智平方郭彦东谈机器人壮大：优先布局工业而非家庭市面

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2026夏季达沃斯论坛于大连国际会议中心开幕，‘机器人学‘做人’”的主题讨论区人气爆棚。智平方创始人兼CEO郭彦东在分享环节后，连续三次被观众点名提问，引发热议。被追问是有原因的，那是2026夏季达沃斯议程中首场有关机器人的分享，郭彦东是少数几个既有顶尖研究院经历，又在电动车、智能终端厂商积累了实操和管理经验的创业者，是夏季达沃斯特别邀请的中国具身人形机器人代表。

智平方2023年4月创立，是一家通用智能机器人企业，专注于用一种统一的机器人形态，搭载具身大模型，在不同场景中学习、迁移、结束新任务。旗下产品爱宝机器人在汽车制造、半导体、生物医药、公共服务等多个场景落地。作为国内最早系统性研发端到端 VLA（视觉动作语言模型）具身大模型的企业创始人，郭彦东不说“颠覆”“重构”这类大词。

从公司成立开始，他就讲“同款硬件跨场景”，几年过去核心逻辑没变。被问到世界模型和VLA的关系、数据采集方法等热点话题时，他坚持不是非此即彼，而是要融合，取各家之长。当再次被追问，机器人到底该先进工厂还是先进客厅时，郭彦东用自动驾驶的推广逻辑解释：“带有智能功能的硬件进入场景的基本规律，是从边界有限程度的泛化，再逐步地增强泛化实力，到家庭里去。

” 这次达沃斯之行，郭彦东很忙，忙着接受媒体采访，忙着与嘉宾交流，直到散场才顾上给自己留影。智平方成立三年也马不停蹄，“由于技术好，所以落地多；由于落地多，所以技术好”。他以为，这种技术与场景相互促进的壮大模式正变成中国机器人企业快速成长的关键动力。聊到上市拟，郭彦东只回了一句：“这可能亟需跟团队讨论一下，我们应该有一个标准的回答。

” 北京商报：第一次参加达沃斯，有哪些观点让您印象深刻？郭彦东：像今天讨论的工业、家庭、公共服务，这些鸿沟怎么弥合，我觉得这个问题挺深刻的。大家开始思考和讨论，让机器人先进工厂干活，是不是它最终走进千家万户的好起点？我们是不是可以反其道而行之，直接从家庭入手来做？北京商报记者提问郭彦东，为何选择先在工厂而非家庭市面推广机器人？

郭彦东对此进行了深入解答。郭彦东：今天给了我一个很好的机会解释，为什么工业可以帮助机器人更好地进入公共服务、家庭，以及在工业场景如何做可以帮助机器人进入公共服务和家庭。跟自动驾驶推广的逻辑很相似，先从限定场景、封闭园区，再到高速结构化道路，再慢慢到城区人车混流。这符合带有智能功能的硬件进入场景的基本规律，先从边界有限程度的泛化，再逐步地增强泛化实力，到家庭里去。

北京商报：从工业到家庭，智平方是怎么弥合鸿沟的？郭彦东：并不是工业中的任何任务都能帮助机器人未来进家庭。尽管未来公共服务里一些设备的操作，物料的转运、拿取，跟在家庭或公共服务里的动作，含一些模型的使用是高度重合的。更关键的是两个很核心的要素，第一智平方是同款硬件横跨场景，不管是餐厅使用的机器人，还是工厂使用的，是同一个硬件形态。

这对做应用间的迁移十分有帮助。第二智平方用同一个Foundation model（基础模型），可以把不同操作、使用都吸收到模型里，帮助模型触类旁通。北京商报：家庭场景有什么隐藏的“知识点”？郭彦东：去年（2025年）我提到过一点：家庭产品特别适合做数据采集，不适合做商业闭环。我觉得应该更多讨论每种数据采集方法的优点和缺点，然后找到好的方法把它们整合起来做一个融合方案。

像智平方明确要做最好的大脑，然后做机器人软硬一体service（服务）的公司，我们就是要把各种各样的采集方法整合起来做融合方案。北京商报：智平方近日发布了类脑式具身智能系统NeuroVLA，是要入局神经科技范畴吗？郭彦东：可能跟传统作用上的神经科学不完全一致。首先，（NeuroVLA）还是基于大数据、基于统计训练出来的一个模型结构。

就像您提到的，它也有很多神经科学要素在里面，含它的SNN（脉冲神经网络）结构，含它十分稠密的类脊髓设计，它的大脑、小脑、脊髓的分区域设计方法，都是从神经科学上借鉴来的。有了这些借鉴，我们的类脑NeuroVLA有直觉，反应更快；所亟需的训练数据可以大幅度下调；很多模型在本地，对数据隐私保护有保障。

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