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开年 深圳首个百亿独角兽诞生

杨继云 2026-02-24 08:50
杨继云 2026/02/24 08:50

邦小白快读

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智平方作为深圳首个百亿独角兽,在具身智能领域取得显著突破,提供实操干货信息。

1.融资成就:一年内完成12轮融资,估值超百亿人民币,最新B轮融资超10亿元,投资方包括中车资本、百度战投等顶级机构。

2.技术亮点:原创研发GOVLA大模型,从0.0到1.0迭代,模型规模仅为谷歌1/20但性能提升80%,自建千卡级算力集群加速训练。

3.产品应用:AlphaBot(爱宝)系列机器人已商用,核心部件无故障超5万小时;在工业、新零售(如智魔方服务空间)和公共服务场景运行高效,日均制作饮品数百杯零失误。

4.商业化成功:自有产线年产千台级,2025年单月交付百台;与惠科签订3年1000台订单,为全球最大生产力型机器人订单。

智平方的品牌策略和产品创新为行业提供借鉴,关注品牌营销和消费趋势。

1.品牌定位:被投资人视为“最像特斯拉”的中国机器人公司,强化高端科技形象,吸引特斯拉生态链伙伴参与融资。

2.产品研发:推出AlphaBot机器人适应工业柔性制造需求,聚焦“生产力型”终端;新零售领域创新“智魔方”模块化服务空间,已常态化运营。

3.消费趋势洞察:机器人在公共服务场景(如交通枢纽)提供贴心服务,用户行为显示高接受度,相关搜索量激增300%。

4.渠道建设:通过海量真实数据驱动模型泛化能力,支撑品牌在多个城市落地服务,形成数据闭环。

智能机器人市场带来增长机会与风险,需关注政策支持和商业模式。

1.增长市场:具身智能爆发,多家公司融资IPO(如宇树科技),京东机器人订单量暴涨150%,显示需求激增。

2.机会提示:智平方的惠科千台订单证明工业端大客户合作机会;新零售布局如智魔方提供模块化合作模式,可学习其规模化交付经验。

3.风险提示:行业分水岭将至,单纯资本“输血”不可持续,订单稳定是核心命脉;竞争加剧,需应对落地风险。

4.扶持政策:融资获地方政府基金支持,如南山战新投参与,启示卖家寻求多源资本合作。

智平方的生产实践为工厂提供制造启示和商业机会,推进数字化。

1.产品生产需求:自有产线2025年启用并完成产能爬坡,核心部件达到工业级可靠性,年产千台级;2026年规划至万台规模,显示供应链管理重要性。

2.商业机会:机器人应用到汽车制造、半导体等高端工业场景,承担分拣、贴标任务;惠科大订单启示工厂参与生态链合作。

3.数字化启示:构建自有生产体系保障一致性和时效性,高效推进电商化量产;工艺优化,如轮式双臂结构设计,可借鉴于智能化升级。

行业趋势和技术创新为服务商解决痛点提供方案。

1.行业发展趋势:具身智能爆发,中国机器人迎来IPO潮(智元机器人等);春晚成为正面卡位战,显示增长潜力。

2.新技术:GOVLA大模型实现VLA架构创新,快慢系统融合提升机器人“又快又聪明”性能;数据驱动学习显著增强泛化能力,直接解决真实世界痛点。

3.客户痛点解决方案:针对工业场景(如半导体显示),提供可靠任务执行;在开放环境如交通枢纽,机器人高效服务10小时以上,覆盖公共服务需求。

4.代表企业实践:智平方作为基础模型龙头,提供从算法到硬件的端到端服务模式。

智平方的运营模式启示平台需求和风控策略。

1.商业对平台需求:机器人需生态支持,如特斯拉生态链龙头参与融资;平台招商机会显现,如产业资本(华熙生物)加入。

2.平台最新做法:自建产线规范运营管理,确保交付一致性和时效性;模块化设计(智魔方)支持多城市运营。

3.运营管理:产能规划至万台级,采用规模化生产体系;风险规避强调订单驱动,避免资本依赖。

4.风向规避:商业化落地优先,如惠科订单保障收入;竞争加剧下,需聚焦生产力型产品。

具身智能产业动向和模式引发研究价值,关注新问题与政策启示。

1.产业新动向:中国具身智能爆发,智平方成为基础模型代表;多家企业IPO排队(银河通用),显示市场成熟。

2.新问题:商业化落地是核心挑战,订单竞争导致分水岭;需解决算法与硬件整合难题,如智平方的全栈自研路线。

3.商业模式:生产力型机器人提供真实服务(如工业分拣),启示从技术创新到产业应用的双向兼顾;摩根斯坦利报告认可其代表地位。

4.政策法规建议:融资获央企和地方基金支持,启示政策需促进规模量产;呼吁匹配估值的商业化努力。

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我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

Zhipingfang, Shenzhen's first unicorn valued at over 10 billion yuan, has achieved significant breakthroughs in embodied AI, offering practical insights.

1. Funding Milestone: Completed 12 funding rounds within a year, reaching a valuation exceeding 10 billion RMB. Its latest Series B round raised over 1 billion yuan from top-tier investors like CRRC Capital and Baidu's strategic investment arm.

2. Tech Innovation: Developed the proprietary GOVLA large model, iterating from version 0.0 to 1.0. Despite being only 1/20th the size of Google's model, it achieves an 80% performance improvement, accelerated by its self-built thousand-card computing cluster.

3. Product Application: The AlphaBot robot series is commercially deployed, with core components logging over 50,000 hours of fault-free operation. They operate efficiently in industrial, new retail (e.g., Zhimofang service spaces), and public service scenarios, flawlessly preparing hundreds of beverages daily.

4. Commercial Success: Its own production line achieves an annual output of thousands of units, targeting monthly deliveries of 100 units by 2025. A landmark 3-year, 1,000-unit order from HKC represents the world's largest productivity robot order.

Zhipingfang's brand strategy and product innovation offer valuable lessons for the industry, focusing on marketing and consumer trends.

1. Brand Positioning: Dubbed by investors as the "Chinese robotics company most resembling Tesla," it reinforces a high-end tech image, attracting partners from Tesla's ecosystem to participate in funding.

2. Product R&D: The AlphaBot robot caters to flexible manufacturing needs, focusing on "productivity-type" endpoints. In new retail, the innovative modular "Zhimofang" service space has entered routine operation.

3. Consumer Insight: Robots providing considerate services in public scenarios (e.g., transport hubs) show high user acceptance, with related search volume surging 300%.

4. Channel Development: Leverages massive real-world data to enhance model generalization, supporting brand service deployment across multiple cities and forming a data feedback loop.

The smart robotics market presents growth opportunities and risks, requiring attention to policy support and business models.

1. Growth Market: The embodied AI boom is driving IPOs (e.g., Yushu Technology), with JD.com's robot orders surging 150%, indicating surging demand.

2. Opportunity Alert: Zhipingfang's 1,000-unit HKC order demonstrates potential for large industrial client partnerships. Its new retail layout, like Zhimofang, offers a modular cooperation model; learn from its scaled delivery experience.

3. Risk Warning: An industry inflection point is approaching; reliance solely on capital is unsustainable – stable orders are critical. Intensifying competition necessitates managing implementation risks.

4. Support Policy: Funding includes support from local government funds (e.g., Nanshan Strategic Emerging Industries Investment), suggesting sellers seek diverse capital partnerships.

Zhipingfang's production practices offer manufacturing insights and commercial opportunities, advancing digitalization.

1. Production Demand: Its proprietary production line, operational by 2025, achieves industrial-grade reliability for core components with an annual output of thousands; plans scale to tens of thousands by 2026, highlighting supply chain management importance.

2. Commercial Opportunity: Robot applications in high-end industrial sectors (automotive, semiconductors) for tasks like sorting and labeling; the HKC mega-order illustrates opportunities for factory participation in the ecosystem.

3. Digitalization Insight: Building an in-house production system ensures consistency and timeliness, enabling efficient e-commerce mass production. Process optimizations, like the wheeled dual-arm design, are applicable for smart upgrades.

Industry trends and technological innovations offer solutions for service providers addressing pain points.

1. Industry Trend: The embodied AI explosion is fueling an IPO wave for Chinese robotics firms (e.g., Zhiyuan Robot); even the Spring Festival Gala became a branding battleground, indicating growth potential.

2. New Technology: The GOVLA model innovates with a Visual Language Action architecture, merging fast/slow systems for "swift and smart" performance. Data-driven learning significantly boosts generalization, directly solving real-world challenges.

3. Pain Point Solutions: Provides reliable task execution for industrial settings (e.g., semiconductor display). In open environments like transport hubs, robots operate efficiently for 10+ hours, meeting public service demands.

4. Leading Practice: As a foundational model leader, Zhipingfang offers an end-to-end service model from algorithms to hardware.

Zhipingfang's operational model informs platform requirements and risk control strategies.

1. Platform Demand: Robotics requires ecosystem support, evidenced by Tesla ecosystem leaders participating in funding; platform partnership opportunities emerge with industrial capital (e.g., Bloomage BioTechnology) joining.

2. Platform Strategy: Self-built production lines standardize operations, ensuring delivery consistency and timeliness; modular design (Zhimofang) supports multi-city deployment.

3. Operations Management: Capacity planning targets ten-thousand-unit scale using mass production systems; risk mitigation emphasizes order-driven growth over capital reliance.

4. Risk Avoidance: Prioritizes commercial deployment (e.g., HKC order secures revenue); amidst rising competition, focus remains on productivity-oriented products.

Embodied AI industry dynamics and models hold research value, highlighting new challenges and policy implications.

1. Industry Dynamics: China's embodied AI sector is booming, with Zhipingfang as a foundational model representative; an IPO queue (e.g., Yinhe Tongyong) signals market maturation.

2. New Challenges: Commercial deployment is the core hurdle, with order competition creating an industry inflection point. Solving algorithm-hardware integration challenges, exemplified by Zhipingfang's full-stack R&D approach, is critical.

3. Business Model: Productivity robots delivering tangible services (e.g., industrial sorting) demonstrate the need to balance technological innovation with industrial application, a point recognized in Morgan Stanley reports.

4. Policy Recommendation: Funding support from central SOEs and local funds suggests policies should promote mass production; calls are made for commercialization efforts matching high valuations.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

马年首个百亿具身独角兽诞生了。

投资界获悉,今日(2月23日),生产力型通用智能机器人公司智平方(AI²Robotics)宣布完成超10亿元B轮系列融资,投资方颇为豪华:中车资本、百度战投、沄柏资本、国泰海通、多家特斯拉生态链龙头企业及地方基金等。

至此,智平方在一年内累计完成12轮融资,估值超百亿人民币,也成为这一波深圳首个百亿具身智能独角兽。如此节奏背后,是投资人之间难得的共识:某种程度上,智平方是当前“最像特斯拉”的中国机器人创业公司,正如本轮融资罕见地集体出现了特斯拉生态伙伴的身影。

这番盛况,无疑是中国具身智能爆发最生动的写照。中国机器人正在走向历史更深处,诸神之战,悄然打响。

80后博士,缔造百亿估值

“最像特斯拉机器人”

智平方的故事,始于80后博士郭彦东。

早年他在北京邮电大学完成本科和硕士学业,2013年从美国普渡大学电子与计算机工程学院博士毕业,师从美国工程院院士Jan Allebach和Charles Bouman教授。后来,郭彦东入选国家级创新领军人才,同时也是香港科技大学(广州)的兼职教授。

创业之前,郭彦东的职业履历亮眼——曾在微软西雅图总部担任研究员,回国后担任小鹏汽车和OPPO的首席科学家与研发高管,主导的各式智能系统在数十万台智能汽车、数亿台消费电子终端、机器人、微软MaaS投入使用。这样的经历,让他更倾向于“技术创新与产业落地的双向兼顾”,是行业稀缺的“AI+智能硬件”专家。

时间来到2023年初,郭彦东在深圳南山区创办了智平方,要做拥有“具身智能大脑”的新一代机器人。

过往多年的研发与管理实践让他意识到,通用人工智能的未来不在于单纯的算法突破,而在于让智能机器人真正走进真实场景,承担“人类不愿从事、不能从事”的工作。而具身智能的核心竞争,在于大模型的原创能力与持续迭代效率。

因此,智平方定位为AGI原生的通用智能机器人企业,与特斯拉相同,是行业稀缺的生产力型通用智能机器人研发、生产与服务提供商,聚焦生产力型通用智能机器人(非表演)这一颠覆性的智能终端品类。

当多数具身企业仍停留在实验室原型研发,要么偏重算法,要么主攻硬件落地时,郭彦东则带领团队跳出“单一维度突破”的误区,确立了“全栈自研、算法驱动硬件”的技术路线,自成立就坚持端到端大模型的技术范式——2023年时,全球创业团队仅有特斯拉机器人与智平方选择了这条鲜有人走的技术路线。这一幕,投资人看在眼里。

此后,在行业尚未形成共识前率先布局VLA架构(而非套用开源),智平方原创研发全球首个全域全身VLA大模型GOVLA,实现从桌面到开放环境、从单臂到全身协同、从简单执行到长程推理的跨越式突破,并不断迭代——

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%,获得图灵奖得主Yann LeCun关注;

进一步推出的快慢系统深度融合的最强开源模型GOVLA 0.5(FiS-VLA),成为业内首个“异构输入+异步频率”双系统VLA模型,并开创性地提出“双系统感知协同训练策略”, 重新定义了机器人“又快又聪明”的可能性;

目前,智平方已研发出更为强大的GOVLA 1.0版本,夯实“全球基础模型龙头”地位。

这背后离不开长期高压投入。投资界获悉,智平方自成立即搭建千卡级算力集群,并构建自有训练加速体系——更高效的数据利用率,意味着更快的模型进化速度,也意味着更难被追赶的技术代差。

仅仅在2025年,团队有数十篇论文被顶级会议收录,仅NeurIPS就达6篇,在世界模型、多模态理解与VLA方向持续获得国际认可。摩根斯坦利也在同年的机器人产业深度报告中,将智平方列为具身基础模型的代表企业。

外界可能不知道,智平方创办至今吸引众多来自微软、谷歌、OPPO、小鹏、Momenta等行业头部企业,以及清华、北大、中科院、CMU、伯克利等顶尖学府的科学家与工程专家加入,目前拥有5位斯坦福全球前2%科学家加盟,堪称科学家密度最高的机器人创业团队之一。

凶猛融资背后

他们拿下超级订单

乘着具身智能的东风,智平方留给创投圈深刻印象。

2023年8月的天使轮融资中,SEE Fund、清智资本、国投创盈联手出资。2025年,智平方迎来融资爆发期,短短半年完成多轮数亿级融资——先是1月宣布完成数亿元Pre-A轮战略融资,由达晨财智与敦鸿资产联合领投,基石资本跟投;随后3月完成新一轮过亿元Pre A+轮融资,投资方包括敦鸿资产、云启资本和国投创盈等财务与产业基金等。

行至2025下半年,智平方先后完成由国中资本领投和普华资本领投两轮融资,达晨财智、基石资本、南山战新投等身影浮现;后来,公司完成由深创投领投的新一轮A系列融资,其中深创投押注超过亿元,老股东敦鸿资产、国投创盈持续加码,同时吸引了华熙生物和一家大型零售企业以产业资本身份加入。

而马年开年,B轮系列融资正式出炉,投资方涵盖了互联网和AI巨头、头部央企、特斯拉生态链龙头、头部PE与券商系等顶级资本——一种声音认为,持续加注、融资火爆的背后,是投资人在智平方身上看到的鲜明“特斯拉基因”,以及让通用智能机器人提供真实服务的“生产力”型稀缺产品路线

如此迅猛的融资速度,离不开商业场景落地和真实交付。

据了解,智平方围绕GOVLA打造的AlphaBot(爱宝)系列机器人,已在两年内完成三代迭代,最新AlphaBot 2采用轮式双臂结构,核心部件无故障运行时间超5万小时,达到工业级可靠性标准。

2025年9月,智平方自有产线启用,随后完成产能爬坡,已具备年产千台级的能力。依托自建产线,智平方去年12月已实现单月百台级AlphaBot 2的真实交付。据悉,公司将在2026年将产能规划至万台规模。

积累了业内稀缺的硬件量产经验后,智平方够像特斯拉一样深刻理解供应链与生态体系,重视量产与工艺——在最恰当的时间构建自有生产体系,为规模化交付的一致性和时效性提供了保障。

商业化路径逐渐清晰。目前,在工业柔性制造领域,爱宝已进入汽车制造、半导体、生物科技与半导体显示面板(惠科)等高端场景,承担分拣、转运、贴标与辅助装配任务。

值得一提的是,智平方与全球第三大面板厂商惠科签订的3年1000台订单,因交付计划与场景清晰,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。

而在公共服务领域,爱宝已在复杂开放环境运行,例如在核心交通枢纽等为乘客提供贴心服务。

此外,智平方在新零售领域推出全球首个模块化具身智能服务空间“智魔方”,已陆续在北京、深圳、上海、无锡、常州等城市常态化运营,机器人每日持续工作10小时以上,日均制作咖啡与冰淇淋数百杯,稳定制作0失误。

正是这些海量而丰富的数据,能让大模型能够直接从复杂的真实世界中高效学习,从而显著提升其泛化能力。由此,中国具身智能商业化一幕席卷而来。

分水岭

有人开始出局

此时此刻,中国具身智能正迎来最好时代。

这里融资火爆,竞相斗艳。正如刚刚过去的马年春晚,多家机器人公司相继亮相,他们合作身份各不相同,却暗自较量着——不再只是跳舞、表演,还要比“脑子”、比协作、比落地。这场春晚,成为中国具身智能行业的一场正面卡位战。

而在春晚开播两小时里,京东机器人搜索量环比增长超300%,订单量暴涨150%。

另一边,我们正在目睹具身智能排队IPO,宇树科技、智元机器人、银河通用等身影浮现。

这些热闹只是表象,另一场竞赛已经打响——真正的头部玩家需要有跳出资本“输血”支撑的能力,最终走向机器人公司存活的核心命脉,订单。

资本层面乐于见到更高层面对产业的支持,但这些公司也需要更努力地做出商业化,匹配市场给予的估值。

虽然中国机器人军团开始横扫全球,但依旧是那个朴素的道理:谁能真正商业化落地,获得稳定的订单,谁才有可能笑到最后。

分水岭即将到来。

注:文/杨继云,文章来源:投资界(公众号ID:pedaily2012),本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:投资界

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