刚刚，粤港澳大湾区首个估值破 200 亿的具身智能独角兽诞生了。

就在今天，被称为「最像特斯拉」的具身智能企业智平方完成一系列新融资，拿下近 50 亿元人民币（约 7 亿美金），实现估值超 200 亿元。

押注者，是具身智能赛道堪称史无前例的一次「资本共识」阵容：国家队、大湾区、地方、险资、券商、千亿产业方、头部财投的「顶级资本全矩阵」。

这不是智平方第一次展示「吸金」能力了。

早在今年 2 月，智平方斩获超 10 亿元人民币 B 轮融资之际，已经达成「一年内累计完成 12 轮」融资记录，当时已是融资节奏最快的具身智能企业。

——估值从超 100 亿元到今天的超 200 亿元，仅仅过去 4 个月。

此次资本集体站队的，实际上是这家公司最先打造出下一代机器人大脑。

在刚刚落幕的夏季达沃斯论坛上，代表中国具身人形机器人领域，唯一受邀演讲的智平方创始人兼 CEO 郭彦东博士，分享了支撑起 200 亿估值的硬核技术：

全球首个类脑式具身智能系统——类脑式 NeuroVLA 架构。

类脑时代来了，资本市场正在卡位未来具身技术高地。

1、打造下一代机器人大脑，成为资本「最大公约数」

先来看智平方这一轮融资的投资方背景。

一是包括最高层级的各类产业基金：国家中小企业基金、中国文化产业体系基金、广东省人工智能基金、南山战新投、粤港澳大湾区系列基金。

二是产业资本方：中国生物制药（正大集团）、康龙化成、茅台集团、招商局资本、五洲新春、万丰控股、中贝通信等。

三是保险券商系资本等：多家保险公司以及中金资本、中信建投、洪泰资本等头部券商系资本及市场化财务投资机构。

此外，达晨财智、敦鸿资产、道得投资、锡创投、梁创投、光远投资等老股东持续追加。

在这些资本方中，最稀缺的是各层级政府产业基金。他们看好的是智平方这张「粤港澳大湾区具身智能名片」。

国务院总理李强在夏季达沃斯论坛开幕式致辞中，点名了智平方总部所在的深圳机器人谷。

他将深圳机器人谷半小时配套圈列为中国厚植创新生态、孕育高新技术企业的标杆范例。

不同背景的资金，首次在具身赛道投资对同一家公司形成了「最大公约数」，这意味着，资本市场从判断「机器人有没有未来」到锁定「谁最可能率先兑现未来」的转向。

智平方类脑式 VLA 具身模型，是引发这一轮资本抢筹的核心标的。

「机器人到底需要什么样的大脑？」

眼下，有世界模型与 VLA 模型这两大主流路线。

继英伟达机器人负责人 Jim Fan 今年 4 月提出「VLA 路线已死」之后，在近期的北京智源大会上，两大路线继续针锋相对。

二者能力各有所长：VLA 知道怎么做，善于精细化操作；世界模型的优势则在预测上，知道将会发生什么。

而郭彦东一语道破：「世界模型是 VLA 体系中的核心组成部分，本质上就是 VLA 模型。二者应该是深度融合的关系。」

他认为，世界模型解决的是对物理环境进行稠密、包含时间维度的 4D 预测。世界模型是一个空间基础模型，属于 VLA 空间感知的一部分。

这颠覆了二者「非此即彼」的对立认知，成为机器人大脑路线争议话题的「终结者」。

目前，技术收敛加速：模型正在向世界模型+VLA 方向靠拢。世界模型+VLA 能够完成更加长程的推理任务。

但世界模型+VLA 路线还不足以解决机器人面临的难题。

郭彦东指出，下一代机器人大脑演化的方向，「世界模型与 VLA 融合之后，接下来是类脑。」

行业在忙着让机器人长得像人，但很少有人想，能不能脑子也要像「人」？

传统人工智能依赖连续数值计算，凡有信息输入，便会无差别、满负荷的持续消耗算力，高层级的语义理解和低层级的运动控制被混在一起处理。

但是，人类大脑不是这样运作的。

人类大脑有大概 860 亿神经元，仅仅需 20 瓦功率就能完成复杂认知任务。

原因在于，人脑在运作方式上具有「事件驱动」的特性，有事件才会触发计算，并且有针对不同类型任务处理的分层设计。

基于此，智平方正式发布了 NeuroVLA，构建「皮层-小脑-脊髓」三层类脑体系。

最像人脑的机器人大脑，就这样被造出来了。

具身智能，迎来「类脑时代」。

2、为什么 NeuroVLA 是「下一代机器人大脑」？

类脑架构的具身大脑需要对标仿生架构。这意味着机器人需要一套分工明确的分层计算结构。

NeuroVLA 做的事情，用一句话说，就是把人类神经系统的分工，移植到了机器人身上。

NeuroVLA 将机器人的计算架构明确分为三层：

「大脑」层（皮质模块）、「小脑」层（小脑模块）、「脊髓」层（脉冲脊髓模块），分别对应三大处理系统。

重点在于，NeuroVLA 改变了过去具身模型中小脑和躯干只负责运动，而不参与操作任务的设定。

这一设计，将高频、低延迟的反馈控制下沉到低层级处理（脊髓、小脑），进而解放高层级进行复杂的语义推理（大脑）。

那么，这套最像人脑的机器人大脑中，三个处理系统如何起作用？

具体来说，

第一层是「大脑」，运行在 GPU 上。「大脑」可以理解场景，听懂指令，然后生成任务目标。

第二层是「小脑」，作为一个独立的高频自适应控制器，「小脑」以每秒数百次的频率读取机器人本体非常细微的「感觉」（所有关节的角度、速度、力度等传感器数据等）。

这让部署了 NeuroVLA 的机器人产生出明显的「防抖」能力。机械臂在运动中的「急动度」（衡量抖动的指标）平均降低了 75% 以上。

在仿生「小脑」作用下，一旦通过力传感器感知到「碰到东西了」，不必调取「大脑」重新规划动作，而是会出现「本能反应」。

在设计的碰撞恢复测试中，机器人做到了以小于 50 毫秒的反射「一触即发」迅速缩回机械手，避免硬撞造成伤害。这是机器人进入到真实环境实现「安全作业」最核心的要素之一。

第三层，「脊髓」。

它部署在专用的神经形态芯片上，模拟生物神经元「事件驱动」的运作模式，以脉冲神经网络的方式驱动电机。

在测试中，当机器人遇到外部突发的冲击力时，能在 20 毫秒内做出「本能」应对。

比人类眨眼的速度（即 100-300 毫秒）还快，而传统 VLA 系统的反应延迟通常在 200 毫秒以上。两者有 10 倍的差距，这是未来机器人「安全作业」的进一步技术保障。

脊髓模块的突破性设计，让机器人首次拥有「时间序列记忆」，第一次有了类似人类的「肌肉记忆」。这让机器人可以自主完成重复性任务，对于长时程任务产生了极大的稳定性。

重复性任务，不再需要每次重新学。

至此，当 VLA 遇上类脑式智能逻辑，机器人拥有了三项核心能力：

• 主动感知：模型毫秒级自适应控制能力
• 故障自恢复：接近生物反射速度的响应能力
• 时序记忆：首次具备类似「肌肉记忆」的持续进化能力

值得注意的是，类脑式架构带来了另外一项优势——降低能耗。

NeuroVLA 对于整个仿脊髓执行层在运行时平均功耗仅为 0.4W，而一部手机进行视频播放时功耗都要达到 1-3W。

极大降低能耗的能力，是机器人可能实现全天候自主作业的关键指标。

机器人可以 24h 上班，还「省电」。

最终，「大脑」、「小脑」、「脊髓」三者配合，实现了真正的仿生：

在执行精细操作时，大脑皮层只负责发出高层指令——「拧开那个瓶盖」，而手指如何协调、力度如何调整、遇到意外阻力如何应对，这些都由小脑和脊髓层面的神经回路自动完成。

「最像特斯拉」的具身公司，

让类脑时代走进真实世界

作为下一代具身大脑，智平方推出的类脑式 VLA，之所以能够改变世界，在于它能够真正解决机器人进入真实世界的问题。

作为国内最早提出并投入端到端 VLA 具身大模型的公司，智平方推出类脑架构走的是渐进式迭代道路，基于成熟及主流 VLA 路线的持续自主进化。

智平方机器人大脑的进化，有四次关键的节点：

• 2024 年 6 月，发布全球创业公司中首个 VLA 大模型；
• 2025 年 6 月，推出了快慢学习 VLA 架构，成为业内首个「异构输入+异步频率」的双系统 VLA 模型；
• 2025 年 11 月，发表融合世界模型的 VLA 具身大模型，实现「先预测、后执行」；
• 2026 年 4 月，发布全球首个类脑式 VLA 架构。

类脑式 VLA，是智平方摸着石头过河，一步步从实践中蹚出来的。

头部具身玩家直面现有技术路线的不足，敢于持续「向内开刀」，在 VLA+世界模型之后，这次智平方又要为 VLA 融入类脑，持续拓宽 VLA 的技术边界。

早在 2023 年初，具身智能的技术路线尚没有共识时，全球范围内仅有特斯拉与智平方坚定选择了自主研发端到端大模型技术范式，放弃了传统的模块化研发思路。

那一版方案，在机器人第一次见到的任务里，泛化成功率高出行业约 60%。图灵奖得主 Yann LeCun 看到后，点了赞。

智平方被认为是国内机器人创业公司里「最像特斯拉」的玩家。

而智平方拿下 200 亿估值背后，不仅仅是技术单点突破，更重要的是全栈能力的构建：技术范式、产品路径与量产体系。

这正是特斯拉的路径。

随着模型的持续迭代之后，智平方将机器人本体打入高门槛的工业场景，包括半导体、生物医药等。

在半导体显示领域，去年率先落地与惠科的 3 年 1000 台标杆合作，同时，已完成在华熙生物产线的部署。

如果说单一场景、个别产线只是产品验证，那么，客户的持续复购则意味着产品初步验证的通关。

今年，智平方在以上领域已经实现单一场景多客户复购，从标杆场景试点进入大规模交付的前夜。

在量产层面，2025 年 9 月，智平方自建产线正式投产，同年 12 月实现单月百台级交付。

目前，作为国内最早实现常态化批量交付的生产力型机器人半自动化产线，智平方已经具备年产能 2000 台的出货能力。

拿下这笔新一轮融资之后，2026 年下半年，智平方将启动国内首个数万台生产力具身人形产线建设。这是大规模商业化交付的信号。

以类脑架构为核心，智平方正在加速向「模型-本体-场景」的深度耦合演进。

具身智能进入类脑时代，这是整个具身行业的一次技术跃迁。

过去三年，具身智能行业经历了几轮标志性的技术迁移：从大语言模型（让机器人听得懂话）到 VLA 模型（让机器人知道该怎么做），以及世界模型（让机器人预判将要发生什么）的加入。

现在，依托于 VLA，行业正在接近新一代机器人大脑时刻：类脑智能。

这一次要解决的问题不一样了。不再是让机器人看起来「更聪明」，而是「更像生命体」。

从更大的范围来说，看似区别很微妙，但可能是决定性的。

打个比方，如同「直立人」与「智人」的差别：一个有神经系统的机器人，和上一代的机器人，在真实世界里不是一个物种。