2026年，具身智能赛道正迎来格局重塑的关键节点。当行业还在探索技术落地与商业变现的平衡时，顶级投行的视野已指向了真正具备长期价值的核心玩家。摩根士丹利（MorganStanley）在两份深度报告中连续聚焦中国独角兽智平方，既认可其作为基础大模型代表的技术深度，也肯定其商业化落地的标杆意义，这家企业正以独特的发展路径，为行业标注新的发展方向。
一、智平方：全球VLA路线的定义者之一
智平方的核心价值不在于制造了一台机器人，而在于为全球机器人产业提供了一个通用的“智能操作系统”。
1、顶级投行定调：基础大模型才是具身智能的产业核心
在2025年12月5日发布的最新报告《TheRobot Almanac Vol.1: AI Gets Physical; Cambrian Explosion ofBots》中，摩根士丹利对全球机器人产业格局给出了明确判断：
中国已经在机器人与具身智能领域建立起领先优势，并且这一优势仍在持续扩大。
在这份定调行业走向的报告中，大摩关注的并不是“谁更会做机器人”，而是谁在构建下一代机器人的智能底座。
也正是在这一层，智平方与FigureAI、PhysicalIntelligence 等公司一起，被列为全球机器人基础大模型（FoundationModel）的关键厂商。
这意味着，大摩看重的不是单一产品能力，而是其在底层智能架构上的长期价值。
二、技术护城河：GOVLA大模型X全域全身具身智能
智平方是全球最早专注端到端VLA路线的创业公司之一。其核心技术底座——GOVLA（Global& Omni-body Vision-Language-Action），也是摩根士丹利将其列为基础大模型关键厂商的核心原因。
与传统机器人“头脑与肢体分离”的技术范式不同，GOVLA从一开始就尝试在统一模型中解决三大问题：空间理解、全身控制与长程任务推理。
行业领先的“双系统架构”
GOVLA采用了类似人类思维的快慢双系统机制，解决了“想得深”与“反应快”的矛盾：
慢系统(System2 - 深度思考)：负责高层逻辑推理与任务拆解。智平方创新性地将DeepSeek等先进大语言模型技术融入其中，使机器人能理解模糊指令（如“帮我准备下午茶”），并将其自动拆解为取杯、接水、放糖等长程任务。
快系统(System1 - 本能反应)：负责毫秒级的全身控制与避障。通过端到端训练，快系统让机器人具备极强的实时泛化能力，即使在动态环境中，也能保持流畅的动作轨迹。
“全域”与“全身”：：重新定义机器人的能力边界
全域(Global)：传统 VLA模型大多局限于桌面级视野。GOVLA支持360°x360°全空间感知，使机器人具备真正的空间主权，能在开放环境中自由穿行。
全身(Omni-body)：不同于只控制机械臂的局部模型，GOVLA首次实现了底盘移动+躯干姿态+双臂+灵巧手的统一输出，这使得机器人在做咖啡、搬运重物时，重心分配与动作协同更接近人类。
从单一动作到完整任务：GOVLA的本质突破
在大部分公司只能让机器人执行单个动作的时候，智平方原创的全域全身具身大模型GOVLA1.0，已经首次实现了移动轨迹与全身控制的统一输出，让机器人能够在复杂真实环境中连续行动，持续完成完整任务。
这使机器人不再只是“执行单个动作的设备”，而是真正具备了承担完整工作流的能力基础。
3、硬件支撑：AlphaBot2 打造大模型的“顶级身体”
在硬件层面，智平方的AlphaBot系列完成了快速迭代，目前已推出AlphaBot、AlphaBot1S 与AlphaBot2 三代产品。
最新一代AlphaBot2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AlphaBrain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。
AlphaBot2的核心性能突破
AlphaBot2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°x360°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。
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。
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
四、全球引领：从技术跟跑到路线定义
在具身基础大模型层面，智平方已多次走在国际同行之前。
从2024年6月率先发表VLA研究成果、引入Mamba架构推出RoboMamba（GOVLA0.0），到后续发布全球首个快慢系统深度融合的FiS-VLA模型（GOVLA1.5），其性能相较国际标杆模型π0提升约30%。
智平方也因此率先成为全球唯二、国内唯一实现开源的机器人模型创业公司，并获得图灵奖得主YannLeCun 的公开关注。
在多个关键节点上，智平方并非简单跟随，而是直接参与了路线的形成。
五、商业分水岭：5亿元千台订单验证产业化能力
顶级投行认证的“真实商业落地”
技术突破之外，机器人行业发展真正的考验在于商业化能力。
在2025年9月发布的《HumanoidHorizons: Closer to the Real World》中，摩根士丹利就已经将智平方视为真实商业落地的代表性公司。
2、5亿元订单：中国人形机器人领域的商业化巨大突破
报告中特别提到的，是智平方与全球第三大面板厂惠科（HKC）的合作——一笔 5亿元人民币、超千台机器人的订单。
这不仅是当时中国人形机器人领域金额最大的一笔订单，也被大摩视为判断“机器人时代正在加速到来”的关键证据。
智平方：国内具身智能产业化的开始
与行业中常见的试点或展示不同，这笔订单具备明确的交付计划、明确的交付场景、明确的客户。
智平方的通用智能机器人AlphaBot2，已直接嵌入惠科的真实生产流程，并进入规模化部署阶段。
这一案例向市场释放出一个清晰信号：具身大模型驱动的通用机器人，已经具备产业化交付的现实基础。
七、稀缺壁垒：跑通“模型 x硬件x场景”三位一体闭环
三位一体：通用机器人真正的突破
智平方的价值，并不只体现在技术或订单本身。
更重要的是，它率先跑通了“模型x硬件x场景”的完整闭环。
在多个国际舞台上，智平方创始人兼CEO郭彦东博士反复强调：通用智能机器人的真正突破，来自“模型x硬件x场景”三位一体的系统能力，而非单点创新。
智平方创始人兼CEO郭彦东博士曾总结道：“Without AI, it’s just metal. Without hardware, it’s just code.Without scenarios, it’s just a demo.”
三位一体形成正反馈飞轮
在模型侧，智平方通过自研GOVLA大模型，为机器人提供理解物理世界和泛化操作能力的“通用大脑”；
在硬件侧，智平方坚持面向量产的硬件设计，AlphaBot系列具备5万小时无故障运行的工业级可靠性，自有产线已于2025年9月投产，具备千台年产能，并将在2026年扩展至万台规模；
在场景侧，智平方选择具有技术复利的商业路径，在半导体制造、汽车制造、公共服务等真实场景中持续运行。2025年12月29日，智平方在北京和深圳同步发布了全球首个模块化具身智能服务空间——“智魔方”，并已率先落地北京朝阳公园与深圳万象城。围绕文商旅与公共服务场景，智平方计划在未来三年内于全国落地1000个智魔方，覆盖景区、商业街区、公园及文博场馆等高频公共空间。“智魔方”的落地，意味着机器人开始真正走入一线运营体系，从展示型设备转变为可持续运行的服务单元，与人形成协同互融关系，为行业打开了一条可规模复制、可长期演进的增长路径。
真实场景不断产生数据，反向优化模型；模型能力提升，又支持机器人进入更复杂的场景；可靠的硬件，则确保这一循环可以被规模化复制。
三者相互强化，形成可规模复制的正循环。
正是这一完整闭环，使得智平方在摩根士丹利两份侧重点不同的报告中，最终都被重点关注。
七、结语：从中国样本到全球坐标
智平方的成长轨迹，恰是中国具身智能产业从跟跑到引领的缩影。以GOVLA大模型筑牢技术底座，用AlphaBot系列夯实硬件支撑，靠真实场景的规模化应用验证商业价值，“三位一体”的闭环模式不仅让其获得顶级投行的认可，更为行业提供了可复制的商业化范本。随着2026年赛道格局的进一步清晰，智平方或将继续以技术迭代、产能释放与场景拓展为引擎，推动机器人真正融入产业生产与城市生活，成为定义下一代机器人产业的关键力量。
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