一年 12 輪融資，最像特斯拉的中國機器人公司出現了

馬年開年，具身智能賽道又迎來了一位百億估值新玩家，同時也是深圳首個百億級具身智能獨角獸，這家公司就是智平方。

就在最近，智平方宣佈完成 B 輪系列融資，總規模超 10 億元人民幣。

至此，這家成立不到三年的公司在最近一年內累計完成了 12 輪融資，成為全球融資節奏最快的具身智能企業。

本輪投資方包括百度戰投、中車資本、多家特斯拉生態鏈龍頭企業、澐柏資本、國泰海通等頂級資本。

這份名單橫跨了互聯網 AI 巨頭、頭部央企產業資本、特斯拉生態鏈龍頭、「深口袋」PE 基金以及頭部券商系，可以説是當前具身智能領域背景最全、產業協同想象空間最大的頂級資本組合之一。

資本紛紛下注的背後，是一個正在形成的共識——智平方，是當前最像特斯拉的中國機器人創業公司。

1、為什麼是「最像特斯拉」？

特斯拉，不僅在電動汽車市場佔據着重要地位，同時也是兼具 AI 算法與智能硬件規模化量產雙重能力的標杆。

在中國機器人創業公司中，絕大多數要麼偏重算法炫技，停留在實驗室階段；要麼主打硬件集成，缺乏核心 AI 能力。

而智平方的稀缺性在於，它與特斯拉站在了同一技術範式的維度上。

具身智能的核心競爭力，終究還是落在大模型上。而智平方與特斯拉的第一個深度共鳴，就是對端到端大模型技術範式的堅定選擇。

早在 2023 年初，當行業尚未對具身智能的技術路線形成共識時，全球範圍內僅有特斯拉與智平方，放棄了傳統的模塊化研發思路，選擇了端到端大模型這一難度更高、但長期價值更大的技術方向。

這種範式級的選擇，直接決定了企業的長期上限。

特斯拉憑藉 FSD 端到端技術，在自動駕駛領域建立起難以追趕的優勢。

而智平方則同步發力，自研全球首個全域全身 VLA 大模型 GOVLA，成為行業公認的中國創業公司中最早提出、最具原創架構的具身大模型。

其模型性能在開源社區的第三方硬核評測中多項指標位列全球第一，真正實現了機器人大腦的自主進化。

不同於國內部分玩家套用開源模型、缺乏原創能力的短板，智平方自創立以來就堅持自主研發，其 GOVLA 系列模型一直迭代升級。

從 2024 年的 GOVLA 0.0（RoboMamba）到 2025 年的 GOVLA 0.5（FiS-VLA），再到如今的 GOVLA 1.0，每一代都實現了跨越式突破。

除此之外，特斯拉的成功，從來不是隻有領先的軟件技術，更在於其深刻理解供應鏈與生態體系、重視量產工藝的製造基因。

這也是智平方最像特斯拉的另一重核心特質。

智平方的創始人郭彥東博士曾在微軟西雅圖總部擔任研究員，後在小鵬汽車和 OPPO 擔任首席科學家與研發高管，主導的智能系統在數十萬台智能汽車、數億台消費電子終端投入使用。

這種 AI+ 智能硬件的複合背景，在行業內極為稀缺。

而智平方的核心團隊也是一支六邊形團隊，擁有 5 位斯坦福全球前 2% 科學家加盟，是科學家密度最高的創業團隊之一。

更重要的是，這支隊伍成建制，兼具 AI 研發、智能硬件、規模量產與產業化的全棧能力。

這種雙重基因，讓智平方能像特斯拉一樣，既做好機器人大腦，也造好機器人身體。

智平方從一開始就以量產為導向，搭建起面向規模交付的製造體系，從整機研發、核心部件定製到結構件加工、組裝驗證的全鏈條，均實現自主可控。

2025 年 9 月，智平方自建產線正式投產，同年 12 月實現單月百台級交付，目前該產線已具備年產千台能力，2026 年計劃擴產至萬台規模。

這種量產能力，讓智平方真正具備了將技術轉化為生產力的底氣。

所以在本輪融資中，多家特斯拉生態鏈龍頭企業選擇戰略投資智平方，而且還是組團入局。

這種集體認同源於一個清晰判斷，在當下中國機器人創業公司中，智平方在技術範式、產品路徑與量產體系上，最具備特斯拉基因。

2、用自研技術做全球基礎模型龍頭

最像特斯拉是智平方獲得資本關注的敲門磚，但真正支撐它持續領跑的，是全球領先的基礎模型實力。

隨着具身智能發展逐漸進入深水區，大模型的原創能力與持續迭代效率直接決定企業的競爭身位。

智平方在行業尚未形成共識前就已經佈局了 VLA 架構，而且是行業罕見的非套用開源路徑。

智平方的自研模型 GOVLA，是全球首個實現全域全身控制的 VLA 模型。

它突破了傳統 VLA 只能控制機械臂末端或單一關節的侷限，能夠協調機器人全身自由度，在複雜環境中完成長程任務。

這意味着，智平方的機器人不僅能抓取物體，還能在抓取過程中調整身體姿態、避開障礙、與人類自然交互。

2024 年 6 月，其發佈並開源創業公司中首個 VLA 模型 GOVLA 0.0（RoboMamba），不僅成功入選 NeurIPS 2024，並獲得圖靈獎得主 Yann LeCun 關注。

2025 年 6 月，智平方進一步推出快慢系統深度融合的最強開源模型 GOVLA 0.5（FiS-VLA），成為業內首個異構輸入 + 異步頻率的雙系統 VLA 模型。

該模型借鑑了人類大腦的快思慢想理論，讓一個快速反應的直覺系統和一個慢速推理的認知系統協同工作。

在仿真與真實任務中，GOVLA 0.5 全面超越當時主流模型 CogACT、Pi0 等，其中超越π0 達 30%。

2025 年，智平方團隊有數十篇論文被頂級會議收錄，其中人工智能與機器學習領域頂會 NeurIPS 就收錄了 6 篇，在世界模型、多模態理解與 VLA 方向均有成果發表。

摩根斯坦利也在同年的機器人產業深度報告中，將智平方列為具身基礎模型的代表企業。

同時，模型技術的領先也得益於長期的高壓投入。

智平方成立起就開始使用千卡級算力集羣，並構建自有訓練加速體系，使得模型訓練效率較開源方案提升數倍。

更高效的數據利用率，意味着更快的模型進化速度，也意味着更難被追趕的技術代差。目前，智平方已研發出更為強大的 GOVLA 1.0 版本。

在數據戰略上，智平方領先於行業提出並運用正反金字塔數據觀：

• 初期採用正金字塔結構，通過互聯網數據、仿真數據和真實場景數據多源融合訓練模型；
• 後期轉向倒金字塔結構，強調真實場景作業數據對模型的反哺優化，形成持續迭代閉環。

智平方創始人郭彥東博士曾多次在採訪中強調真實場景作業數據的重要性：「好的機器人不可能完全從自我仿真中誕生。它必須『從勞動中來，到勞動中去』。誰的機器人能夠從真實勞動中獲得更多的數據，誰就能在未來三年的競爭中獲得巨大的競爭壁壘」。

在大型雙臂機器人數據集 RoboCOIN 中，智平方成為 half-humanoid 領域數據與本體數量最多的貢獻者，貢獻佔比超 35%，覆蓋工業、公共與家庭服務 50 餘場景，為模型泛化打下堅實基礎。

這種數據密度的積累，正在其內部形成一個數據驅動 - 能力增強 - 商業閉環 - 更多數據的正向飛輪，持續放大核心競爭力。

3、為幹活而生，以量產與落地能力實現商業價值閉環

無論是最像特斯拉的基因共鳴，還是全球領先的基礎模型實力，最終都要落地到產品上，通過規模化量產與場景化落地，實現真正的商業價值。

在具身智能領域，一個樸素的真理將在 2026 年開始得到廣泛驗證：誰能真正商業化落地，獲得穩定的訂單，誰才有可能笑到最後。

智平方的產品邏輯非常清晰，聚焦生產力型通用智能機器人，目標讓通用智能機器人提供真實服務，成為推動社會進步的生產力。

當前國內具身智能賽道的痛點在於，多數企業的產品停留在實驗室研發、小範圍試點階段，難以實現規模化量產，更無法形成穩定的商業收入，最終陷入融資 - 研發 - 再融資的惡性循環。

而智平方選擇以量產為導向構建產品體系，以場景落地實現商業變現，形成技術研發 - 量產交付 - 場景落地 - 數據積累 - 模型迭代的完整商業閉環。

圍繞 GOVLA 大模型打造的 AlphaBot（愛寶）系列機器人，已在兩年內完成三次迭代。

最新款 AlphaBot 2 採用輪式雙臂結構，本體設計充分考慮了工業場景的可靠性要求，核心部件無故障運行時間超過 5 萬小時，達到工業級標準。

依託強大的模型能力和可靠的本體，智平方的商業化已進入快車道：

在工業柔性製造領域，愛寶已深入汽車製造、生物科技及半導體顯示面板等高端場景，執行精密物料搬運、柔性上下料、高精度裝配、在線質量檢測等任務。

其中，與全球第三大面板廠商惠科簽訂的 3 年 1000 台訂單，被摩根士丹利認定為該領域全球最大單一訂單，印證了智平方機器人在複雜工業環境下的穩定性與可靠性。

在公共服務領域，愛寶已在一線城市核心交通樞紐等複雜開放環境中運行，承擔多種類型服務。

在每天數十萬人流的高動態場景下，機器人需要實時避讓行人、應對突發狀況，這對決策速度和安全性提出了極高要求，而愛寶也成功保持了在高動態場景下的安全性與即時決策能力。

在新零售領域，智平方於 2025 年底推出了全球首個模塊化具身智能服務空間智魔方，愛寶機器人在裏面熟練操作市面上常見的商用咖啡機與冰淇淋設備，擺脱遙控操作，獨立完成全流程製作。並支持自然語言交互，為顧客帶來有温度的個性化體驗。

目前已在北京、深圳等多地常態化運營，機器人日均工作超 10 小時，全程自主零失誤，甚至能在高峰期與人類店員協同作業。

未來三年智平方計劃落地 1000 個智魔方，開闢工業之外的新增量曲線，進一步擴大商業變現規模。

在本輪投資中，中車資本的入局，也將為智平方開拓在其生產車間的作業空間。

中車的生產車間涉及高鐵、地鐵等大型裝備的組裝、檢測、維護，存在大量柔性操作需求，智平方的機器人可以承擔零部件搬運、裝配輔助、視覺檢測等任務，實現人機高效協作。

2026 年的中國具身智能產業，正迎來最好也最殘酷的時代。

剛剛過去的馬年春晚，多家機器人公司相繼亮相，但較量早已從跳舞、表演升級為比腦子、比協作、比落地。

真正的頭部玩家需要有跳出資本輸血支撐的能力，最終走向機器人公司存活的核心命脈——實際生產力。

$特斯拉(TSLA.US)