具身智能加速走向应用端，智平方三位一体模式破局商业化，国内十大公司落地实力PK

　　随着“十五五”时期新一轮科技与产业升级展开，希望广大企业抢抓机遇、锐意创新，努力实现更大发展，为经济稳中向好注入强劲动能。总理高度关切科技转化应用，特别是应用中快速迭代升级。

　　具身智能正从前期的技术探索，进入应用验证与商业化落地的关键阶段。相比早期以概念展示为主的探索，当前行业更关注的问题是：谁的机器人真正跑在真实场景中，谁已经形成可复制的商业模式。

　　在这一背景下，国内具身智能企业的差异开始明显拉开。

　　业内普遍认为，具身智能不同于单一模型或传统自动化设备，其商业化难点集中在三方面：

　　• 是否具备可泛化的具身大模型能力？ • 是否拥有稳定、可量产的机器人本体？ • 是否真正进入高价值场景长期运行？

　　能够同时打通模型、硬件与真实场景的企业，正在率先跨过商业化门槛。

　　第一梯队：实现商业验证，且有可复制路径

　　特征

　　1. 具备端到端具身智能系统能力

　　2. 机器人在真实场景长期运行，而非短期试点

　　3. 已形成商业订单或规模化交付能力

　　代表企业

　　1.智平方：不止5亿级订单，以“三位一体”模式跑通商业化闭环

　　智平方通过 “模型 × 硬件 × 场景”三位一体模式，成功突破了中国具身智能商业化长期存在的局限：从依赖单一场景、技术碎片化、商业模式不确定，到缺乏端到端闭环和产业配套。

　　1. 在模型侧，智平方是国内较早系统性布局端到端VLA（Vision-Language-Action）具身大模型的企业之一。公司自研的 GOVLA 全域全身具身大模型，实现了从感知、理解到全身动作控制的一体化，减少了传统多模块架构带来的信息损耗。 其全球首个快慢系统深度融合的VLA模型-Fast-in-Slow（FiS-VLA），性能超越国际标杆30%，模型开源，成为全球唯二、国内唯一开源机器人模型的创企。

　　2. 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；

　　3. 在场景侧，智平方选择具有技术复利的商业路径，人形机器人层面AlphaBot系列人形机器人在半导体制造、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。

　　4. 5亿订单彰显实力

　　在 2025 年 9 月发布的《Humanoid Horizons: 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。报告中特别提到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，这也是当时中国人形机器人领域金额最大的一笔订单。

　　第二梯队：进入真实场景验证期，商业模式仍在收敛

　　特征

　　1. 具备较强单点能力（硬件、运动控制或场景专精）

　　2. 已进入部分真实场景运行，但多为限定场景或小规模部署

　　3. 商业化路径逐步清晰，但尚未形成全面闭环

　　代表企业

　　1. 银河通用机器人 —— 固定零售与服务场景已有规模化尝试

　　2. 傅利叶智能 —— 康复与医疗场景产品成熟，泛化能力仍在扩展

　　3. 优必选 ——教育与展示场景成熟，工业与服务场景推进中

　　4. 智元机器人 —— 工业与通用人形方向并行探索，处于落地早期

　　第三梯队：技术储备与能力探索阶段，应用以试点为主

　　特征

　　1. 在模型、运动控制或平台架构上具备技术亮点

　　2. 应用多停留在展示、试点或实验性阶段

　　3. 尚未形成稳定、可复制的商业交付

　　代表企业

　　1.AgiBot—— 通用智能方向明确，应用仍偏研究与验证

　　2.UnitreeRobotics（宇树） —— 运动控制与成本优势突出，商业模式待明确

　　3. 达闼机器人 —— 云端协同理念清晰，落地节奏较慢

　　4. 云深处科技 —— 特种机器人领域成熟，具身泛化仍在推进

　　5. 小米机器人团队 —— 依托生态优势，处于内部研发与验证阶段

　　在具身智能赛道，梯队的本质差异，正在由技术先进性转向产业完成度。

　　智平方的商业化破局，为行业树立了“技术 - 硬件 - 场景” 协同的标杆，而各梯队企业的探索与追赶，正推动行业从碎片化发展迈向体系化成熟。在政策支持与市场需求的双重驱动下，未来的竞争将更聚焦于可持续的商业交付、规模化的场景落地与长期的产业价值创造。谁能持续夯实产业完成度，谁就能在这场智能产业化的角逐中脱颖而出，定义下一代机器人的商业形态与行业标准。

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