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| 本文作者： 李雨晨 | 2025-09-26 14:54 |
具身智能，已經(jīng)成為智能駕駛創(chuàng)業(yè)者的下一個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)。
文遠(yuǎn)知行前COO張力加入逐際動(dòng)力，任聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO。高繼揚(yáng)、趙行創(chuàng)辦具身智能公司——星海圖。今年，前華為車BU首席科學(xué)家陳亦倫、百度智能駕駛事業(yè)群負(fù)責(zé)人李震宇聯(lián)合創(chuàng)立的“它石智航”，完成1.2億美元天使輪融資，創(chuàng)下國(guó)內(nèi)具身智能領(lǐng)域最大天使輪紀(jì)錄。
全球具身智能市場(chǎng)正處于爆發(fā)前夜。
據(jù)《2025人形機(jī)器人與具身智能產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》顯示，2025年中國(guó)具身智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)52.95億元，占全球約27%；人形機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)82.39億元，占全球約50%。優(yōu)必選、宇樹科技、銀河通用、智元機(jī)器人等企業(yè)都宣布今年預(yù)計(jì)量產(chǎn)千臺(tái)人形機(jī)器人。
面對(duì)這一新興藍(lán)海市場(chǎng)，包括地平線機(jī)器人、知行科技等在內(nèi)的多家智能駕駛公司已通過投資并購(gòu)、設(shè)立子公司等方式布局具身智能，把握這股歷史性的機(jī)遇。
智能駕駛與具身智能的技術(shù)融合并非偶然。
從理論基礎(chǔ)上看，兩者都遵循"具身認(rèn)知"(Embodied Cognition)的理念，即智能行為必須通過物理實(shí)體與環(huán)境的持續(xù)互動(dòng)才能形成和體現(xiàn)。
從技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑看，智能駕駛汽車本質(zhì)上就是一種具身智能體，它通過多傳感器感知環(huán)境，通過算法決策規(guī)劃，通過控制系統(tǒng)執(zhí)行動(dòng)作，這與具身智能機(jī)器人的技術(shù)框架高度一致。
馬斯克在2025年股東大會(huì)上直言：“自動(dòng)駕駛是具身智能的初級(jí)形態(tài)，當(dāng)機(jī)器需要與物理世界深度交互時(shí)，真正的AI革命才開始?！?/p>
正是這種理論和技術(shù)上的共通性，為智能駕駛公司向具身智能轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。感知技術(shù)的通用性構(gòu)成了轉(zhuǎn)型的第一大支柱。
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術(shù)是機(jī)器人自主導(dǎo)航的核心技術(shù)之一，允許機(jī)器人在未知環(huán)境中實(shí)時(shí)構(gòu)建地圖并確定自身位置。
智能駕駛系統(tǒng)也借鑒SLAM技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高精度地圖構(gòu)建和車輛定位。這種技術(shù)的應(yīng)用提高了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在復(fù)雜城市環(huán)境中的導(dǎo)航能力。
另外，自去年下半年開始，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界開始對(duì)端到端模型的研發(fā)投入了大量資源。原本應(yīng)用于智駕領(lǐng)域的視覺語(yǔ)言模型（VLM）以及視覺語(yǔ)言動(dòng)作端到端模型（VLA）相繼取得迭代創(chuàng)新，提升了機(jī)器人交互感知和泛化能力的表現(xiàn)。
作為輔助駕駛頭部解決方案供應(yīng)商，知行科技從2024年12月開始進(jìn)行具身智能的調(diào)研。
知行科技機(jī)器人系統(tǒng)負(fù)責(zé)人曉波表示，當(dāng)前，具身智能的創(chuàng)業(yè)公司還沒有明顯拉開身位。不少具身智能尤其是人形機(jī)器人的公司，主要任務(wù)還是在進(jìn)行本體的運(yùn)動(dòng)控制。
“具身智能公司對(duì)于基于BEV的感知技術(shù)都很感興趣，希望給予BEV的感知提升對(duì)環(huán)境的識(shí)別能力，提升下一步的導(dǎo)航能力。但是感知是一個(gè)投入量比較大的工作，需要時(shí)間和數(shù)據(jù)沉淀，同時(shí)還有量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)去驗(yàn)證，這是智能駕駛公司過去多年的積累。”
決策算法的遷移性是技術(shù)可行性的第二大支柱。
智能駕駛與具身智能在決策層面的核心挑戰(zhàn)，都是如何在動(dòng)態(tài)環(huán)境中做出安全、高效的實(shí)時(shí)決策。近年來，基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的端到端決策系統(tǒng)在智能駕駛領(lǐng)域取得顯著進(jìn)展，這類算法同樣適用于具身智能的決策控制。
特斯拉率先將這一技術(shù)路線應(yīng)用于自動(dòng)駕駛，其基于大規(guī)模真實(shí)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接輸出控制指令，形成"感知-決策-執(zhí)行"的端到端映射。
這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法避免了傳統(tǒng)分模塊系統(tǒng)的信息損失和協(xié)調(diào)開銷，特別適合具身智能機(jī)器人需要處理的復(fù)雜交互任務(wù)。
控制系統(tǒng)的適應(yīng)性構(gòu)成了技術(shù)可行性的第三大支柱。
智能駕駛汽車的運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)與具身智能機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制在底層原理上高度一致，都需要精確的動(dòng)力學(xué)建模和實(shí)時(shí)控制。
值得注意的是，智能駕駛公司在仿真測(cè)試方面的積累也為具身智能開發(fā)提供了重要支持。這種大規(guī)模仿真能力可以直接用于訓(xùn)練具身智能體。智能駕駛公司在這類工具上的熟練使用經(jīng)驗(yàn)，將大幅縮短具身智能算法的開發(fā)周期。
由于技術(shù)上的互通性，智駕領(lǐng)域的人和公司都轟轟烈烈地轉(zhuǎn)入或加碼具身智能。智駕人才轉(zhuǎn)型具身智能從2022年開始，多數(shù)集中在2023年選擇轉(zhuǎn)型。
5月12日，知行科技旗下專注機(jī)器人研發(fā)及商業(yè)化的全資子公司艾摩星機(jī)器人與蘇州小工匠機(jī)器人有限公司（以下簡(jiǎn)稱“小工匠”）簽署股權(quán)轉(zhuǎn)讓框架協(xié)議，艾摩星機(jī)器人將出資收購(gòu)小工匠大部分股份，成為控股股東。
小工匠的核心產(chǎn)品為智能一體化關(guān)節(jié)及定制化機(jī)械臂，具備電機(jī)、減速器及驅(qū)動(dòng)器等關(guān)鍵零件的設(shè)計(jì)及開發(fā)能力。未來，基于智能一體化關(guān)節(jié)正向開發(fā)能力，小工匠可根據(jù)各種需求自由設(shè)計(jì)電機(jī)參數(shù)、減速器參數(shù)以及各種結(jié)構(gòu)的最優(yōu)配合，對(duì)驅(qū)動(dòng)力、臂長(zhǎng)、精度、速度、收納等做到最優(yōu)組合。
回到具身智能的“大小腦”。
一般而言，一臺(tái)人形機(jī)器人本體分為大腦、小腦和肢體三部分，分別對(duì)應(yīng)決策交互模塊、運(yùn)動(dòng)控制模塊和執(zhí)行模塊。大小腦由于互相獨(dú)立，甚至所用的芯片和系統(tǒng)架構(gòu)都是不一樣的，如何實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)協(xié)同性和成本控制成為新的議題。
7月下旬，知行科技宣布與地瓜機(jī)器人攜手，打造基于地瓜機(jī)器人 S100P智能計(jì)算平臺(tái)的機(jī)器人控制器iRC100，提供更加成熟可靠的軟硬一體化智能機(jī)器人解決方案。而僅僅兩個(gè)月后，知行科技宣布機(jī)器人控制器iRC100開啟交付。
作為“腦”，主控制器是具身智能體的絕對(duì)C位。它一方面鏈接本體，成為眾多傳感器、執(zhí)行器的信息數(shù)據(jù)交互中心。同時(shí)它承載“靈魂”，為多模態(tài)感知、多模態(tài)決策和運(yùn)動(dòng)控制算法提供穩(wěn)定可靠又高效的運(yùn)行環(huán)境。
此前行業(yè)多采用X86+AI芯片的具身智能控制器，由兩個(gè)及兩個(gè)以上的設(shè)備構(gòu)成，其中“大腦”負(fù)責(zé)感知決策，“小腦”負(fù)責(zé)控制執(zhí)行。這樣的設(shè)計(jì)便于快速開發(fā)，但存在芯片間協(xié)同復(fù)雜、實(shí)時(shí)響應(yīng)受限等痛點(diǎn)。面向量產(chǎn)，需要基于單SoC的高實(shí)時(shí)性能、低功耗、小尺寸，大小腦一體化的主控制器。
艾摩星機(jī)器人基于S100P開發(fā)的大小腦一體化主控制器iRC100，將采用通用平臺(tái)架構(gòu)：
對(duì)內(nèi)支持機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制算法及VLA等前沿算法，涵蓋機(jī)器人小腦及大腦功能，并且支持傳統(tǒng)的BEV Transformer的部署；
對(duì)外覆蓋 USB、ETH 等接口及 CAN、EtherCat 總線，支持選裝夾爪、IMU等功能接口，覆蓋各類具身智能機(jī)器人的傳感器、執(zhí)行器接入需求。
由于技術(shù)棧的高度通用性，機(jī)器人的“大小腦一體化”似乎讓人聯(lián)想到智能駕駛領(lǐng)域的“艙駕融合”。
曉波認(rèn)為，兩個(gè)概念的相同點(diǎn)在于，都有降本進(jìn)一步提升協(xié)同性與成本的考量。但是艙和駕是兩種不同的功能體驗(yàn)，而大小腦的上下游關(guān)系更明確，從量產(chǎn)的角度兩者一體化的必要性更加明顯。
值得注意的是，主控制器iRC100的NPU算力是128 TOPS。具身智能尤其是人形機(jī)器人，是VLA模型落地的重要載體，這一算力平臺(tái)存在進(jìn)一步升級(jí)的必要。
曉波也坦言，iRC100只是知行與地瓜機(jī)器人合作的第一款產(chǎn)品，行業(yè)目前也在期待地瓜機(jī)器人下一代更大算力的產(chǎn)品。據(jù)雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))了解，知行科技會(huì)與地瓜機(jī)器人推出基于更大算力芯片的機(jī)器人控制器。
有數(shù)據(jù)顯示，2025年中國(guó)具身智能市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)52.95億元，且保持40%以上的年增長(zhǎng)率，這一新興市場(chǎng)為面臨增長(zhǎng)瓶頸的智能駕駛公司提供了理想的價(jià)值釋放渠道。
從產(chǎn)品形態(tài)看，具身智能機(jī)器人已形成"人形機(jī)器人+專用機(jī)器人"的雙線發(fā)展格局。
人形機(jī)器人以雙足行走、雙手操作為技術(shù)制高點(diǎn)，成為科研機(jī)構(gòu)與科技巨頭的必爭(zhēng)之地；專用機(jī)器人則聚焦細(xì)分場(chǎng)景，如物流領(lǐng)域的分揀機(jī)器人、醫(yī)療領(lǐng)域的手術(shù)機(jī)器人等。
智能駕駛公司可根據(jù)自身技術(shù)特點(diǎn)選擇合適的切入點(diǎn)：自動(dòng)駕駛算法強(qiáng)的企業(yè)可優(yōu)先開發(fā)移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)，感知技術(shù)突出的企業(yè)可側(cè)重交互型服務(wù)機(jī)器人，控制系統(tǒng)見長(zhǎng)的企業(yè)則可專注工業(yè)機(jī)械臂等精密操作設(shè)備。
這種靈活的產(chǎn)品策略能夠最大化技術(shù)遷移效益，降低市場(chǎng)進(jìn)入風(fēng)險(xiǎn)。
特別值得關(guān)注的是，具身智能產(chǎn)品的毛利率普遍高于智能駕駛解決方案。據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，專業(yè)服務(wù)機(jī)器人的毛利率可達(dá)50%以上，遠(yuǎn)高于自動(dòng)駕駛套件15-25%的水平。
這種利潤(rùn)差異主要源于具身智能產(chǎn)品更強(qiáng)的差異化和更低的邊際成本。智能駕駛系統(tǒng)需要適配不同車型平臺(tái)，定制化開發(fā)成本高；而具身智能機(jī)器人一旦完成核心模塊開發(fā)，可通過應(yīng)用軟件實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景適配，邊際成本幾乎為零。
憑借在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域積累的硬件整合能力和軟件算法優(yōu)勢(shì)，智能駕駛公司可快速切入中游本體制造環(huán)節(jié)，甚至通過垂直整合向上游高附加值部件延伸。
從產(chǎn)品演進(jìn)趨勢(shì)看，特斯拉將自動(dòng)駕駛汽車視為"輪式機(jī)器人"，并基于相同的AI芯片和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)開發(fā)人形機(jī)器人Optimus。這種技術(shù)融合趨勢(shì)意味著，未來智能駕駛公司很可能演變?yōu)閺V義的具身智能企業(yè)，同時(shí)提供移動(dòng)機(jī)器人和服務(wù)機(jī)器人解決方案。
智能駕駛與具身智能的產(chǎn)業(yè)界限將進(jìn)一步模糊，提前布局的轉(zhuǎn)型者有望在未來的智能機(jī)器生態(tài)中占據(jù)有利位置。雷峰網(wǎng)
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