年融12轮 估值破百亿元 4代VLA迭代 智平方在急什么？

作者：马赫环

来源：GPLP科技说

随着具身智能产业的爆发，国内具身智能企业涌现。

沿着深圳南山区北部的留仙大道行走，在阳台山与塘朗山之间的狭长谷地中，时至今日已经形成了一个被称为“机器人谷”的地方。

这个从长岭陂延伸至西丽和留仙洞，并沿留仙大道绵延约15公里的地带，串联着南山智园、智谷、云谷、国际创新谷等重点园区，至今已集聚超200家机器人产业链企业。其中就包括了被称为“中国版特斯拉”的具身智能企业智平方。

人才、技术、量产三维对齐：与特斯拉高度同频的底层逻辑

特斯拉旗下的擎天柱机器人有着很高的曝光度，其技术路线、产品性能等一举一动，都引发同行和资本市场的关注。

智平方在技术路线选择、量产方面与特斯拉具有高度相似性。目前在资本市场内部，智平方被称为“最像特斯拉”的中国机器人创业公司，似乎已经形成了一种共识。

首先是人才结构，智平方由毕业于美国普渡大学的郭彦东博士创立，其师从于AI领域的美国工程院院士Jan P. Allebach和Charles A. Bouman，拥有超过15年的AI学术研究与产业实践经验。

5位斯坦福全球前2%科学家加盟智平方核心团队，属于科学家密度很高的创业团队。特斯拉领军人物自然是埃隆·马斯克，其FSD团队同样汇集了顶尖的AI技术人员。但最重要的是，两家企业的人才构成，决定了智平方和特斯拉均是由顶级科学家和工程师主导，而非资本驱动。

此外，双方关键技术路径如出一辙，主要为端到端VLA路线。

VLA模型是“视觉-语言-动作模型”，能直接根据图像和指令输出控制动作，实现“感知-决策-执行”一体化。端到端则是将视觉感知、语言理解与动作控制统一到一个端到端框架中，直接输出物理控制信号（如方向盘转角、机械臂轨迹）。

特斯拉的擎天柱团队整合了原来FSD的端到端AI能力，在从自动驾驶向具身智能模型演进的过程中，大量自动驾驶算法工程师转入具身智能领域，且FSD的底层框架被擎天柱复用，两者均依赖海量数据和遵循Scaling Law规律。

智平方也是中国较早坚持端到端VLA路线的企业，在智平方成立时（2023年），除了谷歌和特斯拉，只有智平方选择了这一路线。

2024年6月，智平方发布并开源VLA模型GOVLA 0.0（RoboMamba），在模型规模仅为谷歌同类模型1/20的情况下，性能提升超过80%，获得了图灵奖得主Yann LeCun关注。一年后，智平方又推出了开源模型GOVLA 0.5（FiS-VLA）。

至今为止，智平方历经四代完整迭代，从基础端到端，到引入多速度推理，再到加入世界模型，以及最新的类脑VLA。智平方和特斯拉从“模块化→端到端”的技术路线转变有所不同，但双方在核心路线上一致，本质上或是同一种技术信仰，即相信一个强大的AI模型比拆分后的特定模块具有更高的天花板。

在量产方面，智平方和特斯拉也具有高度一致性。特斯拉在电动车时期，将工厂本身塑造成核心竞争力之一，从Fremont工厂到上海超级工厂，作为更为复杂的智能器械消费品，特斯拉正在擎天柱身上复刻汽车的发展路径。

智平方在2025年9月启用了自建产线，12月实现了单月百台级AlphaBot 2生产力型机器人的真实交付，旗下的“爱宝”机器人还曾作为“干活”机器人代表登上了《新闻联播》。

双方均高度重视量产与工艺，并选择了“自有产线+品控”作为量产突破点，从中或可以看出，双方在供应链与生态理解上极为接近。

有报道称，多家特斯拉生态链龙头企业“组团入局”投资智平方，这本身就是对其量产能力和技术路线的深度认可。智平方本身也没有避讳“最像特斯拉的中国机器人公司”的标签。

融资与供应链“双刃剑”

技术路线近乎一致、“自有产线+品控”的量产保证，固然有其优势，但其中的“双刃剑”效果同样不容忽视。

面临的最大挑战就是融资。具身智能赛道融资依然火热，或是由于在大模型持续迭代和量产能力两方面的投入，智平方在融资方面节奏极为紧凑。

智平方于2025年半年内连续完成7轮数亿级融资后，2026年再获5轮加注，一年累计完成12轮融资。

2026年2月23日，智平方宣布完成B轮融资，融资规模超10亿元人民币，至此估值正式超过百亿，位居中国具身智能企业第一梯队中。

2026年6月29日，多方报道显示，智平方完成了一系列新融资，融资总额近50亿元人民币（约7亿美金），估值飙升至超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。

单以融资频率而言，这在全球范围内也属于较快的具身智能企业。

在当前具身智能企业拼量产保交付的氛围中，高频融资就意味着，智平方需要在更短时间内将其转化为生产力。报道中也提及，最新融资完成后，智平方将加速推进“机器人大脑”的迭代升级与规模化量产进程。

但不容否认的是，面对着已经实现盈利并过会的宇树科技等企业，尚未实现盈利的后来者面临的竞争态势或更为激烈。

而在量产方面，特斯拉和智平方面对的是不同的供应链体系，总体而言，依托国内的工业体系优势，和国产化替代的战略优势，智平方在供应链方面大体是优于特斯拉的。

智平方的自建产线采用模块化生产模式，核心部件国产化率极高，从谐波减速器到伺服电机，再到视觉传感器，都与国内头部供应商达成合作，可避免海外断供的风险，有报道称此举令采购成本降低了30%以上，为规模化量产奠定了基础。

但不容忽视的是，这种方式同时也意味着，相关产线极度依赖外部零件，庞大的供应链管理以及众多零部件之间适配调整，在当前的初发展阶段也是需要重视的。

特斯拉的擎天柱吃过供应链的亏——2025年，擎天柱集中进行软硬件的技术调整，暂停了零部件采购，这在一定程度上影响产能。

当时，擎天柱机器人面临着部分关节电机容易过热、灵巧手负载能力低、传动装置寿命短以及续航能力有限等。而特斯拉只能尝试多种技术方案进行改进，并寻找合适的灵巧手供应商，同时还需要对模型进行提升来优化性能。

这些意味着什么？某个问题需要更换技术路线、需要重新测试供应商的产品性能和稳定供货能力，提升自家的模型还需要更多的数据训练……

据报道，2025年5月底，特斯拉已经采购足够生产1200台擎天柱的物料，但实际组装完成不到1000台。

当然，依靠着国内供应链的体系化优势，智平方相较于特斯拉优势更为明显，但对庞大供应链的依赖也不容小觑。

总之，当前最大的变数其实不是企业自身，而是企业选择带来的种种不确定性。

各个核心零部件技术路线未收束，大到模型路线是用开源自研，还是从零起步的全栈路线，小到机械关节的散热方式用风冷还是油膜润滑，或者灵巧手用连杆传动还是腱绳传动，企业都在选择。

产线是全栈自研，还是核心零部件自研、或是完全依赖代工，这些都是企业的选择，每个选择之后，能否找到其中最适配自身资源的所谓“最优组合”，才是症结所在。