【摘要】從天才少年彭志輝到前華為高管鄧泰華，智元機器人在王牌班底的加持下成立不足兩年估值就來到了150億元。

今年3月，公司發布通用具身基座模型GO-1采用ViLLA架構，利用互聯網數據訓練自身，實現小樣本快速泛化，降低具身智能門檻。

隨著具身智能賽道進入“AI+場景”的雙爆發周期，優必選、波士頓動力等資深玩家；宇樹科技、銀河通用機器人等初創企業；小鵬汽車、特斯拉、小米、科大訊飛等跨界玩家都紛紛入局。

而具身機器人仍處于研發的初期階段，這注定是一門需要長期主義廠商深耕的生意。

以下為正文：

01

從天才少年到前華為高管的資本破局

提到智元機器人就不難聯想到以為從華為離職的“天才少年”稚暉君（彭志輝）。

2018年，彭志輝研究生畢業于電子科技大學，曾就職于OPPO研究院AI實驗室，后通過“天才少年計劃”加入華為，曾任AI算法工程師。

作為頂著“2021年度百大UP主”與“華為天才少年”的兩大光環，彭志輝于22年末從華為離職，2023年其與上海交通大學機械與動力工程學院教授閆維新等人聯合創立智元機器人，彭志輝兼任首席技術官。

同年8月，彭志輝和他團隊研發的首款具身智能機器人“遠征A1”智能機器人，完成首次公開亮相，速度之快更是震驚機器人圈。

而天眼查顯示，近日，智元機器人關聯公司上海智元新創技術有限公司發生多項工商變更，舒遠春卸任法定代表人，由鄧泰華接任。

要知道，這位“新官”也與華為有不小的淵源。

鄧泰華早年間是華為王牌業務無線產品線（通信基站，如5G等）的負責人，后來擔任華為公司原副總裁、計算產品線總裁。

在華為班底的強加持下，智元機器人從成立之初就飽受資本市場的青睞。

近期，智元機器人已完成了由騰訊領投的新一輪融資，值得關注的是，這是騰訊投資在具身智能領域首次亮相。

天眼查顯示，公司已經完成七輪融資，龍旗科技、臥龍電氣、華發集團、藍馳創投、紅杉中國、比亞迪、鼎暉投資、經緯創投等巨頭已早早加碼。

而此次騰訊的入局，不僅為智元提供資金支持，更借助其生態資源推動機器人與AI、云計算等技術的深度融合，有望加速人形機器人的場景滲透。

與此同時，此次投資或成為公司B輪融資的一部分，公司對標估值將來到150億元。

值得關注的是，同賽道的宇樹科技同樣不容小覷，公司已經完成了九輪融資，并正在推進新一輪融資，公司估值更是接近200億元。

有意思的是，宇樹科技掌門人王興興與智元機器人創始人稚暉君都是90后，此外銀河通用王鶴、斯坦德機器人王永錕等也都是90后，機器人賽道似乎已然進入了90后的扛旗時代。

那么，這些90后掌門人又是如何帶領企業在機器人賽道飛速破局呢？

02

具身智能的技術革命：大模型如何賦能本體

智元機器人目前已涵蓋遠征、Genie和靈犀三條主打產品線，2025年1月，公司的第1000臺通用具身機器人正式量產下線，刷新行業記錄。

截至2025年第一季度，智元機器人出貨量已超800臺，覆蓋柔性制造、交互服務、科研教學、特種替身、具身研究、機器人管家等六大應用場景。

值得關注的是，2025年3月10日，智元發布首個通用具身基座模型—智元啟元大模型(Genie Operator-1)與人形機器人靈犀X2。

機器人泛化學習一直是業內的痛點，最突出的問題就是如何利用有限的訓練成本讓機器人學會更多的事，而智元新發布的GO-1模型為這一問題提供了化解思路。

在 ViLLA 框架之中，VLM 繼承開源多模態大模型 InternVL2.5-2B，借助互聯網圖文數據獲得通用場景感知和語言理解力，這使小樣本快速泛化成為可能，降低了具身智能門檻。

當然，一個好的模型要想有效發揮作用也離不開背后數據集的有力支持。據悉，GO-1 的底層由名為AgiBot World的超大規模機器人數據集支撐。

AgiBot World數據集基于AgiBot G1硬件平臺構建，包含超過100萬條軌跡、涵蓋217個任務、涉及五大場景的大規模高質量真機數據集。

值得關注的是，英偉達在GTC大會上發布的具身智能大模型GR00T N1，其訓練的真機數據的80%就來源于智元的AgiBot World 開源數據集。

國內互聯網企業憑借大模型領域的經驗積淀，主要通過“投資+大模型”的方式布局人形機器人。

從海外市場來看，Google DeepMind推出的Robotics Transformer 2模型本質上也是在大規模視覺語言數據和機器人數據上進行聯合訓練。

美國人形機器人創企 Figure 推出了能通過視覺抓取任何物品的 VLA 模型 Helix，搭載 Helix 的 Figure 02 能拾取和放置物品、操作抽屜和冰箱、協調靈巧的多機器人交接，并操縱數千個新物體。

當前，機器人產業已經進入AI+場景的雙爆發周期。

然而，上一代AI在采集、審核、交易等層面的發展有明確的產業分工，如今在機器人領域重復投資勢必會造成浪費，長期來看，機器人AI+場景的下一步是打造產業生態，實現資源整合。

03

百億藍海突圍

工信部發印發的《人形機器人創新發展指導意見》已經提出人形機器人產業2025年關鍵技術突破、2027年形成完整產業鏈的目標。

高工機器人產業研究所數據顯示，2024年全球人形機器人市場規模為10.17億美元，到2030年全球人形機器人市場規模將突破150億美元，2024-2030年復合增長率將超過56%，全球人形機器人銷量將從1.19萬臺增長至60.57萬臺。

在AI大模型技術加持下，人形機器人正在駛入發展的“快車道”。

除智元機器人外，優必選、波士頓動力等資深玩家；宇樹科技、銀河通用機器人等初創企業；小鵬汽車、特斯拉、小米、科大訊飛等跨界玩家都紛紛入局。

其中，車企憑借機器人與汽車在電機、減速器、傳感器、電池等零部件的相似之處，有效實現機器人生產降本，正加速硬件迭代與產品落地。

當前，小米旗下CyberOne在自家制造產線分階段落地，定位為家庭護理、陪伴等多場景仿生機器人，小鵬汽車的AI機器人Iron將搭載自研芯片，擁有15個自由度及擬態雙手。

而相比于其他機器人產品，具身機器人更關注智能感知、智能決策、人機交互的綜合能力，目前仍存在一些技術瓶頸和挑戰。

一方面，電機、減速器等關鍵執行器零部件研發對人形機器人發展極為關鍵，但當前這些零部件費用普遍較高，如果想要大規模普及應用，不僅要擴大生產規模，還得降低成本。

另一方面，人形機器人對低延遲、運動敏捷度都提出了更高的要求，人機交互技術也是現存的一大挑戰，而更關鍵的類人理解能力更是幾乎難以逾越的大山。

當前，機器人模型的發展還依賴于大量數據，行業應用也依賴于模型的進展，應用場景較為固定，大模型存在感知模態不足、實時性差和泛化能力弱等問題。

此外，人形機器人還面臨著如動力和能源管理、人機交互與安全性、成本控制和可用性等方面的挑戰，也需要相應的技術突破來解決。

由此，盡管人形機器人能夠成為改變世界的下一個革命，但這場革命的轉折點，關鍵仍在于誰能引領商業化量產進程。

04

尾聲

正如智元機器人姚卯青所說：“新的時代真的來了，我們感受到它的熾熱，也背負著它的重量。”

具身機器人作為新興產業之爭，在全球范圍內仍處于研發階段，能否實現精確的全身運動控制和泛化功能，仍屬于世界性難題。

在這場技術與生態的戰役之中，唯有堅持長期主義的企業才能與歷史的車輪同頻，將理想變為現實。