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      地瓜機器人CEO:2026具身智能有望翻倍增長,但出現消費電子級爆品仍需時日 | 智車星球

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      在這種高速發展的不確定里, 地瓜機器人 的目標就是把最大公約數做出來

      作者|王蕊

      編輯|西子

      今年機器人行業無論是開發者的數量、創業公司的數量,還是新的產品數量,都在爆發式增長。

      DDC2025 地瓜機器人開發者大會現場,地瓜機器人 CEO 王叢說這句話時,展廳外幾十種機器人正同時運轉。


      在王叢看來,機器人行業有“三大趨勢”:

      第一,很多實用的機器人正在大規模落地,比如割草機掃地機,而且機器人正在變聰明;

      第二,機器人的品類正在快速增加,天上飛的,水里游的,一個星期都能看到56

      第三,被寄予最高期待的人形機器人,正在從實驗室驗證,走向真正可落地的工程體系。

      過去一年,這種速度快得略顯不真實。模型變得更大、場景更加多元、迭代速度更快。

      掃地、割草、拍攝、運動、寵物、陪伴……機器人應用往各個品類和場景,對計算平臺、開發工具鏈的要求也越來越高。


      在DDC2025上,地瓜機器人給出了旗下的系列解決方案,560TOPS的旭日S600大算力開發平臺,以及把數據生成、自動標注、仿真訓練與Agent自動開發串成連續流程的一站式平臺。

      這些產品和工具,不只是讓機器人跑得更流暢,也是在為一個不斷被拔高的行業,補一塊能穩住腳的地基。


      地基“件套”

      此次最重磅的新品是旭日 S600。560TOPS算力、18A78AE、內置6MCU地瓜把主控、感知處理和運動控制塞進同一顆SoC里。

      原因顯而易見,機器人在真實場景里,算力開始不夠用了。

      王叢在發布會后的采訪中談到,過去行業普遍認為 100TOPS 足夠跑 Demo,但上更多攝像頭、跑 VLA 和多模態模型后,“10Hz 算基本可用,但落到場景里還會有 gap”。


      更棘手的是工程性的瓶頸,帶寬一直是個問題,功耗也是個問題。

      四足負重只能跑2、3個小時,人形更短。堆算力并不難,難的是在功耗、安全和帶寬約束里把整套系統撐住。S600 想補的,就是這些最難的缺口。

      第二塊,是今年第一次成體系亮相的一站式開發平臺。

      它把數據生成、自動標注、仿真、訓練、量化、部署串成一條閉環。從“生成模擬數據”到“訓練一個能在端側跑的模型”再到“推到設備里”,可以在同一個界面連續完成。過去這是幾十人、幾家公司、幾個月才能做完的事情。


      這一套基礎設施的發布,基于地瓜最深的思考,“做一個復雜工程永遠是軟件和芯片一起進步”。

      這背后的原因同樣不難理解,掃地、割草、四足、人形、無人機……“現在機器人不是一個品類,而是幾十個品類。每家都從頭做一遍基礎設施,不現實。”

      王叢舉了個例子,現在連攝像頭放在額頭、胸口還是手腕都有爭論,人形一抓物體,鏡頭就可能被擋住。

      在這種不確定里,地瓜機器人的目標就是把最大公約數做出來


      比如,雙目深度、檢測、運動控制、實時系統、模型庫……過去這些東西分散在不同團隊和不同工具里,需要數周乃至數月才能拼成一個 Demo。而借助地瓜的一站式開發平臺,一兩周就能動起來。

      王叢表示,大模型也在出現自己的“摩爾定律”,去年要7B,今年可能3B就能達到同樣效果,算法變輕、模型變小,芯片要變強、系統要跟上,數據閉環就是要讓整個研發鏈透明、可復用、能迭代。

      本體之外才是瓶頸

      大多數機器人創業者都會先盯住本體,腿更穩、手更準、視覺更清晰。但今年的節奏反復證明,本體之外的東西越來越容易成為瓶頸。

      算力平臺、數據流程、仿真能力、算法庫、操作系統……任何一個缺口都可能讓產品在一次迭代里掉速。


      王叢的判斷是,行業需要一個“能承住所有不確定性”的底座,機器人不是復制手機,也不是復制汽車,我們需要做的是把地基往下打深一點。

      當機器人從單點創新進入系統化階段,基礎設施的價值會重新浮出水面。

      堆算力是最簡單的事

      發布會結束后,王叢在媒體群訪中進一步回答了幾個關鍵問題。以下為原話節選,有刪改。

      媒體:很多人形企業、四足企業覺得 2026 年會商業化爆發,你們怎么看?

      王叢:我們能看到,包括給我們一些芯片的預測,也能看到各家都在上漲,只是我覺得可能還沒到達真的市場的 PMF (產品市場匹配度),但都會上漲。

      媒體:所以不會翻倍?

      王叢:我覺得會的。消費電子的爆發是從 0 突然蹦到 100 萬,只要是一個爆品,大家愿意用,就能突然上到百萬的量出來。具身可能還到不了那樣,翻倍我覺得沒問題。


      媒體:今年為什么陪伴機器人這么熱?原因是什么?

      王叢:陪伴機器人很早了。我 2015 年剛開始創業的時候,就有人做第一代陪伴機器人,就是一些簡單的對話,跟智能音箱很像,最后大家發現除了問天氣上鬧鐘就沒用了。

      這兩年大語言模型帶來的更擬人的對話,自然而然聯系到一起了。

      陪伴市場會很大,陪伴是人性上的訴求,但你想要的陪伴和我想要的陪伴不一樣,男生和女生、小孩和老人都不一樣。

      所以陪伴機器人很難被定義,現在有做萌寵型的、玩具型的、帶 IP 的、帶教育的,都不一樣。


      核心問題是長期的用戶訴求怎么打?長期的粘性在哪里?

      我們現在做陪伴機型的客戶有十多家,都在做陪伴,但到底怎么能起來,還得再往下探索。

      它很難被定義,它不是工具類市場。掃地機容易被定義,因為標準就是掃的全、掃的干凈。陪伴就很難被定義。

      媒體:具身智能芯片未來三年的前沿在哪里?是堆算力嗎?

      王叢:算力弄上去其實不是一個難事,就是多放幾塊磚、幾塊瓦,材料都一樣。但是從一個木頭房如何蓋成一個鋼筋水泥房,你要研發的東西就多了。

      機器人很多都是往 VLA,再考慮很多新的東西,這些東西如何和芯片去適配?

      VLA 里面所需要的算力、帶寬,涉及架構的設計,還有晶圓的工藝、封裝的工藝,再考慮一個完整的機器人系統,從圖像到實時性的操作系統,要求都不一樣。

      相比而言,堆算力可能是其中最簡單的事,但客戶使用的時候,需要方方面面要去測試。


      媒體:芯片到底應由本體帶著走,還是芯片帶著本體走?

      王叢:兩者有些互相借鑒的地方。我們知道各種類型的傳感器應該怎么樣去連接,怎么樣的接口會速度更高、穩定性更強。

      但你說人形應該放幾個攝像頭,不能拿人來看,人就倆眼睛,但現在人形都一堆攝像頭,手部現在基本都是放在腕位置,手一抓的時候鏡頭把這塊擋住了。

      放在下面合理嗎?碰的時候又被碰到了。放在腰還是放在后邊,都不確定。


      應用上的東西給本體廠家往前去蹚,計算架構上是兩方一起去蹚,他們研究更先進算法,我們也在研究更先進算法。

      合作方算法團隊經常聊,你覺得算法該怎么搞,我覺得算法該怎么搞,芯片要考慮兼容兩者的訴求去設計。

      現在具身的芯片定義是一個挺微妙的關系,但行業還早期,是一幫人聯合起來推動這個事。

      媒體:平臺化如何適應不同 c 端場景?如何幫生態伙伴打通?

      王叢:我們一直在反思到底什么是common point雙目是一個 common point,掃地、割草、無人機、四足都能用,我就把雙目做成世界第一。但掃地機還有別的功能,我不碰。

      比如具身里面,我們把整個機器人的 locomotion 算法也做了,你想做什么動作,很快能搞出來。

      有一些 common point 我們做,但完整業務邏輯不做。一站式開發平臺關注數據采集、標注、生成、仿真、測試這些環節,我們都做成工具箱。就像 PPT,每個人風格不一樣,但軟件是一樣的。


      高度抽象一些共通點很難,但也是最有意義的事情。未來機器人公司太多,不一定每家機器人公司都有能力和資源做一個公共組件,由我們這樣的芯片公司來做更合適。

      媒體:每個本體廠都希望保密自己的東西,地瓜機器人和不同本體廠商合作時,是否會遇到類似的事情?

      王叢:我們可能會遇到。畢竟在任何一個行業里,不同公司的風格都不一樣。

      而且算法迭代太快了,過三個月前一個算法用處可能就不大了。我們的很多算法都是開源在外的,官網都能看到。算法并不直接解決客戶的終極價值,不如開源出去,大家一起交流,對行業幫助更大。

      最真誠的智能汽車報道


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