机器人产业正站在一次关键拐点前。

在这样一个时间窗口里，顶级投行的判断，往往比热闹的发布更具参考意义。每一份重量级研究报告，其实都在提前描绘未来几年产业格局的轮廓。

2025年，摩根士丹利（Morgan Stanley）在先后发布的两份机器人产业深度报告中，罕见地连续两次重点聚焦同一家中国公司——智平方（AI² Robotics）。

一次，是将其列为定义行业底座的基础大模型代表；

另一次，则将其视为机器人商业化落地的标杆案例。

在大摩的研究体系中，这种“技术 + 落地”的双重定位并不常见。它所指向的，是一种在机器人行业里尤为稀缺的能力：技术领先与商业验证同时成立的确定性。

模型站位：不是“跟随硅谷路线”，而是全球 VLA 路线的定义者之一

在 2025 年 12 月 5 日发布的最新报告《The Robot Almanac Vol.1: AI Gets Physical; Cambrian Explosion of Bots》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 Figure AI、Physical Intelligence 等公司一起，被列为全球机器人基础大模型（Foundation Model）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。

智平方是全球最早专注端到端 VLA 路线的创业公司之一。

与将感知、规划、控制拆分处理的传统路径不同，智平方从一开始就尝试在一个统一模型中，同时解决三个问题：空间理解、全身控制，以及长程任务推理。

其原创的全域全身具身大模型 GOVLA，并非只生成机械臂动作，而是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。

这一能力，使机器人不再只是“执行单个动作”，而是真正具备了完成完整任务的基础。

事实上，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（GOVLA 0.0），到后续发布全球首个快慢系统深度融合的 FiS-VLA 模型（GOVLA 0.5），其性能相较国际标杆模型 π0 提升约 30%。在前面两个开源版本基础之上，目前，智平方已研发出更为强大的 GOVLA 1.0 版本。

这一系列成果，让智平方率先成为全球唯二、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 Yann LeCun 的公开关注。

不难发现，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。

商业验证：千台级订单，成为行业的分水岭

仅有技术突破，并不足以支撑机器人行业真正向前。

真正的考验在于：这些能力，能否转化为可交付、可复制的商业成果。

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。

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 AlphaBot 2，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。

“模型 × 硬件 × 场景”：跑通闭环，才是稀缺能力

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 × 硬件 × 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 × 硬件 × 场景”三位一体的系统能力，而非单点创新。

“Without AI, it’s just metal. Without hardware, it’s just code. Without scenarios, it’s just a demo.” 郭彦东博士这句话直指行业现实，也对应着智平方“仰望星空，脚踏实地”的实践路径。

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、新零售等真实场景中持续运行。

这三种能力并非孤立存在。

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。

正是这一完整闭环，解释了摩根士丹利为何在两份侧重点不同的报告中，最终都指向同一家公司。

被连续引用，本质是对“确定性”的年终判断

站在 2025 年的终点回看，机器人产业的关键词，正在从“可能性”转向“确定性”。

在产业爆发前夜，资本用报告投票，投的从来不是概念，而是确定性。

在大摩的评估体系中，智平方同时具备技术路线的确定性与商业路径的确定性。

当机器人产业从“演示可行”迈向“商业可用”，决定最终格局的，不再是谁的故事更动听，而是谁已经把智能，稳定地带进了现实世界。

智平方被连续点名，并非偶然。

它所代表的，是一个在 2025 年已经逐渐清晰的判断：

中国具身智能企业，正在进入全球核心竞争区，并开始参与定义下一阶段的行业标准。