“地瓜機器人不做機器人的身子，而是做機器人的大腦，通過提供軟硬件通用底座，來降低機器人市場的開發門檻。”這是地瓜機器人CEO王叢此前接受媒體采訪時的觀點。

2024年初，地平線將機器人事業部拆分，地瓜機器人公司成立，專注于機器人底層基礎設施建設。在王叢看來，地瓜機器人要做的是PC生態的Wintel以及移動互聯網生態中的iOS/Android與ARM體系。

時隔一年，地瓜機器人已陸續發布包括旭日系列智能計算芯片（旭日3、旭日5）和RDK機器人開發套件（RDK X3、RDK X5、RDK Ultra）等多款重量級產品，并在今年5月宣布完成1億美元A輪融資。

▍時隔一年地瓜機器人RDK S100旗艦開發套件全球發售

2024年9月地瓜機器人開發者日上，RDK S100開發套件首次公開亮相，與其一起亮相的還包括旭日5智能計算芯片以及RDK X5機器人開發者套件。不過作為面向具身智能領域的非公開發售旗艦產品，RDK S100的首次曝光還受到了廣大開發者的強烈關注。

RDK S100是面向具身智能前沿創新與應用突破的全場景算力核心,基于新一代BPU納什架構設計,擁有百TOPS級算力,專為大參數Transformer優化,能夠滿足人形機器人、仿生機器人等具身智能應用場景對感知精度和泛化能力的高階需求。

6月18日，地瓜機器人宣布全球開售首款單SoC算控一體化機器人開發套件RDK S100，限時優惠價格為2499元，亞博、輪趣、微雪等渠道同步供應。同期發售的，包括地瓜機器人為RDK S100打造的多種周邊配件。

▍深度調研50家企業 確認100T算力為落地場景剛需

地瓜機器人開發者生態副總裁胡春旭表示，研發RDK S100 前，團隊與 50 家不同形態的機器人公司深入溝通，統計出所有客戶的共性需求。團隊判斷，未來三年，相較于人形機器人，四足、機械臂、輪足及物流車等場景，會最先實現量產突破，而大小腦架構是最適合這類機器人需求的硬件架構。同時，這些場景普遍對于算力要求并不高，100T左右算力即可應對場景的運算需求。因此，RDK S100定位在100T算力段位，能更好地支持機器人大腦和小腦運行，滿足這些場景的實際需求。

此外，目前市面上機器人平臺技術架構存在缺陷，要么只注重計算，要么只側重控制，或采用兩芯片外接總線連接，導致成本、開發復雜度及后續維修問題增加。RDK S100將CPU、MCU和BPU集成到一個SoC中，從底層上解決了技術架構問題。

考慮到機器人行業眾多初創中小型企業面臨資金、營銷、人才等多方面難題，RDK S100 所在生態提供了全方位支持。一方面，通過舉辦高校比賽，挖掘并培養專業人才，定向為企業輸送；另一方面，開展資本合作，為企業對接資源，解決資金難題。此外，還提供產品優惠及營銷建議，助力企業快速將產品推向市場。

▍分層模型架構將占據L2-L3級別機器人應用的主導地位

在RDK S100的設計中，地瓜機器人采用了大小腦協同的架構，大腦以計算為主，小腦以控制為主。胡春旭表示，目前機器人技術演進路徑共分成兩大流派，即端到端方式和分層模型架構。端到端方式雖泛化性好，但對數據要求高且穩定性不足，落地速度較慢。而分層模型架構，特別是大小腦結構，已被多家公司驗證為當前最具可行性的具身機器人開發方式，能夠快速實現產品落地。

RDK S100的SoC芯片內部集成了CPU、BPU和MCU三大核心單元，以支撐大小腦的算控需求。其中，CPU和BPU主要負責大腦部分的計算任務，分別為6核Arm Cortex-A78AE邏輯核心和全新一代Nash架構BPU算力核心。CPU提供100K DMIPS 的高效算力，支持實時內核，確保高效的任務調度、傳感器數據同步和處理，以及可靠的通信能力。BPU則能夠滿足復雜決策和規劃任務的計算需求，可對基于機器學習的AI模型進行量化加速。

具體來看，RDK S100采用的BPU? Nash支持 80 / 128 TOPS 算力靈活選擇，滿足不同場景下的最佳能效密度需求。其支持超過160+ONNX 標準算子，專為CNN和Transformer優化，同時新增多線程VPU（Vector Process Unit）單元，支持FP16和FP32浮點計算，有效提升 Layernorm、Softmax 等敏感算子的精度和性能。

由四核心Arm Cortex-R52+ 高性能 MCU 組成的運控核心，具備6K DMIPS算力，專注于小腦部分的實時運動控制。通過BPU和MCU的協同工作，實現機器人運動的精準控制，滿足各種實時運控場景的計算需求。

RDK S100的MCU適用于高幀率低延遲的關節級實時控制，對浮點的高效支持，也適用于多傳感器數據處理與融合，例如IMU姿態估計、卡爾曼濾波、四元數計算、軌跡差值等機器人運控常見處理。四個核心中的兩個核心始終運行在 Lock-Step 鎖步模式，另外兩個核心可配置是否運行在鎖步模式，兼顧性能與可靠性。

綜合來看，RDK S100的CPU負責高效任務調度和傳感器數據處理，BPU 提供澎湃的 AI 算力，支持復雜模型的推理，MCU 則負責高性能的實時運控。該架構使得RDK S100在處理復雜任務時，能夠實現感知、決策和控制的閉環系統，提升整體智能水平與響應能力。

值得一提的是，RDK S100將CPU、MCU、NPU封裝于同一SoC，提供了強勁的多樣化算力組合，同時有效地控制了整體功耗與成本，特別是長時間運行過程當中，能夠保證較低功耗，因此RDK S100非常適合長時間運行的機器人應用場景。

胡春旭認為，在未來G2到G3別的機器人應用中，分層模型架構特別是大小腦協同設計將占據主導地位。而隨著技術的不斷進步和算力的提升，端到端方式也將在更高層次的機器人應用中得到應用。

▍RDK S100擁有豐富的接口與拓展性

RDK S100提供了豐富的拓展能力。在相機處理引擎方面，可拓展2路MIPI或4路GMSL相機，結合ISP前處理單元，提供高質量、低延遲、高幀率的環境或目標圖像，為機器人決策和運行提供準確的視覺數據支持。同時支持 H.264/H.265/MJPEG編解碼，為機器人遙操作、數據落盤等場景提供了高性能支持。

常見通訊接口方面，RDK S100支持常見通信接口，如以太網、USB、CAN 等，此外RDK S100還支持硬件拓展插槽，方便開發者根據實際需求進行硬件擴展和功能升級。

▍軟硬一體化開發模式有效降低開發成本

“國內一定不缺乏做開發板的公司，甚至也不缺乏做芯片的公司，但是大家很多時候還是停留在硬件部分。”胡春旭表示，地瓜機器人RDK S100 提供了軟硬協同、端云一體的全鏈路開發平臺，其中包括OS、機器人中間件、算法模型庫以及工具鏈等。開發者能夠在一個統一的平臺上完成從硬件設計到軟件開發的全部工作，避免了傳統開發模式中硬件與軟件分離所帶來的兼容性問題、開發周期延長以及成本上升等問題。

具體來看，針對不同模型之間的格式轉換、參數調整等問題，RDK S100提供完善的模型轉換解決方案，提供多種模型轉換輔助工具以及仿真環境，幫助用戶完成模型轉換評估和調優工作，加速用戶的算法落地過程。

RDK S100 開發套件不僅專注于硬件平臺的構建，還進一步延伸到了機器人操作系統（ROS）的優化層面，為開發者提供專為 ROS2 設計的硬件加速功能包集合——TogetheROS.Bot，進一步提升通信、推理、相機通路和編解碼的硬件加速能力的易用性，使得用戶可以更快地落地機器人應用。

為降低用戶開發門檻，官方特別提供了算法模型倉庫 ModelZoo。該倉庫能幫助用戶快速完成原型機認證和算法部署，從而進一步降低研發成本。

基于對應用場景的深入洞察和軟件方面的長期積累，地瓜機器人通過NodeHub 平臺，為客戶提供了 200 多個開源算法和應用示例。這些資源能幫助開發者輕松應對先進算法在機器人上的應用部署難題，使智能機器人開發變得更加簡便，進而加速應用的落地進程。

▍RDK S100合作企業突破20+ 成為行業首選方案

胡春旭表示，“地瓜機器人的定位是構建機器人的整個Infra（基礎設施）平臺，但這顯然并非機器人產業鏈的全部。產業鏈中必然存在對傳感器、執行器、整機、方案商，乃至內容服務等多方面的需求。因此，在地瓜機器人的生態體系中，我們致力于聚集從上游資金到中間基本零部件，再到整機與服務的全鏈路資源。”

在合作企業領域，地瓜機器人目前已與超過20家具身智能領域的頭部客戶達成合作。其RDK S100開發套件更是吸引了超過50家客戶進行測評，并已成為該行業的首選解決方案。

基于RDK S100開發套件，宇樹科技的Go2四足機器人成功復現了多種仿生步態，且實機表現穩定，展現出優異的抗干擾能力和地形適應能力。RDK S100內置的BPU在極低的資源占用率下即可完成運動控制模型的推理任務，從而為視覺檢測等其他任務預留了充足的算力，使機器人能夠智能地切換步態，以適應不同地形環境。

在人形機器人驗證方面，睿爾曼雙臂半人形機器人依托RDK S100強大的算力平臺，成功集成了語音識別與合成系統、多模態視覺大模型以及高性能視覺檢測算法，從而具備了出色的環境感知與任務執行能力。

在全身運動控制方面，地瓜機器人借助RDK S100成功在宇樹人形機器人G1上部署了其優化后的ASAP框架。該ASAP框架采用兩階段訓練策略，并結合Delta動作模型，實現了人形機器人在真實環境中的高效全身運動控制。這一創新有效縮小了仿真環境與現實世界之間的動力學差異，使得機器人在實際運行中表現穩定且出色。此外，當在RDK S100的BPU上進行模型推理時，其占用率僅為2%；與純CPU推理相比，CPU占用率降低了250%，從而為視覺檢測、目標識別、路徑導航和智能決策等更復雜的任務預留了更多的算力空間，全面提升了系統的綜合能力。

在機械臂研究平臺領域，RDK S100與AIRBOT Play Pro機械臂相結合，共同打造了一款高性價比的科研教具。該教具支持遙操作數據采集以及模型訓練功能，能夠使機械臂具備自主識別、抓取與歸類物體的能力，為科研與教學工作提供有力支持。

在語音控制方案方面，RDK S100為高擎機電的雙足機器人小Pi提供了算力支持，實現了語音模塊與運動控制模塊的極速貫通，帶來了高效且實時的響應，有效提升了用戶體驗。

在多路視頻流智能分析方案中，RDK S100憑借強大算力，能夠充分滿足高精度、低延遲的檢測需求。該方案支持8路視頻流的并行目標檢測，可實現對微小目標的精準識別，以及在復雜場景下進行實例分割，從而為智能監控與分析工作提供了高效、可靠的解決方案。

在低速無人車精準環境感知方案里，RDK S100 作為單 SoC 算控一體計算平臺，支持多類傳感器感知計算需求，為低速無人車提供精準環境感知與高效決策支撐，助力無人車穩定運行。

在LeRobot 全開源雙臂方案中，RDK S100 復現 ACT Policy 算法，實現雙臂自主疊衣，整套方案成本控制在 5 千元以內，降低 AI 技術在機器人開發中的應用門檻，推動智能機器人技術普及發展。

在點足機器人復雜步態控制方案上，RDK S100 在逐際動力 TRON1 雙足機器人上實現復雜運控算法高效遷移與硬件適配，部署僅需 1 小時，降低跨平臺開發門檻與遷移成本，為雙足機器人復雜動作控制提供有力支持。

▍結語與未來

地瓜機器人RDK S100的開售，有效解決了當前機器人在開發領域痛點，通過整合硬件資源、提供標準化開發環境與配套工具，有效降低了機器人開發的門檻與成本，使更多開發者能聚焦于核心算法與應用創新，加速了機器人技術的普及與迭代。

回望歷史，Wintel聯盟的成立重塑了PC產業的格局，深刻影響了全球信息技術的演進長達數十年之久；而安卓與ARM架構的協同發展，更是奠定了智能手機產業的格局，主導了移動通訊領域十余年的創新與發展。此刻，地瓜機器人通過構建機器人領域的Infra平臺，似乎正站在產業變革的“奇點”之上。能夠預判的是，在不遠的將來，地瓜機器人所構建的Infra平臺，將成為推動機器人產業跨越式發展的重要引擎。