在近日落幕的HICOOL 2025全球创业大赛中,清智资本被投企业智平方(AI² Robotics)从全球10055个创业项目中脱颖而出(2025年该赛事规模实现历史性突破,共有10055个创业项目、13150名创业人才参赛,首次实现“双破万”,是国际影响力最高、竞争最激烈的创业赛事之一。),荣获海外组一等奖,成为该组别唯一获奖的机器人企业。这标志着其在具身大模型领域的技术实力获得国际认可。
这家成立于2023年4月的深圳初创企业近期实现重大商业突破:将在未来三年内向面板巨头惠科股份全球生产基地部署超过1000台机器人。这一订单规模刷新了具身大模型领域的商业纪录。值得注意的是,就在该订单公布前一周,优必选刚宣布获得2.5亿元采购合同,并称其为"全球最大人形机器人订单",而这一纪录保持不到十天即被智平方超越。
智平方的核心竞争力源于其自主研发的全域全身VLA大模型GOVLA,该模型实现了从视觉感知、语言理解到物理行动的端到端协同,突破了传统机器人仅能执行单一任务的局限。其创新的双系统架构——慢系统负责复杂逻辑推理与任务规划,快系统专注于机器人全身运动控制与实时轨迹生成,使机器人兼具深思熟虑的决策能力和敏捷的响应性能。
随着千台订单的落地实施,智平方不仅证明了其技术路线的商业化可行性,更为中国具身大模型产业的大规模应用撕开了一道关键突破口。
一、“最强大脑”:GOVLA大模型:重新定义机器人认知与响应
传统机器人长期受限于预设程序与专用场景,缺乏适应多变环境的能力。尽管全球头部企业(如波士顿动力、特斯拉)在运动控制上取得进展,但机器人的“认知智能”仍滞后于“动作能力”。直到端到端VLA(视觉-语言-行动)模型的出现,才为机器人的通用性提供了新可能。然而,多数VLA模型仅能控制机械臂,无法协调全身运动与移动决策,仍属于“局部智能”。
智平方机器人的核心竞争优势源于其全栈自研的技术体系,其中最具代表性的是其全域全身VLA大模型(GOVLA)。该模型实现了从视觉感知、语言理解到物理行动的端到端协同,突破了传统机器人仅能执行单一任务的局限。
1）GOVLA大模型的架构与工作机制
GOVLA示意图
GOVLA由三个核心部分组成:空间交互基础模型、慢系统(System 2)和快系统(System 1)。它们共同协作,实现对用户指令、环境信息与机器人状态的实时解析与响应:
慢系统(System 2):负责复杂逻辑推理与任务规划,完成高层语义理解和多步骤任务拆解;
快系统(System 1):专注于机器人全身运动控制与实时轨迹生成,保障对动态环境做出即时反应。这种双系统协同机制,使机器人兼具深思熟虑的决策能力和敏捷的响应性能。
2）GOVLA的创新性:从局部操作到全域全身协同
与传统仅控制机械臂的VLA模型不同,GOVLA首次实现了机器人全身控制与移动轨迹的统一输出,可同时协调移动底盘、腰部、双臂和手部完成复杂任务。典型场景如从冰箱取食材、准备早餐并送至餐桌,展现出全链条服务能力。
此外,智平方创新性地引入DeepSeek的先进技术,增强GOVLA在长程、复杂任务中的推理与分析能力,打造出国产可控的全域全身VLA模型。
智平方GOVLA大模型技术特点对比
二、顶级身体”:AlphaBot 2:具身大模型的硬件新标杆
AlphaBot 2
智平方的AlphaBot系列机器人经历了快速的产品迭代,目前已推出AlphaBot、AlphaBot 1S和AlphaBot 2三个版本。最新一代AlphaBot 2于2025年4月发布,代表了当前具身大模型机器人的顶尖水平,其在空间智能、学习能力与环境适应性等方面实现显著突破。该机器人被定义为“由Alpha Brain驱动的新一代智能终端”,具备强大的自主学习能力,无需预训练即可完成多种任务,并能够快速掌握新技能,稳定应对环境变化。
1)AlphaBot 2的核心性能突破
AlphaBot 2的性能提升主要体现在三个方面:
●全域空间感知能力:具备360°×360°全空间探测感知,突破传统机器人前方或局部视野的限制,实现对周围环境的全面认知;
●广泛的操作范围:采用腰腿升降结构,垂直工作范围扩展至0-240cm,覆盖从地面到高处的多样化场景;单臂臂展达700mm(不含末端夹具),提供更大的操作半径;
●持久的续航表现:支持连续工作6小时以上,远超行业平均水平,满足实际工业与应用场景对长时间作业的需求。
2)多场景应用实效
●AlphaBot系列机器人在多个真实场景中展现出卓越的适用性与可靠性:
●汽车制造:可执行上下料、拖拽料车、贴标、收纳保护布等任务,覆盖装配、检测、物流及运维等多个环节;
●半导体显示行业:能够完成PCB操作、OLED真空贴合等高精度作业,体现出色的操作精度与稳定性;
●文化展演与服务业:在东博会展中展示了跨场景适应能力,如打油茶、制作咖啡冰淇淋、打架子鼓(击打频率达每0.375秒一次,鼓点切换仅需0.75秒)等,传统需多台专用设备才能实现的任务,现由单台机器人全面胜任。
3)小样本学习与持续进化机制
AlphaBot系列机器人采用小样本学习模式,凭借预训练基础,仅需少量现场数据进行微调,即可将任务成功率从90%提升至99%,并保持稳定输出。该机制大幅降低了新场景部署中的时间和成本,解决了传统工业机器人依赖大量编程和调试的痛点。
此外,随着部署规模的扩大,机器人运行中所产生的数据持续反哺GOVLA大模型训练,形成“数据飞轮”效应,推动系统越用越聪明、越用越通用,为实现广泛商业化落地奠定坚实基础。
智平方AlphaBot系列机器人迭代演进
从HICOOL大赛的巅峰对决到千台订单的商业验证,智平方以其在GOVLA大模型与AlphaBot硬件上的全栈创新,清晰地勾勒出一条从技术突破到产业落地的路径。这不仅是单一企业的胜利,更预示着中国具身智能产业,正从实验室的“演示时代”,迈向量产应用的“价值时代”。一个由“最强大脑”与“顶级身体”协同驱动的新产业篇章,已然开启。
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