公司技术展示 - 智平方在WAIC 2025上展示通用智能机器人AlphaBot（爱宝）系列，通过打冰淇淋/咖啡/饮料、2X2码垛、打架子鼓等演示展现多场景、多任务能力 [4] - AlphaBot的核心技术为自主研发的端到端具身大模型Alpha Brain，其GOVLA技术通过统一模型架构实现多模态信息整合和"端到端闭环控制" [4] - GOVLA大模型突破传统机器人固定工位局限，具备全域行动、全身协同能力，并解决复杂推理与快速行动难以兼得的难题 [4] 技术研发背景 - 智平方是中国最早研发端到端VLA技术的企业，2024年与北大联合发布RoboMamba模型，泛化能力超越Google RT系列模型 [6] - 2025年联合头部高校发布FiS-VLA模型，进一步提升机器人在复杂环境中的响应速度和泛化能力 [6] 产业应用案例 - 在汽车制造领域，与东风柳汽合作将AlphaBot应用于上下料、物流转运、贴标签等环节，完成国产具身大模型首次汽车制造全场景验证 [9] - 在生物科技领域，与华熙生物合作部署无菌车间的物料转运、智能拆包和视觉检验，替代人工降低交叉污染风险 [10] - 在半导体制造领域，进入吉利科技旗下晶能微电子生产基地执行上下料、产线间物料转运任务，并计划推动大规模应用 [10] 业务拓展规划 - 2025年第三季度AlphaBot将进入国内一线城市机场，展示开放复杂环境下的自主行动和多任务处理能力 [11] - 公司强调务实精神，通过真实应用场景打磨机器人性能与可靠性，推动通用智能机器人成为新质生产力 [11] 行业愿景 - 智平方CEO郭彦东提出通用智能机器人将像智能手机和智能汽车一样成为生活不可或缺的智能终端 [12]

战略升级 - 公司发布新一代通用智能机器人AlphaBot 2并全面升级"AGI终端"战略，涵盖核心具身大模型技术升级、产品迭代、自有产线建设及商业化目标 [1] - 公司自有产线建设正式启动，计划2028年实现万台场景应用，2030年为南山区产值贡献一个百分点 [1][8] - 公司提出阶段性商业化目标：2033年拓展至百万台规模，覆盖工业、物流、家庭服务等多元化场景 [8] 技术突破 - 公司升级具身大模型品牌为Alpha Brain，搭载全栈自研的全域全身VLA大模型(GOVLA)，实现从桌面到开放环境、单臂到全身协同、简单任务到长程推理的能力 [2] - GOVLA大模型由空间交互基础模型、慢系统和快系统组成，首次提出输出全身控制和移动轨迹，相比常规VLA大模型只能输出机械臂动作 [4] - Alpha Brain在泛化任务成功率及端侧运行速度等方面全球领先，是国产自主可控的具身大模型 [2] 产品特性 - AlphaBot 2是全球首款搭载具身大模型Alpha Brain的通用智能机器人，通过视觉、语言与动作的端到端协同突破传统机器人单任务训练的局限 [1] - 产品具备360°X360°全空间探测感知，全身自由度34+，垂直工作范围0~240cm，单臂臂展700mm，连续工作6h+ [5] - 机器人无需训练即可完成多种任务，能快速掌握新任务，稳定适应各种变化 [5] 应用场景 - 公司与华熙生物达成战略合作，将在生物科技领域实现全流程自动化作业，包括物料协同转运、智能拆包消毒等高危场景 [6] - 机器人已进入汽车制造场景并拿下国际头部车企订单，与晶能微电子合作在半导体生产基地应用 [6] - 计划2024年Q3在一线城市机场上线服务，Q4在国内示范小区落地应用 [6] 市场前景 - 高盛预测全球人形机器人到2035年市场规模将达到380亿美元，出货量140万台 [8] - 公司作为通用智能机器人主机厂代表，正积极布局产能以满足市场需求 [8]

核心观点 - 智平方创始人郭彦东预测通用机器人的"iPhone时刻"将在5至7年后到来，并设定了2033年百万台产能目标 [1][3] - 公司坚持"软硬一体垂直整合"战略，以自研Alpha Brain为核心驱动AGI终端，从高端工业场景切入商业化 [2][3][6] - 通用智能机器人发展面临三大挑战：技术通用性与鲁棒性、成本与价值平衡、应用场景深度挖掘与标准化 [7][8] 技术战略 - 自研GOVLA大模型是全球首款全域全身VLA模型，具备全局环境理解与全身协同控制能力 [13][14] - 技术架构100%全栈自研，结合空间交互基础模型与双系统协同（System1快速响应、System2复杂推理） [14][17] - 采用"搜索引擎级"多源数据训练（互联网公开数据+仿真数据+真实交互数据），注重训练效率与端侧部署优化 [18][22] 商业化路径 - 首选汽车制造、半导体、生物科技等高端工业场景，因痛点清晰、付费能力强且能验证技术可靠性 [25][26] - 2024年已实现数千万元回款，案例包括晶能微电子晶圆搬运、华熙生物无菌生产等工业场景 [27][29] - 计划2024Q3进入机场服务场景，Q4落地示范小区，构建"技术-场景-数据"闭环 [28] 产能与供应链 - 目标2028年实现万台级应用，2033年达百万台规模，覆盖工业/物流/家庭服务多元场景 [34] - 自建产线控制质量与成本，转化新能源汽车供应链体系，逐步提升核心部件自研比例 [34][35] - 采用"南北协同"人才策略：北京AI算法研发+深圳硬件产业化，强调核心技术自主可控 [36][37] 行业洞察 - 中国具身智能产业优势：完善供应链、丰富应用场景、活跃产业生态，硬件迭代速度全球领先 [36][37] - 成本下降关键：借鉴新能源车供应链，预计5-7年内机器人硬件成本降至经济型汽车价位 [32][35] - "iPhone时刻"前提：技术通用性突破、硬件成本大幅下降、"杀手级应用"出现 [31][32]

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]

核心观点 - 智平方发布全栈自研全域全身具身智能大模型Alpha Brain和新一代仿生机器人AlphaBot 2，具备从桌面到开放环境、从单臂到全身、从简单到长程任务的能力 [1][3] - Alpha Brain采用GOVLA架构，整合空间交互基础模型、慢系统(System2)和快系统(System1)，实现复杂逻辑推理与实时动作控制 [5] - 公司首次将DeepSeek技术融入VLA大模型，提升长程复杂任务理解能力，并与优必选科技等企业共同推动双系统架构VLA模型成为行业主流 [5][8] - AlphaBot 2搭载Alpha Brain，具备34+全身自由度、0-240cm垂直工作范围和6h+续航能力，适配汽车制造、半导体等多场景任务 [7][8] 技术架构 - GOVLA大模型由空间交互基础模型、慢系统(System2)和快系统(System1)组成，慢系统负责复杂逻辑与任务拆解，快系统控制实时动作 [5] - 双系统架构技术路径将VLA拆分为VLM和动作执行模型，解决传统VLA数据采集难和长期规划问题，提升复杂场景适应性 [13] - 智平方是国内最早研发端到端VLA模型的企业，其RoboMamba模型在未见任务泛化能力上超越Google RT系列模型 [14] 商业化进展 - 公司已签约多家车企和高端制造企业，2024年实现数千万收入，并提供AI2R Brain MaaS订阅服务，计划按"智能操作工时"收费 [20] - 与吉利科技晶能微电子合作研发半导体制造机器人，与华熙生物开发生物科技领域智能解决方案 [24] - 目标2028年实现万台应用，2030年达成百亿级营收，2033年拓展至百万台规模 [20] 融资与行业动态 - 2025年完成Pre-A+轮数亿元融资，投资方包括敦鸿资产、云启资本等，此前Pre-A轮由达晨财智领投 [25] - 具身智能赛道吸引车企和自动驾驶领域人才创业，它石智航等公司完成亿级融资，行业进入融资热潮 [22][23] - 行业共识认为全栈自研是核心竞争力，智平方等具备AI+本体能力的企业更受资本青睐 [26][27] 创始团队背景 - 创始人郭彦东为国家级创新领军专家，曾任小鹏汽车首席科学家和OPPO首席科学家，具备AI与硬件复合背景 [17] - 副总裁邱巍拥有清华大学和德国高校背景，曾在西门子工作13年，后加入驭势科技任高管 [17] - 核心团队来自微软、小鹏、OPPO及清华、北大等顶尖高校，覆盖AI、机器人、智能终端领域 [18]

文章核心观点 - 具身智能大模型初创公司Physical Intelligence（PI）发布最新视觉-语言-动作（VLA）大模型π0.5，该模型具备开放世界泛化能力，能在陌生家庭环境中执行复杂家务任务[1][2] - π0.5采用异构数据协同训练和双系统架构技术，实现高层次语义推理与低层次动作执行的统一，标志着机器人技术从实验室走向现实世界的突破[5][8][10] - 2025年双系统架构VLA模型成为行业主流，国内外头部公司如Figure AI、英伟达、智平方等均推出类似技术路径产品[14][15] - PI公司成立仅一年估值达24亿美元，拥有全球顶尖创始团队，获贝索斯、OpenAI等机构投资，技术合作覆盖星尘智能、智元机器人等企业[16][17][18] 技术突破 - **开放世界泛化能力**：π0.5在训练数据未覆盖的家庭场景中实现功能迁移，如在不同厨房/卧室完成清洁、整理等长周期任务，依赖物理操作与语义推理的多层次认知[2][5] - **协同训练原理**：整合多模态数据（400小时机器人操作数据+人类语言指导），通过消融实验验证数据组合效果，使模型同时掌握动作执行与任务语义理解[5][7][8] - **双系统架构创新**：采用高层VLM（慢脑推理）与底层VLA（快脑执行）分层设计，类似人类"思维链"模式，解决传统端到端VLA模型长期规划能力不足的问题[8][10][15] 行业动态 - **技术路径趋势**：双系统架构成为2025年具身智能领域标准方案，典型案例包括Figure AI的Helix模型（2025年2月）、英伟达GR00T N1（2025年3月）、智平方Alpha Brain（2025年4月）[14] - **商业化进展**：科技大厂加速入局，谷歌/OpenAI/Meta转向本体制造，国内华为/京东跟进；资本聚焦具身智能创企如自变量机器人、穹彻智能等[21][22] - **核心壁垒**：软件算法超越硬件成为人形机器人商业化关键，企业需自研大模型构建技术闭环，仅依赖第三方模型难以形成竞争力[20][26] 公司背景 - **创始团队**：集结UC Berkeley/斯坦福教授与谷歌科学家，包括Sergey Levine（RT-X项目负责人）、Chelsea Finn（ALOHA项目导师）等，团队论文引用超4.7万次[16][19] - **融资历程**：2024年3月成立即获7000万美元融资（投后估值4亿），11月完成4亿美元新一轮融资（投后估值24亿），领投方含贝索斯、Thrive Capital[17] - **技术合作**：π0模型已应用于星尘智能Astribot S1机器人，2025年4月与智元机器人达成动态环境复杂任务合作，由BAIR博士后罗剑岚推进[18]

行业技术动态 - 2025年2月20日，Figure AI推出全球首个双系统架构VLA模型Helix，采用S1（快反应）和S2（慢思考）协同设计，专为人形机器人上半身高频灵巧控制优化 [2] - 2025年2月26日，Physical Intelligence发布分层交互式机器人系统Hi Robot，整合VLA模型π0实现高层VLM推理与低层VLA执行的两级架构 [4] - 2025年3月18日，英伟达开源GR00T N1模型，成为第三个采用双系统架构的通用人形推理基础模型 [4] - VLA模型成为具身智能主流技术方向，整合视觉编码器、语言编码器、多模态融合和动作生成器四大模块，突破传统独立处理感知-理解-执行的割裂问题 [7] 智平方核心突破 - 2025年4月17日发布全域全身VLA大模型Alpha Brain（GOVLA），包含空间交互基础模型+慢系统（System2逻辑推理）+快系统（System1实时动作控制），首次融合DeepSeek技术强化长程任务推理能力 [8][10] - 同步推出新一代仿生机器人AlphaBot 2，搭载Alpha Brain实现34+自由度全身控制，垂直工作范围0-240cm，单臂臂展700mm，续航6h+，适配汽车制造、半导体、生物科技等场景 [11][12] - 技术商业化领先：2024年RoboMamba模型泛化能力超越Google RT系列，成为NeurIPS 2024入选成果 [8] 公司背景与融资 - 创始团队为国内唯一全栈AI系统能力组合：CEO郭彦东（微软/小鹏/OPPO背景）+副总裁邱巍（西门子/驭势科技背景），核心成员来自微软、Momenta及清华/伯克利等顶尖机构 [14][15] - 2025年完成两轮数亿元融资（Pre-A轮达晨财智领投、Pre-A+轮敦鸿资产领投），累计融资额超5亿元 [19][21] - 商业化进展：2024年实现数千万确认收入，签约车企/高端制造/互联网巨头，2025年与吉利晶能微电子、华熙生物达成半导体/生物科技场景战略合作 [18][20] 行业趋势与竞争格局 - 具身智能赛道形成"车企/自动驾驶精英创业潮"：智平方、它石智航（1.2亿美元天使轮）、星海图等具智驾背景公司2025年密集完成亿级融资 [21] - 技术路线共识：全栈自研成为竞争关键，软件算法（尤其是大模型通识理解与多级推理能力）决定长期竞争力，硬件需与软件协同迭代 [22] - 市场格局分化：非自研AI的本体公司面临被收购风险，同时具备大模型+本体能力的初创企业成为资本首选标的 [22]