公司战略与愿景 - 智平方提出到2033年实现百万台通用智能机器人部署目标，覆盖工业、物流、家庭服务等多元化场景 [2] - 公司定位为"AGI终端"定义者，通过自研Alpha Brain大模型驱动AlphaBot系列机器人，目标将通用人工智能从数字世界拓展至物理世界 [3][5] - 创始人郭彦东预测通用机器人的"iPhone时刻"将在5-7年后到来，基于技术成熟度、成本下降曲线及市场需求演变的综合判断 [28][29] 核心技术优势 - 公司推出全球首款全域全身VLA（视觉-语言-行动）模型GOVLA，突破传统VLA模型局限，实现机器人全局环境理解与全身协同控制 [13][14] - GOVLA模型通过空间交互基础模型与"快慢系统"协同架构，支持复杂任务的全链条执行能力，例如自主完成"做早餐"等开放场景任务 [14] - 技术路线强调100%全栈自研，核心框架包括空间智能构建、多模态融合及运动控制模块，同时选择性引入第三方技术强化推理能力 [15] 商业化路径 - 优先切入汽车制造、半导体、生物科技等高端工业场景，因需求明确（如招工难、洁净环境要求）、付费能力强且能验证技术可靠性 [24][25] - 2024年已实现数千万元人民币商业化回款，案例包括为晶能微电子提供晶圆搬运机器人、与华熙生物合作无菌生产环节自动化 [25][26][27] - 计划2024年Q3-Q4将服务场景扩展至机场旅客服务与示范小区家庭服务，构建"技术-场景-数据"闭环 [26] 研发与生产模式 - 坚持"软硬一体垂直整合"战略，自建产线以控制产品性能与成本，类比自动驾驶系统强调AI模型与硬件本体的深度耦合 [9][10] - 大模型研发采用"搜索引擎级"多源数据（互联网公开数据、仿真数据、真实交互数据），结合高效训练技术提升投入产出比 [17][18] - 通过开源RoboMamba模型验证技术实力，吸引生态伙伴并加速迭代，同时避免陷入纯技术竞赛，注重实用性及端侧部署效率 [19][22] 行业竞争与挑战 - 当前面临三大技术难点：跨场景泛化能力、成本与价值平衡、非标场景标准化，需突破多模态感知与自主决策的融合瓶颈 [7][8] - 中国具身智能产业优势包括完备供应链、丰富应用场景及政策支持，但需警惕高端芯片、传感器等领域的"卡脖子"风险 [34][35] - 公司通过"南北协同"人才布局（北京AI团队+深圳硬件团队）与核心部件自研，应对产能与供应链挑战 [33]