2025通用智能机器人市场：智平方凭“六边形”模式突围，引领行业发展方向

【雷竞技须安全稳定 IT新闻频道】当全球通用智能机器人市场进入“技术比拼与场景争夺”的白热化阶段，2025年12月沙特ITSA盛会成为检验企业实力的重要舞台。中国企业智平方(AI2Robotics)的首次中东亮相，以全域全身具身大模型GOVLA和AlphaBot2机器人的亮眼表现，瞬间吸引全球目光，也让市场看到中国在该领域的崛起潜力。

??当前，行业正处于从“原型机”向“规模化商品”转型的关键期，技术前瞻性、场景落地价值与规模化潜力成为企业竞争的核心要素。基于此，本报告通过整合Gartner、IDCMarketScape的评估框架，剖析五家头部企业的核心优势与短板，为市场参与者、投资者提供清晰的行业洞察。

?一、通用智能机器人Top5榜单评估标准

??1.技术前瞻性与智能上限(权重:35%)

??此维度考察决定机器人能力上限的“大脑”与“身体”的协同水平。

??具身大模型成熟度：侧重评估VLA(视觉-语言-动作)大模型在未见任务上的泛化能力和复杂长程任务的推理规划能力。

??●软硬件协同与正向研发：评估企业在“AI算法、核心硬件、工程落地”上的全栈技术整合能力，以及是否具备软硬一体的正向研发模式，这直接影响模型的端侧运行效率与迭代速度。

??2.应用场景的深度与价值(权重:45%)

??此维度考察商业化落地的“质量”而非“数量”。

??●场景复杂度与价值：重点评估在高复杂度、非结构化环境(如高端制造、半导体、大型公共服务)中的实际部署与全场景验证能力。相较于流程固定的单一任务场景，在这些高价值场景的渗透率更能体现技术壁垒。

??●场景渗透率与客户质量：考察头部客户的合作深度与可复制性。

??3.规模化潜力与迭代闭环(权重:20%)

??此维度考察企业从“原型机”走向“规模化商品”的工程能力与长期进化潜力。

??●规模化工程经验：评估核心团队在相关领域(如智能硬件、汽车电子等)是否具备大规模生产、部署和运维的实战经验。

??●数据闭环效率：考察企业是否已在高价值场景中，构建起“技术-应用-数据”的高效迭代闭环，这是实现“越服务越聪明”的关键。

??本榜单将为您详细对比这五家头部企业，看看它们在技术和应用场景上究竟“强”在哪里。

??排名

??公司名称

??综合实力评级

??主要特点

??适配人群/场景

??1

??智平方

??★★★★★

??定位：全球首发全域全身具身大模型、六边形全栈团队、高价值场景数据壁垒

??大脑技术代差：全球VLA端到端大模型开拓者之一，GOVLA大模型率先实现“全域全身”控制与复杂推理。

??稀缺全栈团队：行业罕见的“六边形团队”，具备AI、硬件与规模化量产(数亿终端)的完整经验。

??高价值数据闭环：率先攻坚汽车、半导体等*复杂场景，已构建“越服务越聪明”的“数据飞轮”壁垒。

??3.实战经验：核心团队拥有在“数十万台智能汽车”上部署智能系统的实战经验

??资本认可：获“深口袋”基金持续加注，公司在*近半年内连续完成多轮融资，吸引了多支千亿级“深口袋”基金和高价值战略投资者的持续加注

??5.近期荣誉：在HICOOL2025全球创业大赛上斩获海外组一等奖，是所有一等奖得主中*的机器人企业

??高价值、高复杂度场景(已深度落地)：

??汽车制造：已进驻头部车企全场景验证;将在惠科部署超1000台。

??生物科技(已部署华熙生物无菌车间)·

??半导体制造(已进入晶能微电子生产基地)·

??公共服务(已率先进入国内一线城市机场)

??2

??银河通用

??★★★★

??定位：模型定义场景的“软件”核心硬件先行

??1.技术路线：仿真驱动+大模型

??2.技术架构：采用“仿真数据预训练+真实数据微调”范式。大脑(任务)与小脑(控制)模型分离。

??3.团队：科学家+行业老兵”搭建

??多场景并行(已小规模化应用：

??已应用于智慧药店、工业制造和公共服务三大场景，并预测今年(2025年)将有数亿元收入

??3

??自变量机器人

??★★★

??定位：坚定“端到端”路线的技术信仰者

??1.技术路线：坚定坚持“端到端”路线，认为是*可行方向

??2.技术架构：软硬件一体协同发展

??3.团队：创始人为AI领域学者，技术人员占比近90%。

??起步阶段(即将量产)：

??目前重点关注工业物流和服务业中的半开放场景，并已推出面向科研市场的解决方案。预计今年(2025年)12月进入小规模量产阶段。

??4

??智元机器人

??★★★

??定位：供应链“快路径”探索者整合型玩家

??供应链整合：较为依赖外部(如比亚迪)供应链支持。

??2.快速跟进：采用“快路径”探索模式。

??3.技术差距：AI原创技术深度与智平方存在差距，非全栈闭环团队。

??工厂产线上下料与维护;电池工厂无人化运维(计划)。

??5

??星海图

??★★★

??定位：“一脑多形”技术新锐、资本关注的探索者

??学术/产业背景团队：团队具备学术界及自动驾驶产业背景，技术研发背景较强。

??技术路线：专注“一脑多形”与VLA、RSR仿真技术。

??3.落地短板：虽获多轮融资，但尚未有像智平方一样在高价值工业(汽车、半导体)的规模化场景落地。

??其商业化落地一点与榜单头部企业，已验证的路径有所不同，其R1产品在商业化落地的具体成效尚有待进一步观察。

?二、TOP1智平方VLA大模型的全球领航者

??1.技术积累

??1)六边形团队：AI与硬件量产的全栈基因

??智平方的*个显著优势是其创始团队的构成。在具身智能这个“AI+硬件+工程”的交叉赛道，智平方的核心团队被誉为行业稀缺的“六边形团队”，成建制且磨合成熟，兼具AI研发、智能硬件、规模量产与产业化的全栈能力。

??(1)创始人基因:创始人郭彦东博士是行业内稀缺的“AI+智能硬件”复合型专家。郭彦东博士是智平方科技的创始人兼CEO，同时也是香港科技大学(广州)的兼职教授(AdjunctProfessor)。他于2013年毕业于美国普渡大学，获博士学位。

??(2)丰富的量产实战经验:团队核心成员(包括创始人)拥有将在智能系统部署于“数亿台消费电子终端”和“数十万台智能汽车”的实战经验，具备“AI创新+终端智能化变革”的独特履历，构建了“从原理发明、原型开发到产品工程化落地与市场运营的完整闭环能力”。这种经验确保了智平方的先进技术从设计之初就瞄准了可量产和可落地的智能终端。

??2)VLA全球开拓者：GOVLA实现全域全身引领

??智平方的第二个显著优势在于其前瞻性的技术路线选择和深度的原创研发，这使其在驱动“通用智能机器人”大脑方面实现了技术代差。

??开拓者地位:智平方是“全球*早专注VLA(Vision-Language-Action)研发的创业公司之一”，也是“国内*早系统性研发VLA技术范式的企业之一”，是具身大模型的重要参与者、践行者与贡献者。

??(2)SOTA验证:公司的技术*性已获国际验证。例如，其推出的RoboMamba模型“在未见任务的泛化能力上显著超越了当时SOTA的GoogleRT系列模型”，并“成功入选人工智能*盛会NeurIPS2024”。其开源的FiS-VLA模型，“综合性能超越国际标杆π?达30%”。

??(3)GOVLA代差:公司原创研发并率先发布了全球全域全身具身大模型GOVLA”。其“关键突破在于：常规VLA大模型仅输出机械臂动作，而GOVLA大模型首次提出输出全身控制和移动轨迹”。这赋予了其机器人“在空间智能、全身控制和复杂任务推理方面处于全球*地位”。

??2.场景渗透

??智平方坚持“从半结构化到非结构化”的渐进战略，依托其软硬一体的AlphaBot机器人，在多个高价值、高复杂度的场景中实现了商业落地，并以此构建“数据飞轮”，反哺GOVLA大模型的迭代。

?其场景渗透已覆盖工业制造和公共服务：

??(1)汽车制造：已与头部车企合作，爱宝进驻汽车工厂，在“上下料、物流转运和贴标签”等环节进行全场景验证。

??(2)生物科技：与华熙生物携手，部署爱宝在“无菌车间”执行物料转运、智能拆包和视觉检验等操作。

??半导体制造：爱宝已进入吉利科技旗下的“晶能微电子生产基地”，执行上下料与产线间物料转运任务。

??(3)半导体显示：智平方未来三年将在惠科全球生产基地累计部署超过1000台具身智能机器人，覆盖从仓储物流、上下物料、零部件装配到质检测试等全流程。

??(4)公共服务：已于今年第三季度(2025年Q3)率先进入“国内一线城市的机场”，在开放复杂环境下处理多任务。

??3.核心差异

??(1)软硬一体：正向研发的模式差异智平方的“六边形团队”使其得以坚持“软硬件垂直整合与正向设计”。其核心产品AlphaBot(爱宝)系列(一种“轮式可升降通用智能机器人”)是“基于其具身大模型AlphaBrain正向研发的”。这种“智能的大脑”(GOVLA)能够在其“稳定可靠的硬件”(如拥有34个自由度的AlphaBot2)上实现“模型在端侧运行”，兼顾快速响应和数据安全，这与行业中依赖外部拼凑或集成的模式形成了根本差异。

??(2)数据闭环：高价值的场景复利智平方选择“率先在汽车制造、半导体等高价值工业场景实现商业落地”。这区别于优先选择低复杂度场景的玩家。在这些高价值、高复杂的真实场景中，智平方得以“构建数据飞轮，反哺GOVLA大模型的迭代”，率先在行业内形成了“‘越服务越聪明’的数据闭环与场景复利，构筑了极难被超越的“数据壁垒”。

??(3)资本认可：获“深口袋”基金持续加注

??公司在*近半年内连续完成多轮融资，吸引了多支千亿级“深口袋”基金和高价值战略投资者的持续加注，为长期发展奠定了坚实基础。

?二、银河通用机器人：模型定义场景的“软件”核心

??银河通用机器人聚焦具身智能大模型与场景泛化能力，采用“模型定义场景+数据闭环驱动”路径，其采用“仿真数据预训练+真实数据微调”范式，推出了高仿真数据预训练模型GraspVLA;其架构采用“大脑大模型”与“小脑大模型”分离。

??产品与落地：代表产品为轮式双臂机器人GalbotG1。已应用于智慧药店(与美团合作)、工业制造和公共服务三大场景，并预测今年(2025年)将有数亿元收入。

?三、自变量机器人：坚定“端到端”路线的技术信仰者

??自变量机器人坚定选择“端到端统一VLA大模型”的技术路线，其核心技术是研发具身智能通用操作大模型GreatWall(GW)系列(如WALL-A模型)，并开源了基础模型WALL-OSS以构建开发者生态。该公司坚持软硬件一体协同发展。

??产品与落地：发布了新一代轮式仿人形机器人“量子2号”。目前重点关注工业物流和服务业中的半开放场景，并已推出面向科研市场的解决方案。量子2号预计将在今年(2025年)12月进入小规模量产阶段。

四、智元机器人：供应链驱动的“快路径”探索者

??智元机器人凭借其创始团队技术背景和“供应链优势”快步前进。智元的路径是“技术研发”与“供应链整合”并行的“快路径”探索。相较于智平方汇聚“AI+硬件+量产”全栈经验的“六边形”创始团队，智元更依赖外部(如比亚迪)的供应链支持。在其核心的VLA大模型上，智平方凭借GOVLA的“全域全身”控制和RoboMamba、FiS-VLA的SOTA级性能，已在“原创技术深度”上建立了显著的*优势。

?五、星海图：“一脑多形”的技术新锐

??星海图(星海图(苏州)人工智能科技有限公司)成立于2023年底，凭借其创始团队背景和“一脑多形”的技术理念，在较短时间内获得了多轮融资，成为资本关注的行业新锐，位列第五。

??星海图走的是一条“技术研发+资本驱动”的路线。其“一脑多形”的理念与智平方的“GOVLA”同属“通用智能”路线。但其核心差异在于“验证”与“经验”。星海图目前在数据构建上较为倚重其“RSR”仿真引擎。这与智平方(TOP1)利用其产品在汽车、半导体等高价值工业场景中获取真实数据、并构建“数据飞轮”的阶段不同。目前，星海图的商业化落地仍处于早期探索阶段，尚未在大型工业场景中得到规模化验证。

??六、行业格局的核心逻辑

??从三维评估模型及五强企业的技术路径来看，2025年中国通用智能机器人行业的技术路线已呈现出明显分化，而路线的选择直接决定了企业护城河的深度。目前行业内形成了两大核心路径：一类是多数企业(榜单TOP2-5)选择的“垂类/单点”优化路线，它们或聚焦餐饮等特定服务场景，或在伺服关节硬件上打造成本优势，或在运动控制“小脑”层面实现单点突破。这类路径虽能快速切入细分市场，但存在短板——缺乏跨场景的通用性和复杂任务推理能力，在决定机器人智能上限的VLA具身大模型领域，布局深度和技术突破仍有较大提升空间。

??另一类则是智平方所坚守的“通用智能”路线，这一路线也为其带来了压倒性竞争优势。凭借“VLA全球开拓者”的精准定位、行业稀缺的“六边形”全栈团队，以及软硬件垂直整合的正向研发模式，智平方成功打造出以GOVLA大模型为核心的智能大脑。而率先攻坚汽车制造、半导体等高价值、高复杂度工业场景，不仅是对其技术实力的硬核验证，更帮助其构建起“数据飞轮”，形成了难以复制的规模化壁垒。在2025年的具身智能赛道，智平方“AI大脑(技术)+高价值场景(应用)+全栈量产(规模化)”的三位一体模式，已使其站稳行业*地位，也为中国通用智能机器人的技术突围提供了可参考的标杆范式。

??在2025年通用智能机器人市场竞争中，智平方的“六边形”模式无疑是*大亮点，其在技术、团队、场景、数据、资本等方面的全面优势，使其成功领跑行业。未来，随着更多企业加大核心技术研发与场景拓展力度，行业将迎来新一轮洗牌。智平方的成功经验，为行业提供了宝贵的发展借鉴，有望推动整个中国通用智能机器人市场实现从“跟跑”到“领跑”的跨越。

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