【摘要】智駕格局趨于穩定的當下，智駕廠商和汽車圈集體向機器人產業遷移，充分且必要。

考慮到中國已有的供應鏈和下游場景優勢，軟件和整機技術將成為下一步創業的關鍵。

唯一值得注意的是算力差距，尤其是特朗普上任前后對國內已經發生和可預見的AI制裁，將給國產AI芯片廠商提出更高要求。

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以下是正文：

機器人，是不少智駕賽道頭部、腰部，乃至已經解散消失的公司的終極理想。

馬斯克多次提到，汽車作為一種放在輪子上的機器人只是其業務之一，特斯拉是一家真正的人工智能/機器人公司。

地平線創始人余凱曾表示：“我們把公司名字設為Horizon Robotics，就是希望地平線能夠成長為機器人時代的微軟、英特爾”。從一開始，地平線就抱有用技術解放人類，“讓人類的事歸人類，機器人的事歸機器人”的愿景。

甚至連如今已經退場的極越，也有一個“變形金剛”般的、創造汽車機器人新物種的幻夢。

僅僅幾年，汽車智能化已經以市場難以預料的速度奔向既定格局，而那個曾經被汽車人們暫時雪藏的機器人愿望，正在煥發出新一輪生命力。

01

技術、人才通用，中游是下一輪創業風口

2024年10月11日，特斯拉“We Robot”發布會上，馬斯克再次強調了特斯拉人工智能、電池、電子設備等能力在汽車和人形機器人身上的復用性，并表示兩者區別不過是腿上的機器人和輪子上的機器人。

自動駕駛汽車與人形機器人皆屬于具身智能領域，技術同源，運行邏輯基本一致，都是感知、決策、執行。從本質來看，兩者皆需要具有智慧的大腦，只是形體不同。

感知層面，二者都依賴激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器、慣性測量單元（IMU）等構建對環境的認知。

激光雷達可以為機器人規劃室內導航路徑、避開動態障礙提供精準空間信息；攝像頭識別操作對象、面部表情、手勢指令等，實現人機交互與環境理解；IMU 實時監測加速度與角速度，保障智駕汽車高速行駛穩定，助力機器人運動時保持平衡、精準執行動作。

算法決策方面，智能駕駛和機器人都運用深度學習、強化學習、神經網絡等人工智能技術處理復雜信息，實時決策。以路徑規劃為例，智駕汽車和機器人本質都是在約束條件下求解最優解問題。

原特斯拉自動駕駛部門的負責人Andrej Karpathy近期訪談時表示：在從汽車到人形機器人Optimus的技術轉移中，工作量其實不大。

而本輪對于國內廠商的機會在于，軟件和整機技術方向。

機器人賽道分為上中下三層：上游包括減速器、電機、絲杠、控制器、傳感器在內的零部件，這方面國內處于絕對優勢；下游是應用場景，包括送餐、市政、巡檢、下水道檢測等環節在國內可行性豐富。唯一仍有進步空間的是軟件和整機技術，當前稍遜于海外，但技術正在快速泛化。

基于此，中游，也即軟件和整機技術方向勢必成為后續機器人賽道的創業核心。

種種條件成熟下，機器人成了汽車人們更大夢想的承載地。

除了技術上的通用能夠減輕遷移的工作量負擔之外，智駕和機器人行業對人才的要求也存在一定的重合。

算法工程師們帶著優化神經網絡架構、提升模型訓練效率的專長，投身機器人 AI 大腦研發，讓機器人視覺識別、決策規劃能力飛速提升；曾專注智駕傳感器研發調試的工程師，助力機器人選型、集成與校準感知硬件，提升機器人環境感知精度與可靠性；有車規級芯片設計經驗的人才參與機器人芯片定制，滿足機器人對低功耗、高性能計算需求。

這使得不少當前業務已然成熟的、或者急需新業務輸血的智駕公司，擁有了轉型機器人賽道的充分條件。

02

融資降溫，機器人具備更大的想象空間

據相關統計，2024年上半年全球范圍內人形機器人領域的融資異常活躍，融資事件累計超過22起，融資金額突破了70億元。

與之對應的，則是智駕行業在資本市場的迅速冷卻。據統計，從2021年開始，自動駕駛領域的融資額度大幅下降，2023年的融資金額僅為83.67億元，較2021年減少了約87%。

過去十年間，智駕吸引了海量資本涌入。隨著行業內廠商的技術實力已經拉開明顯差距，淘汰賽正在進行，整個行業的發展和演進漸趨終局。最近頻繁發生的智駕企業IPO，也正是故事演至終章的說明。

有人歡喜有人愁。

在終端市場跑通商業模式的智駕廠商終究只有幾家，大部分還得靠融資來維持日常的人才成本和研發支出。稍有一點敏銳嗅覺的廠商，都會思考轉型的方式和退路。

而大量車企和供應商做機器人產品和相關零部件供應，則是順理成章地利用自身優勢，在業績壓力大、行業高度內卷的情況下，去尋求更大的增長空間。

以上種種，使得一些沒有下一輪資金補血的智駕廠商必須轉型，也讓原智駕行業內的一些有志之士去尋求尚在發展萌芽狀態、具備更大想象力的機器人賽道。

03

集體轉身的智駕人們

智駕人才和汽車廠商的這一次集體轉身，是從2022年開始的，具體方式分為直接轉型和人才流轉兩種。

直接轉型上，許多車企組建了內部機器人業務團隊、成立了機器人相關子公司，或者以股權投資的形式取得具身智能賽道的入場券。

就海外而言，現代于2020年從軟銀手中接手了美國機器人頭部企業波士頓動力，特斯拉則是自建人形機器人團隊的典型代表。

就國內而言，首先是車企如理想、奇瑞、小鵬，供應商如速騰、禾賽等，都在內部組建了人形機器人團隊。

2023年，小鵬汽車在科技日上推出了一款人形機器人PX5，依托自研高性能關節以及超輕量級仿人機械臂+靈巧手，這款自研機器人已擁有在復雜道路穩定行走的能力。

2024年4月，奇瑞宣布將正式進軍人形機器人工程領域，并現場展示了一款名為Mornine的先進雙足機器人。

2024年末，消失了9個月后現身的李想說：“理想100%會做人形機器人?！?/p>

另據業內報道，激光雷達及感知解決方案供應商速騰聚創組建了數十人的機器人團隊，并開放機器人方向感知算法工程師的招聘。

此外，移遠通信研制的智能模組、控制器產品及相關的視覺技術，在雙足類/四足類具身智能機器人、智能割草機、多模態機器人等行業頭部公司產品上得到應用。

其次，比亞迪、上汽和北汽則是先后投資國內人形機器人初創企業智元機器人，北汽還投資了人形機器人初創公司北京銀河通用，以提前布局具身智能。

再次，也有不少智能駕駛公司將機器人業務獨立出去，放在新成立的子公司中運營。

例如，地平線的地瓜機器人，屬于獨立運營的智駕廠商下屬子公司。

人才流轉上，也有許多智駕背景從業者從大廠離職后創業成立新具身智能領域公司。

這一類創業團隊，創始人來自于頭部互聯網公司內部研究院、自動駕駛行業或者老牌足式機器人企業，也可能具備“大廠+高?！彪p重背景，協同“學院派”教授/助理教授進行創業。

2022年1月，阿里巴巴副總裁、達摩院自動駕駛負責人王剛離職后，創立室內清潔機器人公司新生紀。

2023年3月，同樣身為阿里達摩院自動駕駛負責人的陳俊波離職，與前阿里機器人CEO谷祖琳、達摩院某團隊負責人、浙大網新恒天VP王健共同創辦了有鹿智能，進軍戶外清潔機器人領域。

2023年9月，Momenta前量產研發負責人高繼揚在4月離職后創立了具身智能公司星海圖。

2023年11月，自動駕駛公司文遠知行 COO 張力加入人形機器人公司逐際動力，任聯合創始人兼 COO。

2024年7月，華為車BU前首席科學家陳亦倫創立了它石智航。2024年12月，百度集團資深副總裁、CEO助理李震宇離職，加入該公司。

2024年12月5日，網傳小米汽車原自動駕駛產品技術負責人劉方離職，并創辦新公司——阿米奧機器人。

2024年12月，理想汽車前智能駕駛產品總監趙哲倫已于日前離職，并作為聯合創始人，與地平線前副總裁、前軟件平臺產品線總裁余軼南，成立維他動力（北京）科技有限公司。

此時的人形機器人市場，頗似2014-2015年自動駕駛剛剛萌生星星之火的時刻。

04

算力掣肘，但場景豐富

鎖定場景，是機器人企業創業的第一步。

目前人形機器人的市場還是處于早期萌芽態，據相關統計，智元人形機器人年銷僅百臺左右，量少價高，應用場景還局限于政府實驗室等專業領域。

毫無疑問，最早進行商業化落地的機器人還是會是較為低階的智能設備，例如掃地、割草、泳池清潔機器人等。

當下掃地機器人市場已趨近成熟，而增長較快的割草機器人全球出貨量僅為小幾十萬臺，智能化泳池清理設備的出貨量則更少，據測算，2025年，割草機器人和泳池清潔機器人產品的出貨量可能會迎來三五倍的增長。

相比國外，中國在這些低階智能設備的智能化推進上更為積極，且具有非常多樣豐富的類消費電子產品需求。

除了上述幾類，消費場景下送餐無人機、高爾夫球機、具備輔助駕駛能力的輪椅等新興場景也逐漸嶄露頭角，to G導向的市政機器人等特色場景，也為中國極為多元化的機器人應用場景奠定了基礎。

不少業內人士表示，盡管目前國外如波士頓動力、特斯拉的人形機器人在某些方面展現出較強的產品力，但中國在具身智能行業的整體優勢不容忽視。

這種優勢一方面體現在廣泛的應用場景和地方政府的支持上，另一方面也與供應鏈和制造能力有關。

由于機器人的供應鏈與汽車行業供應鏈的重合度超過80%，中國作為全世界制造大國，在硬件制造方面具有先天優勢，即便是Figure機器人，也有很多誕生于中國的零部件。

而對于海外來說，重軟件、輕制造的思維慣性，很可能讓其喪失在硬件制造和產業鏈配套上跟住機器人研發節奏的能力。

更大概率上，海外只能在從零到一的原型機里領先，后續“從1到10”和從“10到100”的量產追趕中，中國的供應鏈建設和配套完善程度將貢獻更大力量。

唯一值得注意的是算力差距，尤其是特朗普上任前后對國內已經發生和可預見的AI制裁，將給國產AI芯片廠商提出更高要求。

05

尾聲

經過近10年的跋涉，智能駕駛的美夢已然接近成真，而機器人也已經走過了掃地、送貨、除草等基礎功能，具身是下一階段成承載大模型和更高智能化需求的必經之路。

考慮到供應鏈和應用場景已經十分完備，下一步的任務是糾集更多芯片、雷達廠商，在軟件和整機技術方向打出特色。

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