贺州万能胶 估值200亿, 像特斯拉机器人的公司浮出水面

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作者｜Chester

原创发｜蓝字计划

圳机器人圈，出现了次罕见的“撞车”。

就在6 月 29 日这天，两同来自圳的企业自变量和智平，先后宣布估值突破200亿元，还都把自己称作“大湾区个估值突破200亿元的具身智能企业”。

时之间，“个”都不够分了。

自变量的实力自然不用多说。它的机器人曾经在发布会上因为“随机捡起地上的纸团”震惊业界，然后两个月内连融4轮，背后站着的是阿里、字节、美团、小米四大互联网厂商。

但另个“”，略显低调的智平，实力也不遑多让。

智平近期完成近50亿元融资，投资覆盖国队、地国资、险资、券商和产业资本；资本也已经用真金白银，把它上了过200亿元的估值。

只不过，提起智平，亮眼的是另个标签：“像特斯拉”的机器人公司。

和特斯拉样，智平押注端到端具身大模型，强调模型、硬件和真实场景起迭代，还想把机器人率先送进工厂，变成真正能干活的“通用工人”。

从某种程度上来说，这个标签背后的技术路线，似乎能解释智平为何能够在短短三年时间里，吸引如此豪华的投资阵容，并冲上过200亿元的估值。

问题是，连率先押注端到端具身智能的特斯拉自己，都还没有在具身智能赛道找到终答案。

个“像特斯拉”的后来者，凭什么让人相信它能行？

哪里像特斯拉？贺州万能胶

提到智平像特斯拉的地，让人印象刻的，是它也想把模型、硬件、数据和制造全抓在自己手里。

这套“我全都要”，先从机器人的大脑开始。

过去的工业机器人，大多按照提前写好的程序完成固定动作。换件商品、换个工位，甚至把物料挪个位置，都可能需要工程师重新调试。

这种式能够解决特定问题，却很难形成真正意义上的通用智能。

所以，智平选择了条加激进的路线。

早在2023年，公司便开始押注端到端VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-动作）模型。

简单来说，就是让机器人把看到的画面、听到的指令和终执行的动作直接连起来。人类告诉它要做什么，模型负责理解环境、拆解任务，再控制机器人完成操作，中间尽量减少人工编写规则。

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就在当时，全球坚持这向的机器人公司并不多，特斯拉Optimus正是其中具代表的案例。

两年后，智平又把这套模型升成GOVLA（全域全身VLA），希望让机器人具备跨场景、跨任务的泛化能力。

当时不少VLA主要聚焦机械臂操作，而GOVLA进步把机器人的移动、腰部、双臂和末端操作都纳入模型，让机器人能够从“伸手拿东西”，走向全身配完成整套任务。

为了兼顾思考和动作，它还引入了套“快慢系统”。慢系统负责看懂环境、理解指令和拆解任务，快系统负责实时控制动作。

而这套技术的重大意义在于，模型不再只是挂在机器人身上的个软件，它开始反过来决定机器人该长什么样。

为了配GOVLA对全身控制和移动轨迹的输出贺州万能胶，AlphaBot 2做出了34个以上自由度，加入腰腿升降结构，垂直工作范围覆盖0至2.4米，单臂臂展达到700毫米，还能连续工作6小时以上。

到了今年6月，智平又发布并开源NeuroVLA，把原来的“快慢系统”进步拆成类似皮层、小脑和脊髓的三结构，让机器人在理解任务之外，也能实时修正动作，并在碰撞时迅速作出反应。

不过，模型和硬件都只是起点。

智平真正接近特斯拉的下步，是把机器人送进真实场景，让它边干活，边积累数据。

目前，AlphaBot系列已经进入汽车制造、半体显示和生物制造等场景。

在汽车工厂，它可以负责上下料、转运和贴标；在晶能微电子的半体产线上，它参与晶圆装载和物料搬运；进入华熙生物的工厂后，它还要面对拆包消毒、视觉检测和菌环境下的物料转运。

有分量的笔订单，来自半体显示企业惠科。

按照双披露的计划，惠科旗下慧智物联将在三年内，于全球生产基地部署过1000台智平机器人，覆盖仓储物流、上下料、部件装配和质检测试等环节。

据媒体报道，这笔订单接近5亿元，也是目前公开金额较大的具身智能机器人订单之。

于是，保温护角专用胶套闭环的雏形出现了。机器人进入工厂，工作过程中积累新的场景和操作数据；数据返回模型，继续训练机器人的理解和操作能力；模型升后，机器人又能进入多工位、处理多任务。

这种软硬件协同演进的研发式，与特斯拉FSD和Optimus所坚持的AI驱动产品逻辑度相似。

即使这套闭环目前还只是个雏形，但已经足够解释为什么资本愿意提前给它200亿元估值。

可走上和特斯拉相似的路，不代表它已经跑在行业前面。

路线不落后，但稀缺不够

如果现在还是2023年，那端到端VLA 确实还得上条激进路线。但事到如今，想让个模型直接控制机器人全身，已经快成了头部玩的共同选择。

今年1月贺州万能胶，Figure发布了Helix 02。

它同样把视觉、理解和动作控制放进套经网络里，而且已经能从摄像头画面直接控制机器人的行走、平衡、双臂和手指，连续完成跨越整个房间的长任务。

另边，Physical Intelligence走得远。

这公司新发布的π0.7，可以用同个模型控制多种机器人，在不同场景中完成多种操作，还能把已经学会的技能重新组，处理训练数据里没有出现过的新指令。

比如，在没有对应任务演示数据的情况下，π0.7已经能够尝试操作陌生的厨房电器；经过分步骤的语言指后，它还可以逐渐学会完成这类新任务。

这些案例就意味着，尽管智平押注这条路线较早，但还没有建立起其他企业法逾越的护城河。

甚至，把机器人送到工厂里工、积累数据这件事，智平同行们的动作同样很快。

Figure的机器人曾在宝马工厂连续部署11个月，累计运行过1250小时，搬运过9万个件，参与生产了3万多辆汽车。

相比之下，智平目前公开的技术证据，多集中在论文测试、演示、客户作和订单规划。

从这个角度看，智平已经证明自己的技术路线能够跑通，却还缺少足够多、足够公开的长期运行数据，来证明它比同行跑得快。

而它和特斯拉之间，还有另层现实的差距。

特斯拉能做Optimus，靠的从来不只是套端到端模型。

特斯拉背后还有多年积累的真实世界数据、自研AI芯片、全球工厂和供应链，以及汽车与能源业务提供的现金流。

仅2025年，它的研发投入和资本开支就分别达到64.11亿美元和85.3亿美元；今年又继续扩充AI力，并开始把半体制造纳入自己的版图。

智平目前拥有模型、机器人、客户和自建产线，已经摸到了这套闭环的轮廓。

可特斯拉真正难复制的部分，是用海量资金、数据和制造能力，让这套系统不停运转。

所以，“像特斯拉”能够证明智平选对了向，却暂时证明不了它已经形成了特斯拉式的先优势。

路线，只能帮它拿到入场券。

撑起200亿元估值，还需要张硬的成绩单。

决定命运的 1000 台机器人

实际上，智平现在缺的已经不是订单。

惠科近5亿元、过1000台机器人的订单，足以证明市场愿意买单。

但关键在于，这笔订单要在三年内逐步部署。1000台后交付多少、验收多少，又有多少能够变成当期收入，目前还没有明确答案。

同样需要分清的，还有产能和销量。智平已经建成年产能过2000台的半自动化产线，还计划在今年下半年启动数万台规模的新产线。

可产线能造多少，只代表生产能力。机器人终出去多少，客户会不会继续复购，才决定这门生意能做多大。

目前，智平公开的明确收入数据，仍然是2024年的数千万元。这个数字足以证明它已经走出实验室，但距离200亿元估值，显然还有很长段路。

关键的是，工业机器人并不是交付出去就结束了。

不同工厂的设备、流程和安全要求各不相同。如果每进入个新场景，都需要大量工程师驻场调试，那么订单越多，交付和售后的成本也会越。

所以，智平接下来需要证明的事情其实很简单：

1000台订单能不能按时交出去，产能能不能变成稳定销量，销量又能不能带来复购和利润。

这些数字，才是200亿元估值真正缺少的成绩单。相关词条:铁皮保温施工     隔热条设备     锚索    离心玻璃棉    万能胶生产厂家

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