2025年全国两会，”具身智能”首次被写入政府工作报告，预示着这一领域正受到国家层面的高度重视，行业热度空前。近日，有鹿机器人宣布在三月份连续获得总额高达6亿元的具身智能通用大脑及机器人订单，这无疑是今年开年以来，具身智能赛道上最引人瞩目的重大事件，充分显示了市场对具身智能解决方案的需求正在快速增长。
东吴证券发布的研究报告显示，2023年中国具身智能市场规模已达4186亿元，并预测到2027年有望达到6328亿元。这一数据不仅展现了具身智能的巨大市场潜力，也反映出投资者和市场对该领域未来发展的乐观预期。
值得回顾的是，2024年6月，有鹿机器人便以超亿元融资和超千万订单，率先打响了具身智能商业化的“第一枪”。短短数月后，再次斩获如此惊人的订单，充分彰显了其技术快速迭代和市场高效拓展的双重实力。这不仅证明了有鹿机器人在具身智能领域的领先地位，也为整个行业注入了强劲的信心。
对整个具身智能赛道而言，AGI（通用人工智能）的技术发展路径正逐渐清晰。随着企业实践的不断深入和市场反馈的日益完善，其发展方向和应用模式也日渐明朗，这无疑将为行业技术攻坚、产品研发提供重要的参考依据，并有望引领整个赛道进入一个全新的快速发展阶段。可以预见，随着技术的不断成熟和商业应用的逐步落地，具身智能将在各个领域发挥越来越重要的作用。
突破具身智能瓶颈，打造双脑协同新范式
当大语言模型（LLM）在全球范围内掀起人工智能的热潮时，行业逐渐意识到，这场技术狂欢或许只是AGI的前奏。正如AI领域先驱李飞飞所言，未来智能体必须具备空间智能——既能理解3D物理世界，又能在数字孪生空间中实现交互，这才是超越当前技术的关键突破。 这也表明了将人工智能与物理世界相结合，实现更高级别的智能，是未来的重要发展趋势。
所谓的空间智能包含双重维度：物理三维世界与数字三维世界的双向映射。其终极目标是构建连接数字世界与物理世界的智能桥梁，而具身智能正是实现这一目标的重要途径。近年来，多模态大模型(MLMs)与世界模型(WMs)的突破，因其强大的感知和推理能力，成为具身智能体“大脑”的理想架构。 它们的出现，为具身智能体理解和处理复杂环境提供了强大的技术支持。
在国内AI赛道中，专注于打造智能体“大脑”的企业数量相对较少，并且呈现出明显的“左右脑分工”格局。其中，“左脑”通常代表语言大模型，主要负责逻辑推理、语言处理等任务，例如DeepSeek、通义千问等。“右脑”则代表物理大模型，更擅长处理整体和视觉信息，有鹿机器人便是其中别具一格的“右脑”流派的实践者。 有鹿机器人专注于打造能够理解和处理物理世界的“右脑”，这与侧重于语言理解和生成的“左脑”形成了互补。
有鹿机器人聚焦于物理世界的Encoder和Decoder部分。从数据输入、建模、三维世界复原、空间流动把控，到预测未来，有鹿机器人都在不断优化，旨在让“右脑”能够真正理解、感知和操控物理世界。 这项工作的重要性在于，只有让机器能够真正理解物理世界，才能实现更高级别的具身智能。
有鹿机器人的另一个突破性进展在于实现了“左右脑协同”。它采用独特的对齐技术，将“左脑”和“右脑”有效地关联起来，以语言交互为手段，高效地完成物理世界中的各项复杂任务。 这种“左右脑协同”的架构，使得机器人能够更好地理解人类的指令，并将其转化为实际的物理操作。
2023年，有鹿机器人联合阿里云通义千问，共同研发了LPLM (Large Physical Language Model) 大模型。该模型创新性地整合了语言大模型和物理世界模型，构建起完整的双脑协同架构，有效解决了传统具身模型存在的延迟高、准确率低、泛化能力弱等技术瓶颈。LPLM的推出，标志着具身智能技术向前迈出了重要一步。
LPLM的核心优势在于其强大的通用性特征。它可以从跨模态、跨场景、跨行业的数据中提取出共性信息，通过抽象、投影、转移等过程，充当一种基础模型。目前，该模型已定位为全形态机器人的通用型具身智能中枢，适用于轮式、复合式、人形等各类机器人形态。这意味着LPLM可以广泛应用于各种类型的机器人，从而降低开发成本和提高开发效率。
要真正推动具身智能落地，实现大模型与现实物理世界的深度融合，仅仅依靠模型直接感知和操控客观实体是远远不够的。 只有通过不断地学习和适应，才能使机器人更好地完成各种任务。
在语言大模型的演进过程中，数据短缺问题日益凸显。同样，这一难题也困扰着具身智能领域。如何高效地利用数据，为模型提供充足的“养分”，成为了当下亟待突破的关键瓶颈。目前，主要的数据获取途径包括：自主采集的数据、借助仿真技术生成的数据，以及互联网上公开可用的开源数据。 多样化的数据来源，可以为模型的训练提供更全面和更有效的信息。
有鹿机器人借鉴了特斯拉FSD的成功经验，通过将通用大脑部署到量产的各类机器人终端，并利用这些终端在真实场景中的实际运行，持续自动地采集物理世界的交互数据。这种模式类似于特斯拉通过百万辆自动驾驶汽车在道路上行驶收集驾驶数据，从而形成一个完整的数据闭环。 通过收集真实世界的数据，可以不断提升模型的性能和可靠性。
基于先进的算法，有鹿机器人的LPLM在国际人工智能顶级竞赛中为中国赢得了9项冠军，并在多个项目中以绝对优势的分数战胜了NVIDIA、Google、Meta (Facebook)、三星等海外科技巨头。这充分证明了有鹿机器人在具身智能技术方面的领先实力。 通过参与国际竞争，可以不断提升自身的技术水平和创新能力。
然而，数据收集与训练必须在真实场景中进行。有鹿机器人计划在四年内完成10 Trillion物理数据的收集与训练，这无疑是一项庞大的社会工程。为此，有鹿机器人以平台化开放的形式，发起了“有鹿世界模型—物理数据主理人计划”，在中国设立五大数据区并配备物理世界主理人，全力加速科技与商业的融合连接。 通过平台化开放的模式，可以吸引更多的参与者，共同推动具身智能技术的发展。
打造的智能清洁“超级武器”
基于特斯拉FSD“数据—产品”飞轮效应的启发，并考虑到具身智能模型训练需要持续获取真实物理世界数据，有鹿机器人从诞生之日起便以“研发即战场”的姿态进入具身智能赛道。 这种战略选择表明，有鹿机器人将市场需求与技术研发紧密结合，并通过实际应用来不断验证和改进技术。
这家诞生于杭州的科技新军，敏锐地捕捉到家庭场景中蕴藏的十亿级以上的市场蓝海——当外卖机器人完成“最后一公里”的商品递送，当清洁机器人收走生活的冗余，当人形机器人叩响客厅的大门，一个全链条服务生态正在悄然成型。 这将极大地改变人们的生活方式，并创造巨大的商业价值。
清洁机器人是有鹿机器人落子的第一步。2024年3月，有鹿机器人以通用大脑+专业设备的积木组合方式，发布了基于LPLM的软硬件结合产品Master2000。这个可即插即用的通用具身大脑，能够赋予扫地机、物流车、叉车等传统设备以自主决策能力。模块化的设计如同变形金刚般灵活，使得Master2000在两个月内便斩获了头部清洁设备商千万元订单，并已开始量产交付。 Master2000的成功，证明了具身智能技术在清洁设备领域的巨大应用潜力。
然而，在这场商业胜利的背后，隐藏着破局之道。当有鹿团队尝试用“具身智能大脑”叩开传统厂商的大门时，迎接他们的并非“鲜花与掌声”，而是一盆“冷水”。在这个注重“实体价值”的传统行业，没有一家厂商愿意为看不见摸不着的算法买单——即便这个“大脑”能够赋予设备自主决策能力。 这反映了传统行业对新兴技术的接受程度仍然有限，需要更多的市场教育和引导。
这次碰壁反而促使团队转变思路：既然软件无法独立交易，何不让算法“显形”?他们创造性地将核心技术封装成可感知的硬件模块，通过反向采购传统扫地机，并集成自主研发的“具身大脑”，AI130商业巡扫机器人应运而生。这个融合了软硬件一体技术的新产品，首次亮相即斩获约300万元的营收，成功打开了市场大门。AI130的成功，标志着有鹿机器人在商业模式上的重要突破。
与传统的仅能实现全覆盖清扫和巡检清扫功能的室外清洁机器人相比，AI130搭载的LPLM大模型赋予了设备深度决策能力，使其能够在各种完全开放的路况下实现全天无人值守运行。通过LLM（大型语言模型）的呼叫功能，用户可以随时通过自然语言召唤清洁服务，系统会智能规划最优路径并即时响应。同时，AI130采用了免部署设计，即插即用的特性使其能够快速适应各类复杂环境，显著提升了运维效率和使用体验。AI130的智能性和便捷性，使其在清洁机器人市场中具有强大的竞争力。
数据显示，AI130单台设备日清扫面积可达25000㎡，相当于5-6名保洁人员的工作量，每年可节省人工成本超过35万元。这并非纸上谈兵的数字游戏，而是实实在在的成本革命。 通过自动化和智能化，AI130有效地降低了清洁成本，提高了清洁效率。
目前，AI130的身影已经融入了城市肌理。从杭州亚运村到上海中心大厦，从南京绿城玫瑰园到西安浐灞奥体中心，从深圳南山智园到武汉网络安全基地，从武汉汉口江滩到梧桐雨生态公园，AI130已在全国上百处地标性项目中攻城略地，用“足迹”丈量着智能清洁的边界。 AI130的广泛应用，充分展示了其在智能清洁领域的实力和影响力。
截至2025年12月底，有鹿机器人的订单金额就已经突破了6000万。 这进一步证明了市场对有鹿机器人产品的认可和需求。
阿里系技术天团，做具身智能破局者
这场从软件授权到硬件集成的战略转型，不仅仅是商业模式的革新，更是智能设备价值维度的重构革命。当传统厂商还在比拼电机功率与电池容量时，有鹿团队已经将AI的无形价值转化为可触摸、可验证的生产力工具——“通用大脑+专业设备”，从而与传统制造业完美对接，并为具身智能的商业化开辟了一条现实可行的技术路径。 这种模式创新，使得人工智能技术能够更好地服务于实体经济。
在有鹿机器人的技术基因里，流淌着“阿里系”的创新血脉。核心团队中，陈俊波与谷祖林两位掌门人均出身阿里“嫡系”，拥有深厚的互联网技术背景和丰富的创业经验。
陈俊波曾任阿里云搜索部门反作弊算法方向负责人、菜鸟ET实验室算法负责人、阿里达摩院机器人实验室的负责人，拥有丰富的AI算法和机器人研发经验。
在阿里达摩院期间，陈俊波主导开发的“小蛮驴”配送机器人累计完成超过2000万单物流配送，定义了国内末端无人配送的新纪录。“小蛮驴”的成功，充分证明了陈俊波在机器人技术方面的实力。
伴随着对大模型研究的不断深入，陈俊波判断，将来可以用一套算法实现对多种产品线的支持，就像智能手机的操作系统能够适配不同品牌的机型一样。 这种“一脑多用”的技术愿景，推动了具身智能通用大脑的研发。
2023年，带着对这一脑多型的技术愿景，陈俊波从阿里系的技术实验室转战具身智能领域，联合前SeedMail创始人、阿里巴巴机器人CEO、矩阵汽车总裁谷祖林，共同开启了具身智能的创业征程。这种“科学家主导+连续创业者辅助”的组合，专注于大模型与具身智能的融合创新。 陈俊波和谷祖林的强强联合，为有鹿机器人的发展奠定了坚实的基础。
阿里巴巴集团CEO吴泳铭曾表示，生成式AI最大的想象力，绝不是在手机屏幕上做一两个新的超级App，而是接管数字世界，改变物理世界。 这表达了阿里巴巴对人工智能发展方向的深刻理解和期望。
在数字经济重镇杭州，除了广为人知的“七小龙”之外，有鹿机器人作为“具身智能新四小龙”的代表，正致力于为每一台传统设备植入一颗“通用智能大脑”，让原本机械运转的机器变得“聪明”起来。依托LPLM技术所具备的通用性优势，有鹿机器人仿佛拥有一把万能钥匙，足以撬动规模达万亿级别的巨大商机。 通过通用智能大脑的赋能，传统设备将焕发出新的生命力。
可以预见，当数字智能真正渗透到物质世界的肌理，我们将见证人类文明的又一次跨越。 具身智能的发展，将深刻地改变人类的生产和生活方式，并推动社会进步。
