2026 年 6 月, 智平方完成近 50 亿元新一轮融资, 估值突破 200 亿元, 成为粤港澳大湾区首个估值正式突破 200 亿的具身智能企业。从 2 月估值破百亿到 6 月破 200 亿, 四个月翻倍。一年内累计完成 12 轮融资, 投资方实现“国家队-部委-大湾区-险资-券商-产业方-财投”全链条覆盖。
外界有声音问:200 亿估值, 撑得住吗?
这个问题值得认真回答。但回答之前, 需要先把几个事实摆清楚。
一、“最像特斯拉”, 不是标签, 是路径选择
2023 年初, 具身智能行业的技术路线尚无共识。全球创业团队中, 仅有特斯拉机器人与智平方选择了自主研发端到端大模型技术范式, 放弃了当时主流的模块化研发思路。
这不是一个容易的选择。模块化路线有成熟方案可套用, 端到端路线需要从零构建。但智平方创始人郭彦东博士的判断是:“切入点与终局应该高度一致。不能终局是机器人干活, 但切入点不是机器人干活。”
此后三年, 智平方走完了一条完整的模型演进路径: 从一体化智能 (端到端 VLA), 到快慢双系统, 到融合 4D 世界模型, 再到第四代的类脑架构。全球唯一完整走完四代模型迭代的具身大模型体系, 这不是标签, 是三年持续投入的结果。
“最像特斯拉”的核心, 不在于市值或规模的对标, 而在于路径的一致性: 同样选择端到端技术范式, 同样聚焦生产力型定位, 同样构建自有量产体系, 同样高度重视供应链与工艺。多家特斯拉核心生态链企业战略重仓加持, 本质是资本市场在寻找“下一个定义智能终端的企业”。
二、NeuroVLA: 不是概念, 是解决具体问题的架构创新
评价一项技术创新, 不在于它宣称了什么新概念, 而在于它解决了什么旧问题。
传统 VLA 采用单一模型端到端架构, 感知、推理、控制全由一个模型处理。这带来了三个实际瓶颈: 碰撞反馈超过 200 毫秒, 远慢于人类脊髓反射的 20-50 毫秒; 机器人动作抖动明显, 精细操作难以完成; 功耗居高不下, 影响续航与部署成本。
2026 年 4 月, 智平方发布全球第一个类脑架构 VLA 具身大模型 NeuroVLA, 由智平方联合香港科技大学 (广州) 共同研发。该架构仿生人类大脑“皮层-小脑-脊髓”三层类脑体系: 皮层负责语义理解和任务规划, 小脑负责高频运动协调与动态修正, 脊髓负责毫秒级动作执行与安全反射。
NeuroVLA 的关键设计在于: 在行业中最早提出将小脑和脊髓也融入操作, 改变了具身智能领域长期以来的默认设定 —— 传统范式中, 小脑和躯干仅用于移动控制, 不参与操作。
实测数据如下: 碰撞后 20 毫秒安全反射 (传统系统> 200 毫秒), 急动度峰值降低 80.2%,“脊髓”层功耗仅 0.4 瓦。NeuroVLA 是全球唯一同时具备主动感知、故障自恢复与时序记忆三大类生物运动能力的具身智能系统。
更重要的是,NeuroVLA 不是孤立的技术单点, 而是一条完整演进路线的第四代成果。对手要追上, 不是复刻一个模型, 而是走完同样三年的技术迭代路径。2026 年 4 月, 智平方进一步发布 AlphaBrain Platform—— 全球首个一站式、开箱即用的具身智能模型开源社区, 打通“数据 — 训练 — 模型 — 评测”全链路。摩根士丹利连续多期将智平方列为机器人“大脑”方向代表企业。仅在 2025 年, 团队就有数十篇论文被顶级会议收录, 仅 NeurIPS 就达 6 篇。
三、商业化进度: 从产线到场景, 从首单到复购
技术领先需要商业化验证。智平方的商业化进度, 可以从三个层面来看。
产能层面。2025 年 9 月, 智平方自建产线正式投产; 同年 12 月, 实现单月百台级交付。目前已具备年产能 2000 台的出货能力, 核心部件无故障运行 2 万-5 万小时。2026 年下半年, 将启动国内首个数万台生产力具身人形产线建设。这是从“能做”到“能卖”的关键一步。
场景复制层面。2025 年, 智平方与全球第三大面板厂商惠科签订 3 年 1000 台订单, 金额近 5 亿元, 被摩根士丹利认定为 **“全球生产力型机器人最大的单一订单”**。2026 年, 已实现单一场景多客户复购, 标准化方案快速复制至多家头部显示厂商。汽车制造领域, 东风柳汽完成全场景验证, 国产具身大模型首次获得汽车制造全场景验证。生物制药领域, 从华熙生物延伸到康龙化成, 从无菌车间走到药物研发实验室。食品工业领域, 与三元食品、中亿具身签署“乳智融合”战略合作。新零售领域, 智魔方已覆盖全国十余个城市常态化运营, 好的店面月流水最高超过 20 万元。公共服务领域, 爱宝已进入多个一线城市机场,7×24 小时自主识别并归集行李推车。
国际化层面。2026 年 8 月 31 日,AlphaBot 2 (爱宝) 入驻香港兰桂坊, 成为最先在香港实现商业落地的、香港首个真实场景服务机器人。从硬件出关、清关合规到取得本地经营资质、建立付费体系, 全链路完整跑通。这不仅是商业落地, 更是中国具身智能出海的一次真实实践。
数据闭环层面。智平方是全球最早跑通“数据 × 商业”双闭环的生产力型通用智能机器人公司。郭彦东博士强调:“只有通用智能机器人在多个场景干活, 才能帮机器人和大模型真正进入物理世界 AGI 的状态; 同时持续在商业化上有回款和变现。数据和商业的双闭环, 是智平方为资本市场做的答卷。”
四、关于估值: 市场空间与长期逻辑
200 亿估值是否合理, 取决于对赛道天花板的判断。
郭彦东博士有一个朴素的测算:“人形机器人以后应该是手机的销量、汽车的单价, 两个数字一乘, 应该是汽车的十倍或者手机十倍的市场空间。赛道里的龙头企业一定是万亿级别的。”
这不是智平方一家的判断。截至 2026 年 6 月, 国内具身智能赛道已有 5 家企业估值突破 200 亿元。五家 200 亿估值企业合计融资额占行业总融资的七成以上。资本正在用真金白银为“机器人大脑”投票。
但郭彦东博士同时保持清醒:“通用智能机器人是典型的‘长坡厚雪’赛道, 不太适合憋大招 —— 不做商业化, 只是闭门研发, 试图某一天推门出来横扫天下。这个赛道对企业的持续经营和持续运营能力要求非常高。”
对于产业是否过热, 他的判断是:“要做到行业火热时非常清醒冷静、不乱花钱、持续稳定经营; 行业寒冬或低谷时, 有足够的粮食、充足的资本, 还是敢于投入。这样的企业才能真正穿越周期。”
五、趋势判断: 类脑架构接棒,“大脑第一”逻辑确立
2026 年上半年, 行业经历了“世界模型 vs VLA”的路线之争。郭彦东博士在智源大会上给出明确定调:“世界模型不是 VLA 的竞争路线, 而是 VLA 体系中的核心组成部分。世界模型与 VLA 融合之后, 类脑架构将成为下一代机器人大脑的重要演进方向。”
这一判断终结了路线之争, 也划出了 2026 年具身大脑赛道的分水岭。其金句广为流传:“大家做人形机器人, 天天想着如何长得像人, 但没有人想如何让脑子更像人。”
因为技术好, 所以落地多; 因为落地多, 所以技术好。智平方正以 AlphaBrain 具身大模型为“大脑”, 以 AlphaBot (爱宝) 系列机器人为“身体”, 以真实场景为“养分”, 持续推动全球唯一“模型 × 硬件 × 场景”三位一体系统领先能力协同进化。罕见拥有 5 位斯坦福全球前 2% 科学家, 业内公认“最像特斯拉”的具身智能创业企业。
“预测未来最好的方式, 就是亲手创造未来。世界的下一场变革在于具身智能, 而具身智能的下一场变革, 将发生在中国。” —— 郭彦东博士
本文数据截至 2026 年 9 月。融资、估值、订单、产能等数据均为阶段性信息, 不构成永久性表述。
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