人形机器人有两面镜子，一面照着汹涌潮水奔涌向前，而另一面这映射浪潮背后的观望和退步——不同的叙事就此展开。
比如在领域持续深耕的智平方，今日于深圳正式发布了其新一代通用机器人 AlphaBot 2（爱宝2），并发布了全面升级的“ 终端”战略——核心技术、产品迭代、生产能力及商业化蓝图。AlphaBot 2代表着智平方在物理AGI中的阶段性产物——而起具身智能大模型Alpha Brain推动AlphaBot 2从单一局限的任务能力，到表现自主、复杂和泛化任务能力的进阶，意味着在商业化层面，智平方将人形机器人部署到不同行业与场景。
认识AlphaBot 2：为通用任务而生的轮式人形机器人
正如视频所示，AlphaBot 2 是一个轮式人形机器人。与传统专注于特定任务的工业或服务机器人不同，AlphaBot 2 的设计理念是“通用性”。智平方创始人兼CEO郭彦东博士将通用智能机器人类比为继个人电脑（PC）、智能手机、智能汽车之后的第四代智能终端。他认为，智能终端发展的本质在于交互的便捷性和多场景、多任务的处理能力，而AlphaBot 2正是这一理念的物理载体。
为了实现这种通用性，AlphaBot 2 在硬件架构上进行了针对性设计，以充分匹配其“大脑”——Alpha Brain 的能力需求，特别是后者所强调的全域感知与全身协同控制能力，在感知能力方面，AlphaBot 2 具备 360° x 360° 的全空间探测感知能力，能够无死角地理解周围环境，这是其在复杂、非结构化场景中安全、有效工作的基础。加上机器人全身拥有超过34个自由度（DoF），赋予其高度的灵活性。特别设计的腰腿升降结构使其垂直工作范围可达0至240厘米，能够适应不同高度的工作台面或任务需求。其单臂臂展达到700毫米（不含末端执行器），结合轮式底盘的移动能力，使其具备了广泛的活动空间和操作范围。
考虑到实际应用中的连续作业需求，AlphaBot 2 具备超过6小时的连续工作能力，提升整个人形机器人的作业效能，以及其硬件平台被设计为能够适应多种末端执行器和工具，以执行不同类型的物理任务，并不仅仅局限于单一功能。
硬件实际上并不是最难的，如何AlphaBot 2 在现实中实现自主执行任务，嵌入业务流中，这就需要来自具身智能的驱动——因此，不得不提Alpha Brain 。
Alpha Brain：赋予机器人通用智能的“大脑”
通用智能机器人区别于传统自动化设备的关键，在于其由强大的具身大模型驱动。智平方自创立以来便坚持具身智能的三大要素：空间智能、端到端的视觉-语言-行动（VLA）模型以及软硬件垂直整合。其也是国内较早系统性研发并提出端到端 VLA 技术范式的企业之一，并将原有的 AI2R Brain 品牌在此次发布会上正式升级为 Alpha Brain。
Alpha Brain 的核心突破在于其全栈自研的“全域全身 VLA”（GOVLA: Global & Omni-body Vision-Language-Action）大模型。这是对传统 VLA 技术的显著升级，旨在克服现有机器人智能在感知范围、身体协调性和复杂任务处理上的局限。传统的 VLA 模型往往只能处理机器人前方或特定工作区域（如桌面）的信息，主要输出机械臂的动作指令，对于需要移动、调整姿态或涉及长序列步骤的复杂任务显得力不从心。
GOVLA 模型则致力于实现真正的通用智能。首先，它具备“全域”感知与行动能力，能够处理机器人通过传感器感知的 360 度全景环境信息，并在开放、非结构化的空间中规划行动路径和执行任务，不再局限于预设的狭小工作范围。其次，GOVLA 实现了“全身”协同控制，其输出指令不仅涵盖机械臂操作，更首次统一协调机器人的移动底盘、躯干姿态和手臂动作，使机器人能够以更自然、流畅、高效的方式完成复杂物理任务。
为了平衡深度思考与实时响应，GOVLA 内部采用了双系统架构。一个“慢系统”（System 2）负责处理复杂的逻辑推理、任务拆解和生成语言交互内容，能够理解用户下达的较为模糊或长期的指令。一个“快系统”（System 1）则根据慢系统的规划以及实时的环境反馈，快速生成精确的全身控制指令和运动轨迹，确保机器人在动态环境中的敏捷性。此外，智平方还首次将 DeepSeek 的先进技术融入 GOVLA 的构建中，显著提升了模型的推理能力，使机器人能够更好地理解和规划涉及多步骤、需要与环境深度交互的复杂任务序列。
就以制作早餐的实例形象地说明了 GOVLA 带来的差异。搭载传统 VLA 模型的机器人可能需要人类将食材放置在其有限的感知和操作范围内，完成后也需要人工干预后续步骤。而搭载 GOVLA 的 AlphaBot 2 则有望理解“做一份健康早餐”这样的指令后，自主完成一系列连贯动作：环顾四周定位冰箱，自主移动过去并打开冰箱门取出所需食材，然后在操作台进行处理，最终还能将成品自主运送到指定位置，如餐桌。表现出AlphaBot 2 从单一任务的自动化向具备一定自主决策能力和全流程服务能力的“智能管家”角色的转变。
为推动具身智能前沿技术的发展，智平方还与北京大学计算机学院共同揭牌成立了“北大—智平方具身智能联合实验室”。依托北京大学在人工智能、机器人技术等领域的深厚学术积累和智平方在端到端具身大模型、空间智能及产业化方面的实践经验，该联合实验室将致力于攻克 4D 世界模型、端到端智能体等关键技术难题，为 Alpha Brain 的持续进化注入源头活水。
拓展应用边界：从工业制造深入公共服务
AlphaBot 2 凭借 Alpha Brain 的驱动，展现出强大的学习能力和泛化能力，能够在无需针对性训练的情况下完成多种任务，并能快速适应新任务和环境变化。智平方的商业化战略以对精度、稳定性和安全性要求较高的工业场景作为切入点，计划逐步向公共服务乃至未来的家庭服务领域拓展，从而构建一个“技术研发-场景落地-数据反馈-技术迭代”的良性循环。
在发布会上，智平方公布了 AlphaBot 2 在多个关键应用场景的进展。在工业制造领域，已形成“汽车+半导体+生物科技”三大核心场景的布局。此前，AlphaBot 已进入汽车制造领域，并获得了国际头部车企的订单。与吉利科技旗下晶能微电子的合作则将 AlphaBot 部署于半导体智能化生产基地，执行晶圆上下料、产线间物料转运等任务。
最新的合作是与全球生物科技龙头企业华熙生物达成的战略合作。双方将共同打造面向生物科技领域的通用智能机器人解决方案。AlphaBot 2 将在华熙生物的工厂内承担物料协同转运、智能拆包消毒、产品视觉检验、多物料智能供料等覆盖全流程自动化的作业。特别是在无菌产品灌装、微生物培养监控等高风险或高洁净度要求的环节，机器人的应用有望替代人工操作，有效避免交叉污染，降低微生物污染风险。同时，其端到端的学习能力使其能够快速适应不断变化的工艺需求。
除了深化工业应用，智平方此次还宣布了向公共服务领域的重大拓展。计划于今年第三季度，将 AlphaBot 机器人引入国内一线城市的机场，为旅客提供信息咨询、路线引导、小件物品递送等服务。随后在第四季度，计划将机器人部署到国内的示范性住宅小区，探索在社区环境中为业主提供包裹代收代送、安全巡逻、信息发布等智能化、有温度的服务。这标志着智平方的通用智能机器人正从相对结构化的工业环境，迈向人流密集、环境动态多变的公共空间，对其环境适应性、人机交互能力和安全性提出了更高要求。
加速商业化进程：2028 实现万台级别的机器人场景应用
随着技术成熟度和市场需求的提升，通用智能机器人的市场潜力巨大。高盛等机构的预测显示，未来十年人形机器人市场规模有望达到数百亿美元。作为通用智能机器人领域的先行者和“主机厂”模式的代表，智平方为满足未来不断增长的市场需求，在本次发布会上正式宣布启动自有产线建设。这表明公司不仅掌握核心的 AI 技术和机器人设计能力，还将掌控关键的生产制造环节，以确保产品质量、优化成本结构并提升市场响应速度。
伴随产线建设的启动，智平方也公布了野心十足的阶段性商业化目标：计划到 2028 年实现万台级别的机器人场景应用落地；力争到 2030 年，其产业贡献能达到深圳市南山区产值的一个百分点；远期目标则是在 2033 年将应用规模拓展至百万台级别，广泛覆盖工业、物流、公共服务乃至家庭服务等多元化场景。