大灣區首家200億估值之爭，自變量與智平方“撞車”

出品｜達摩財經

兩家大灣區具身智能公司，同日爭搶“首家200億元”的頭銜。

6月29日，自變量與智平方兩家公司，相繼官宣完成新融資，且估值突破200億元大關。

兩家公司均在2023年成立，總部均位于深圳，頗為戲劇性的是，兩家公司均不約而同對外宣稱，自己是"大灣區首家"估值破200億元的具身智能企業。

兩家企業對“大灣區首家”200億估值具身智能公司稱號的爭搶，并非簡單的公關較量。在行業底層技術尚未收斂、商業化路徑仍有待驗證的當下，估值數字之上的概念標簽，是衡量企業行業位階最直觀的替代指標。

先拿下“首家”的人，等于在融資競標、政府準入和客戶信任三個維度同時拿到了優先入場券。

自變量與智平方的估值競速，并非孤立事件。截至今年6月，國內現存具身智能相關企業超過3200家，已有8家躋身“200億元估值俱樂部”，上半年行業融資總額超過460億元。

在融資熱度持續攀升的同時，部分企業的估值增速已顯著超越其商業化進度，“市夢率”的質疑聲在投資圈內悄然蔓延。

值得留意的是，行業的錨定物正在從融資額向出貨量遷移。宇樹科技招股書顯示，其2025年人形機器人出貨量突破5500臺，營收達17億元；智元機器人在6月28日宣布第1.5萬臺通用具身機器人下線。工信部亦明確提出，年底前要在人形機器人等重點領域形成萬臺級規模落地能力。

這些信號表明，政策端與頭部企業已形成共識，具身智能的下一階段競爭，核心指標將是產能爬坡、成本控制與交付兌現。估值數字攀比的上半場或已結束，具身智能賽道正從資本驅動轉向制造驅動，產能與訂單的硬指標才是決定終局勝負的真正籌碼。

自變量：互聯網大廠“全明星陣容”

自變量與智平方兩家公司，同年成立、同城創業、同一條技術路線、都有頂級資本追逐。但細看之下，又處處透著不同。

自變量成立于2023年12月，創始人王潛為清華大學電子系本科、南加州大學博士，研究方向覆蓋神經網絡注意力機制與機器人學習。王潛的另一個身份更被資本市場關注，他是國內最早將“世界模型”概念引入具身智能領域的創業者之一。

自變量的融資節奏在行業中頗為罕見。2026年1月，公司完成由字節跳動領投的10億元A++輪融資后，4月獲小米戰投領投B輪，估值突破100億元。此后兩個月內，公司連續交割B+、B++及C輪共三輪融資，投后估值站上200億元。

至此，自變量成為國內唯一集齊美團、阿里、字節跳動、小米四家互聯網巨頭分別領投的具身智能企業，且小米戰投在B輪后連續追加。C輪融資中，中國移動、紅杉中國、IDG資本、源碼資本、中金資本等三十余家機構同步入局，股東結構橫跨產業資本、國家隊與頭部財務投資機構。

技術路線上，自變量聚焦于具身智能的“認知層”，即讓機器人理解物理世界運行規律的能力。

今年4月，公司發布基于“世界統一模型”（WUM）架構的具身大模型WALL-B，試圖在模型層面構建機器人對空間、因果關系及物理交互的通用理解能力。這與公司較早切入家政服務場景的商業化選擇形成呼應，與58同城旗下58到家合作，在深圳試點機器人協同家政服務員入戶作業，同時推進某德系豪華品牌汽車零部件產線的部署。

自變量的敘事邏輯清晰，以通用認知能力為底座，從家庭場景切入，兼顧工業驗證，試圖在“機器人進入日常生活”這一長期命題中占據先手。

智平方：全鏈條資本加持

智平方成立于2023年4月，創始人郭彥東為普渡大學電子與計算機工程博士，曾任職于微軟總部研究院，后擔任小鵬汽車與OPPO首席科學家，兼具AI算法研究與智能硬件產品管理的復合背景。

智平方的融資節奏同樣密集，成立三年間完成超十輪融資。2026年2月B輪融資超10億元后估值突破百億，6月完成近50億元新融資，投后估值超過200億元。

相較于自變量，智平方股東結構的特征在于覆蓋面的廣度，從國家級戰略基金、廣東省及深圳市地方引導基金，到保險資金、券商系資本，再到中國生物制藥、康龍化成、茅臺集團、招商局資本等跨產業資本，以及多家特斯拉供應鏈核心企業，基本實現了國家隊、區域平臺、產業方、財務機構的全鏈條覆蓋。

在商業化進度上，智平方相對更為明確。公司披露已獲得近5億元在手訂單，其中與全球第三大面板制造商惠科簽署的“三年1000臺”協議，被摩根士丹利列為全球生產力機器人領域的標志性訂單。

2025年9月，智平方自有產線在深圳投產，具備千臺級年產能，并規劃于2026年擴至萬臺規模。技術層面，公司主打自研的類腦視覺語言大模型NeuroVLA，將人類“皮層—小腦—脊髓”三級控制機制引入機器人系統，強調模型在工業場景中的實時響應與適應性。

智平方的路徑更接近于“以工業場景養模型”，即用批量訂單驗證硬件與系統的可靠性，用真實場景數據反哺模型迭代，走的是相對務實的量產優先路線。

回看自變量與智平方的同日“官宣”，其意義或不在于誰才是真正的“首家”。兩家企業均為國內具身智能領域的技術先行者，且各自代表了不同的價值實現路徑。一個更傾向于“模型驅動”的長期主義，一個更偏向于“場景驅動”的務實主義。在產業從0到1的階段，兩種路徑都有其合理性，也都需要資本與時間的雙重驗證。

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