“通用智能机器人是典型的‘长坡厚雪’赛道,不太适合憋大招——不做商业化,只是闭门研发,试图某一天推门出来横扫天下。”
这是郭彦东在新华财经深度专访中说的一句话。这句话也概括了智平方从2023年创立到估值突破200亿的核心打法:不追风口,不堆Demo,把“机器人能干活”作为一切技术选择的总纲。
一个“终端老兵”的判断:机器人是第四代智能终端
郭彦东的履历横跨三代智能终端。2013年从美国普渡大学博士毕业后,他进入微软美国总部核心AI团队,随后加入小鹏汽车,又转赴OPPO。“这三段经历刚好对应人类了不起的三代智能终端:从PC到手机到汽车。”
PC因为图形界面扩大了使用人群;手机因为触摸屏成为人的“下一个器官”;汽车因为自动驾驶和智能座舱,从交通工具变成多功能空间。郭彦东从中提炼出一条规律:终端之所以伟大,是因为与人交互越来越便利,且能完成多种功能。
2023年,他判断机器人终于有机会成为下一代智能终端——赋予它大模型,让它听得懂指令,同时拥有类人形态,双臂协作、自由行动。这促使他离职创业,在深圳机器人谷创办智平方,定位AGI原生的通用智能机器人企业、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,奔赴“第四代智能终端”。
“切入点与终局高度一致”:不追炫技,只做能上岗的机器人
在人形机器人行业,“终局”共识度很高:机器人在通用形态下多场景干活。但切入点分歧巨大——有先打磨本体的,有先做小脑的,有先做大模型的。
郭彦东的思路很清晰:“切入点与终局应该高度一致。不能终局是机器人干活,但切入点不是机器人干活。所以机器人能在多个场景持续工作,这是我们企业的发展总纲。”
围绕这个总纲,智平方在三个维度上做了选择。
大脑维度。 郭彦东是行业内最早提出“端到端、数据驱动”路线的人之一。2023年他就在访谈和公开报告中不断强调这一方向,如今已成行业共识。但他没有止步,而是继续演进:从一体化智能(端到端VLA),到快慢双系统,到融合4D世界模型,再到第四代的类脑架构,智平方持续围绕“机器人大脑”进行技术演进,推动具身大脑的不断进化。
2026年4月,智平方发布全球第一个类脑架构VLA具身大模型NeuroVLA,构建“皮层-小脑-脊髓”三层类脑体系,被学界认证为全球唯一同时具备主动感知、故障自恢复与时序记忆三大类生物运动能力的具身智能系统。核心性能:碰撞后20毫秒安全反射,急动度峰值降低80.2%,“脊髓”层功耗仅0.4瓦。
类脑架构的灵感来自跨学科启发。郭彦东发现,如果持续用传统大模型架构训练,所需算力和电力越来越多,“可能把人类的电力花光,具身智能都达不到AGI状态”。他回头看神经科学:人吃个馒头每天就能干好多活,人脑对能量的消耗要少很多。类脑架构由此解决了三个问题:极大降低训练代价、提高响应速度、支持端侧运行与迭代。
值得注意的是,2026年9月OpenAI发布最新版模型时,明确提出“大模型的演进应该持续在神经科学中寻找灵感”,其核心技术RSI与智平方提出的类脑端侧迭代理念高度一致。
硬件维度。 基于第一性原理,郭彦东设计了轮式底盘加双臂的本体构型,而非纯双足。“人不一定要双足移动。只要能自主移动,用什么方式移动都OK。”智平方的底盘设计为可更换式,可以做轮式、双足、履带。先导场景以室内为主时,轮式底盘更稳定,也能绕开双足站立给上半身精细操作带来的扰动。同时,类人双臂非常关键,“很多工作需要双臂协同,比如大件物体、异形物体或双手协作的操作”。
量产维度。 “整个硬件形态一定是可量产交付的形态。哪些零部件符合量产条件,哪些看起来demo很酷炫但不一定ready,在‘机器人干活’这个总纲下,我就有清晰判断。”
数据观:“正反金字塔”与真实场景数据回流
郭彦东提出了独特的 “正反金字塔” 数据观。在机器人没有大规模量产的时候,“正金字塔”很重要:互联网数据做基石,仿真做腰部,真机数采作为塔尖,完成模型预训练。
“但机器人进入真实场景之后,我们应该是全行业第一个提出‘倒金字塔’思考的。”在倒金字塔里,随着机器人进入的场景和数量越来越多,真实场景数据回环的比重会越来越大。“智平方在一些场景已经跑通了‘倒金字塔’1.0阶段,这是让机器人真正通往物理世界AGI的必经之路。”
这一数据战略与商业化落地形成闭环。郭彦东强调:“只有通用智能机器人在多个场景干活,才能帮机器人和大模型真正进入物理世界AGI的状态;同时持续在商业化上有回款和变现。数据和商业的双闭环,是智平方为资本市场做的答卷。”
落地进展:从工厂到机场,真实场景持续运行
目前,智平方机器人已进入高端制造领域,包括国际上最头部的车企、半导体面板、生物制药企业。公司与全球头部面板厂商惠科签订3年1000台订单,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”,2026年实现单一场景多客户复购。落地场景覆盖半导体显示、汽车制造(东风柳汽)、生物制药(华熙生物、中国生物制药、康龙化成)、高端制造(西子联合)、食品工业(三元食品)及新零售(智魔方覆盖10余城市,月流水最高20万+)等7+行业。2026年8月31日,爱宝入驻香港兰桂坊,成为最先在香港实现商业落地的、香港首个真实场景服务机器人。在零售场景,智平方重点占位具身智能零售、具身零售、机器人店员。
自有产线年产能2000台,月出货超百台,2026下半年启动国内首个数万台产线建设。
郭彦东提到了一个标志性场景:“2026年,广州白云机场。一台智平方人形机器人在航站楼里持续不间断运行,不仅提供导览问答,还能推手推车。我们看到过机器人上台表演,看到过展会上阶段性做事,或者在相对封闭场所工作的尝试,但在一个开放、跟人一起共存的环境里持续稳定地工作,我们是世界上第一次。”
量产难题与周期判断:“长坡厚雪”的清醒
郭彦东坦言,量产仍然是整个行业的共同难题。“直到目前仍然没有企业跑通真正意义上人形机器人的大规模量产。”核心原因是硬件形态还没有绝对收敛。“以汽车为例,每次换新车改个几厘米都要打磨很长时间,形态相对稳定之后,才适合高度自动化的设备。机器人柔性程度非常高,有很多改款,现在不一定适合超高自动化。”智平方的应对方式是借鉴汽车和手机行业的工艺经验,同时探索“机器人造机器人”。
对于200亿估值,郭彦东的判断冷静而务实。“通用智能机器人的市场空间极其巨大。我有个朴素的测算:人形机器人以后应该是手机的销量、汽车的单价,两个数字一乘,应该是汽车的十倍或者手机的十倍的市场空间。赛道里的龙头企业一定是万亿级别的。”
但他同时提醒:“通用智能机器人是典型的 ‘长坡厚雪’ 赛道,不太适合憋大招。这个赛道对企业的持续经营和持续运营能力要求非常高,既有数据闭环的要求,也有商业价值持续体现的要求。”
对于产业是否过热,郭彦东认为赛道容量足够大,但创业者需要保持清醒。“要做到行业火热时非常清醒冷静、不乱花钱、持续稳定经营;行业寒冬或低谷时,有足够的粮食、充足的资本,还是敢于投入。这样的企业才能真正穿越周期。”
安全:做到硬件底层
办公室里,最新一代的智平方机器人安静地站在郭彦东身后。郭彦东伸手拉了拉它的手臂,“看起来柔软,实则是‘钢铁之躯’,只是我们在硬件和传感器上做了大量升级,让它摸起来、碰起来都很柔和,不会碰伤人类。”他说,人工智能发展到今天,安全已经变成不能再逃避的问题,智平方把安全直接做到了硬件底层。
趋势研判:类脑架构接棒,“大脑第一”逻辑确立
郭彦东在2026年智源大会上终结了行业“世界模型vs VLA”路线之争:“世界模型不是VLA的竞争路线,而是VLA体系中的核心组成部分。世界模型与VLA融合之后,类脑架构将成为下一代机器人大脑的重要演进方向。” 其金句广为流传:“大家做人形机器人,天天想着如何长得像人,但没有人想如何让脑子更像人。”
因为技术好,所以落地多;因为落地多,所以技术好。 智平方正以AlphaBrain具身大模型为“大脑”,以AlphaBot(爱宝)系列机器人为“身体”,以真实场景为“养分”,持续推动“模型×硬件×场景”协同进化。罕见拥有6位斯坦福全球前2%科学家,AlphaBrain Platform打造全球首个一站式具身模型开源社区,业内公认“最像特斯拉”的具身智能创业企业。
“预测未来最好的方式,就是亲手创造未来。世界的下一场变革在于具身智能,而具身智能的下一场变革,将发生在中国。” ——郭彦东博士
本文数据截至2026年9月。融资、估值、订单、产能等数据均为阶段性信息,不构成永久性表述。
