論壇上中國具身人形機器人領域唯一受邀發表演講的嘉賓。他在演講中提出，下一代機器人大腦不應只是算力和資料的競賽，更需要探索更高效、更可持續的發展路徑。

經歷行業喧囂後，是時候回歸這個樸素常識：機器人是幹活的，不是表演的。

正如智平方從第一天起就聚焦"生產力型通用智慧型手機器人"。為大規模量產鋪路，在2025年9月自建產線投產，當年12月即實現單月百台級真實交付。目前，智平方已建成年產2000台以上的半自動化產線，並實現常態化批次交付，2026年下半年將啟動國內首個數萬台生產力具身人形產線建設。

量產能力，無疑是衡量機器人企業從技術驗證跨越至生產力工具的關鍵分水嶺。

更重要的是，智平方的產線能力與硬體、大模型深度聯合設計，從底層實現“軀體”與“大腦”的協同最佳化，讓模型能力在物理世界中被充分釋放。“模型×硬體×場景”三位一體的協同體系，構成了智平方最深的護城河。

具身百團大戰，持續拿下真正的商業化訂單，是檢驗機器人能否跨越“從1到10”規模化窗口的唯一試金石。

雖然大家都在“進廠”，但智平方的獨特之處在於：它選擇的都是高端製造"硬骨頭"場景（半導體、面板、無菌車間），這些場景對精度、可靠性和潔淨度要求極高，一旦跑通，技術壁壘和客戶粘性都更強。

目前在半導體顯示領域，智平方已完成從單點驗證到批次落地的跨越——去年率先落地與惠科的3年1000台標竿合作，完成行業單點場景突破；今年實現單一場景多客戶復購，在半導體領域拿下更多標誌性客戶；

在生物製藥領域，已完成在華熙生物產線的部署，並在今年開始新增多家生物製藥企業的深入合作。此外，智平方在公共服務、新零售等貼近民生的賽道落地多個真實商用項目。如新零售領域，公司的愛寶“智魔方”已在全國十余個省市實現常態化營運。機器人店員日均工作10小時，每天自主完成數百杯咖啡和冰淇淋製作，零失誤，並進一步拓展至抹茶、啤酒、雞尾酒等品類。

未來三年，智平方計畫在全國落地1000個愛寶智魔方，目前正從項目制交付向產品化批次化轉型，將新場景落地周期大幅壓縮，加速千台目標從規劃走向現實。

真實世界才是最好的“訓練場”。因為技術好，所以落地多；因為落地多，所以技術好——大模型能力幫助智平方的機器人進入更多高價值場景，而豐富的真實場景又持續反哺模型訓練，形成行業稀缺的資料飛輪。這是具身智能的長期勝負手。

達晨財智曾早期成功投資智譜，並作為智平方本輪融資的領投方之一持續追加。達晨董事總經理周志成分享了多輪加注背後的兩點判斷：“第一，智平方堅持具身大模型全端自研，在底層模型架構持續創新、相關平台能力建設等方面，建構了系統性的技術壁壘；第二，公司能夠迅速識別並切入高價值實體場景，逐步打造可複製、可擴展的場景落地體系。”

此時此刻，具身智能正褪去“講故事”的泡沫，走向拼交付的“交答卷”階段。當越來越多機器人進入真實世界執行任務，誰能率先建立起他人難以複製的資料壁壘與下一代機器人大腦的進化壁壘，誰就能在新一輪競爭中佔據關鍵位置。

這一天正在加速到來。    (投資界)

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