从地平线拆分后，「地瓜机器人」不做本体，想做具身智能“卖水人”丨早期项目

作者丨邱晓芬

编辑丨苏建勋

当AI掀起全新一波机器人热潮之时，恰恰也让机器人的研发变得更复杂了。

过去的机器人研发并不需要复杂的AI、数据工具，只需要潜心解决硬件控制的问题。而AI时代，行业对于机器人的新要求是，需要逐渐从专用走向通用。

但供应链本身似乎并未准备好迎接这种挑战。尤其是，当机器人领域的技术路线、数据标准、机械本体结构、算法路线都尚未收敛之时，「地瓜机器人」CEO王丛向36氪表示——机器人行业供应链，像是处于“鸡生蛋，蛋生鸡”的状态，种种难题还层层耦合。

于是，当从汽车芯片厂商地平线分拆、成为一家独立公司之后，「地瓜机器人」并非想涉足机器人本体，而是想从上游切入，通过提供机器人的核心计算平台（也就是机器人大脑的一部分），让机器人本体厂商们得以不再“重复造轮子”，减少不确定性。

王丛向36氪介绍，他们提供的机器人开发者套件产品，主要目的是，希望让机器人的开发，变得更智能、也更简单。

在9月20日，「地瓜机器人」发布了全新产品：号称“千元内最好的机器人开发套件”的RDK X5，这一套件主要面向广义的机器人产品，比如割草机、扫地机器人、四足狗等等；

此外，「地瓜机器人」还发布了专门面向具身智能的计算平台“RDK S100”，提供百TOPs级算力、并且功耗更低，能够支持大参数的Transformer模型，满足具身智能复杂的环境感知、理解和决策等任务需求。

对于做芯片的公司来说，出货量几乎是生命线，决定了未来的是否能降本，获得商业成长空间。王丛表示，「地瓜机器人」的商业战略是，通过覆盖广义的机器人产品，比如扫地机、割草机、陪伴机器人等等，来为公司贡献收入基本盘和影响力。

长远来看，从2024年起，「地瓜机器人」也开启了具身智能领域的布局。正像是当初地平线最初进入自动驾驶领域一样，“要投入，一定是在还没看清、但模模糊糊有趋势的时候，去加大投入”，王丛表示。

在商业化层面，「地瓜机器人」在具身智能领域，也已经和星动纪元、逐际动力、求之科技、清华大学AIR智能产业研究院、睿尔曼等厂商合作。

在王丛看来，很多机器人背景的人才，都会觉得具身智能的落地尚且遥远，恰恰是做大模型的人，对具身智能更有信心。如果能将两拨人凝聚到一起，或许就能把具身智能这件事做成。

从汽车领域切入机器人，这一赛道既新，也不算陌生，「地瓜机器人」有着一定的优势。目前，有不少的机器人厂商的打法是，尝试将自动驾驶领域的基础技术，复刻到机器人上。

比如，特斯拉正将汽车领域的Occupancy占据网络、Dojo的数据闭环系统、视觉感知的模块，用到他们的Optimus机器人领域的研究。机器人厂商Figure也在尝试用双目摄像头，来进行环境感知和捕捉。

王丛表示，自动驾驶本质正是个计算复杂度高度复杂的一种机器人，而地平线与「地瓜机器人」的技术架构上都是通用的。

对于机器人的未来，王丛判断，机器人领域会是一个开放性的市场，不同的机器人品类可能会有许多不同的玩家，并且只会在特定的品类下有特定的收敛。“而我们希望在成百上千的机器人企业中，成为那个底座”，王丛表示。

附：36氪与王丛的交流记录（略经摘编）

AI让机器人研发更复杂

36氪：地瓜机器人的定位是？后面会去慢慢涉及到机器人本体的研发吗？

王丛：地瓜机器人的定位是机器人软硬件通用底座，专注提供从端侧的旭日智能计算芯片和RDK机器人开发者套件，到广泛兼容的机器人操作系统，再到云侧的机器人云端开发环境和机器人算法中心。

我们不做本体，这是很明确的。当然我们会和很多的合作伙伴去一起发布一些本体，但凡是本体纯机械的部分，那都是由我们合作伙伴去做的。

36氪：随着AI出现，对机器人的研发提出了什么新的要求？

王丛：过去机器人研发不太需要AI、数据工具，但随着AI的兴起，机器人的研发日益复杂。芯片需要足够的算力，AI算法的选择也成为一大挑战，每年数百篇学术论文涌现，如何挑选最适合且与芯片高度兼容的算法，都是繁重的任务。

对于低阶机器人和高阶的具身智能，面临的困难各有差异。

低阶的机器人，功能和技术路线相对明确，困难在于要去追寻一个综合成本更低的方案，不是指售价成本，而是整个研发成本等等都是最低。所以数据的泛化就是降低成本的关键。

对此，我们做了很多双目的算法、SLAM、V-SLAM，希望用纯视觉的方式帮助客户减少其他传感器的使用，结合更好的工具，用更低的成本满足客户的诉求。

高阶的机器人面临的问题会更复杂，当前工具也比较短缺，技术路线、数据标准也尚未确立。这些难题都是耦合在一起的，当机械本体的结构不确定，本身就会导致数据很难标准化；当算法的路线不确定又使得数据采集方式难以统一。

机器人行业现在就有点鸡生蛋，蛋生鸡的状态。

36氪：那你们怎么从不确定中找到确定性？

王丛：整个行业都在探索这些问题，但我们更多站在服务商的角度上进行思考，我们在尝试把那些重复造轮子的部分，抽丝剥茧之后找到其中共性的要素，率先进行开发和解决。

比如，特斯拉在自动驾驶领域应用的Occupancy占据网络和Dojo数据闭环能力，也用在了他的人形机器人产品中，这其中有一些视觉感知的模块是共用的。Figure也是用好几对双目摄像头去捕捉周围的环境，双目扫地机、割草机同样如此。

针对这些共用的部分，我们就会先把这套系统给做好。

算法到最后是哪一个钥匙能够打开智能的那把锁，我们也不知道。很多个算法路线都在尝试的过程。

我们现在自己也搭了一个人形机器人，采用的是轮加臂的形态，它能从另外一个屋子拿个东西递给我，但这些方法到底是不是那把钥匙，现在还没有定论。所以先把确定性的做好，同时去尝试不同的技术路径，这就是我们当前的工作内容。

36氪：现在这些大模型对于机器人本身会有什么样的帮助？

王丛：high level的理解上，云端的大模型做的都很好，但很多的问题是，大模型结合到实际场景中的gap比较大。

36氪：中间这个gap是怎么产生的？

王丛：对于机器人来说，宏观的任务拆解很好理解，比如让一个机器人去帮我递一杯咖啡，它可能会把这个任务拆解成——推理咖啡在哪、打开咖啡机等等一系列子任务，然后本体就要开始去做执行了。

这当中会遇到很多挑战，比如，不同的咖啡机、杯子样子不同，杯子如果在洗碗机里也很难，很多洗碗机是一只手打不开的，一般是得扶着去打开。

虽然我们的技术确实还不错，很快能做一个原型出来，但真应用到现实各种各样的环境里去，还有很大挑战。

36氪：你们有大概算过机器人平台，在整个机器人里面占成本的百分之多少吗？

王丛：我觉得现阶段给答案都是不准确的。但凡在一个产业还没有定型的时候，它的成本结构都是不确定的。现在人形机器人的定价，最便宜的有5万块钱，甚至有卖100万的，价格空间这么大，很难说芯片在里面占比是多少。

早投入，才能更好地拥抱具身智能的未来

36氪：芯片行业的出货量是非常重要的，它决定了你后面的成本怎么去降下来。但是机器人行业的商业化还没有完全验证，那咱们后续有什么打算？

王丛：芯片确实要跑量，但地瓜机器人跑量不靠人形和具身智能，靠的是扫地机、割草机，这些产品可以帮助我们把机器人的基本盘、影响力建立起来。具身智能还处于早期阶段，我们希望通过我们推出的产品来支撑长线发展。

为什么定这样的战略？如果选择单一的长线战略，无法确定企业能否生存到那一刻，人形真的跑起量来，是5年还是10年还不好说，所以我们要去提前布局市场，但不能全部投入到这件事情上。

企业的战略是不能赌的，你无法判断行业的风口何时到来，唯一能做的就是不断前进。我觉得真正作为CEO，要控制节奏，要判断哪个时间点投入，投入多大的精力，怎么切入，这是非常重要的考验。

36氪：人形是什么时候开始布局的？

王丛：今年年初开始做的尝试，那会其实已经开始和一些客户沟通早期需求，我们自己这边也有一个小的team，去做一些这些算法的调研尝试。

36氪：人形机械领域对于咱们公司的意义是什么？

王丛：现在的机器人研发还是蛮难的，链条长，坑又多。一个创业公司没个大几十号人，没有一两个亿的资本根本做不出来。

我们最终是想让机器人变得更智能，开发变得更简单。一方面要让行业的门槛降下来，解决大家入门的问题，同时也要不断的去拉高智能的天花板，这样行业才能发展起来。

36氪：你信具身智能的什么？

王丛：我们从第一天开始就想做机器时代的Wintel，但是这条路确实很长。与其说我们信具身智能，其实信的就是我们想让更多有意思的智能的机器人做出来，不限制在具身智能这个字眼上。

36氪：什么叫有意思的机器人？

王丛：比如一个给你叠衬衫、熨衬衫的机器人，或者帮助养猫的家庭做清理。如果很多机器人能帮助我解决很多实在的问题，我们就会觉得有意思、很开心。

36氪：机器人这个timing你预期还要多久？

王丛：我觉得具身智能至少有个五年，大家会先会在一些行业的特定领域去看到一些应用，走进消费者这一端，可能会花更长的时间。

具身智能现在特别像地平线早期投入自动驾驶的时候，那时候很多人还会质疑自动驾驶的前景，但如果地平线没有在当时那会儿的投入，那也看不到现在。

投入一定是在还没看清，但模模糊糊有趋势的时候，去加大他的投入。

要做成具身智能，需要软硬兼施

36氪：国内的那几家比较知名的机器人厂商，计算平台用的是哪个厂商的？

王丛：国内普遍用的是英伟达Jetson。他们有两个型号，一个70T，一个100T。我们在计算性能上是差不多的，但是一些服务、平台会更有优势。

36氪：进入到具身智能领域后，你有没有感觉，泛机器人领域和机器人领域有一些不一样的地方？

王丛：我觉得现在有一个很有意思的现象，如果某一个人是机器人背景出身，都会觉得具身智能不落地。而且，但凡是做具身智能的人，过去都不是做机器人的，基本是原来做深度学习、纯AI的这波人，都没做过机器人。

很多时候，做机器人的人确实过去经历过很多的坑，知道做成一个机器人的量产有多难，所以会觉得还有很长的路要走，尤其又碰到硬件很复杂；

软件的人可能更多看到大模型等等的这些爆发之后会更有信心一些。我觉得每一个时代都是这样，都会有两拨人，如果两拨人最后能逐渐地聚合到一起，那事情就做成了。

36氪：您是属于哪一拨人？

王丛：地瓜机器人这边有过去很多做自动驾驶的、做算法的人、有在机器人公司做过完整闭环的人、芯片的人混合在一起。我觉得最好的状态是，让不同的人融合在一起去朝着一个目标去走。一个小团队的核心竞争力有多种维度，但本质上还是聚集了什么样的人。

36氪：地平线在汽车芯片领域拿走了英伟达的很多份额，现在机器人领域你们其实遇到的也是同一个对手，是不是也在逐渐复刻汽车领域的经验？

王丛：自动驾驶是计算复杂度最高的一种机器人，我们有很多过去很多在自动驾驶方面的经验，很多技术架构都是和机器人复用的，这是我们最擅长的点。

但是汽车和机器人天然的市场状态就很不一样。汽车的客户很收敛，最后需要一家公司提供更极致的一套解决方案，收敛的市场最终的竞争格局都是这样。

机器人未来是一个开放性的市场，只会在特定的品类下有特定的收敛——比如说，扫地机市场格局已经相对比较收敛了，但是五年前有二三十家，现在不到十家。机器人品类太多了，可能每一个品类都有那么十家。

我们更多希望帮他们解决底层通用性、重复造轮子的问题。地瓜机器人的定位就是软硬件通用底座，来支持成百上千的机器人企业。

36氪：地平线、余总对于咱们这家公司的这个要求是什么？

王丛：余凯希望看到当机器人这个行业真的发展起来的时候，地瓜机器人能够成为最核心的一环，在我们的眼里，只有终局那个局面是最重要的。

36氪：分拆是怎么考虑的？

王丛：这其实是一个很自然而然的事情。过去在地平线，机器人部门就已经是一个相对独立、闭环的业务单元，也在余凯的支持下获得了很大的发展空间。当下是我们看到机器人这个 timing 差不多要来了，因此选择独立出来，对于招人、服务客户都是一个更好的方式。

36氪：你过去的经历？

王丛：我在2018年加入地平线的AIoT部门，当时做了很多AI+行业，也给我很多积累，基本上没有我没跑过的行业，包括工地、零售店，医院等。因为这段经历，我把很多的商业逻辑、怎么做技术、怎么做客户都摸了一遍。

2020年开始，地平线成立机器人事业部，从那个时间点开始逐渐布局整个机器人业务。

36氪：这家公司为什么取名“地瓜”？

王丛：从含义上，地瓜被称为“末日粮食”，它的根茎发达，在各种环境下都生长，能够去养活所有的全人类。我们也希望这家公司能够像它一样，无论是在贫瘠的山地，还是肥沃的平原，都始终以顽强的生命力，用不断向下生长的根茎，加速机器人产业生态的繁荣。

36氪：你们现在海外和国内的占比大概是什么样？

王丛：当下还是以国内为主，今年一二月份定了出海的战略了，最近开始逐步经营起来了，完成了很多渠道搭建和法务法规等准备工作。

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