從地平線拆分後，「地瓜機器人」不做本體，想做具身智能“賣水人”丨早期項目
作者丨邱曉芬
編輯丨蘇建勳
當AI掀起全新一波機器人熱潮之時，恰恰也讓機器人的研發變得更復雜了。
過去的機器人研發並不需要複雜的AI、數據工具，只需要潛心解決硬件控制的問題。而AI時代，行業對於機器人的新要求是，需要逐漸從專用走向通用。
但供應鏈本身似乎並未準備好迎接這種挑戰。尤其是，當機器人領域的技術路線、數據標準、機械本體結構、算法路線都尚未收斂之時，「地瓜機器人」CEO王叢向36氪表示——機器人行業供應鏈，像是處於“雞生蛋，蛋生雞”的狀態，種種難題還層層耦合。
於是，當從汽車芯片廠商地平線分拆、成爲一家獨立公司之後，「地瓜機器人」並非想涉足機器人本體，而是想從上游切入，通過提供機器人的核心計算平臺（也就是機器人大腦的一部分），讓機器人本體廠商們得以不再“重複造輪子”，減少不確定性。
王叢向36氪介紹，他們提供的機器人開發者套件產品，主要目的是，希望讓機器人的開發，變得更智能、也更簡單。
在9月20日，「地瓜機器人」發佈了全新產品：號稱“千元內最好的機器人開發套件”的RDK X5，這一套件主要面向廣義的機器人產品，比如割草機、掃地機器人、四足狗等等；
此外，「地瓜機器人」還發布了專門面向具身智能的計算平臺“RDK S100”，提供百TOPs級算力、並且功耗更低，能夠支持大參數的Transformer模型，滿足具身智能複雜的環境感知、理解和決策等任務需求。
對於做芯片的公司來說，出貨量幾乎是生命線，決定了未來的是否能降本，獲得商業成長空間。王叢表示，「地瓜機器人」的商業戰略是，通過覆蓋廣義的機器人產品，比如掃地機、割草機、陪伴機器人等等，來爲公司貢獻收入基本盤和影響力。
長遠來看，從2024年起，「地瓜機器人」也開啓了具身智能領域的佈局。正像是當初地平線最初進入自動駕駛領域一樣，“要投入，一定是在還沒看清、但模模糊糊有趨勢的時候，去加大投入”，王叢表示。
在商業化層面，「地瓜機器人」在具身智能領域，也已經和星動紀元、逐際動力、求之科技、清華大學AIR智能產業研究院、睿爾曼等廠商合作。
在王叢看來，很多機器人背景的人才，都會覺得具身智能的落地尚且遙遠，恰恰是做大模型的人，對具身智能更有信心。如果能將兩撥人凝聚到一起，或許就能把具身智能這件事做成。
從汽車領域切入機器人，這一賽道既新，也不算陌生，「地瓜機器人」有着一定的優勢。目前，有不少的機器人廠商的打法是，嘗試將自動駕駛領域的基礎技術，復刻到機器人上。
比如，特斯拉正將汽車領域的Occupancy佔據網絡、Dojo的數據閉環系統、視覺感知的模塊，用到他們的Optimus機器人領域的研究。機器人廠商Figure也在嘗試用雙目攝像頭，來進行環境感知和捕捉。
王叢表示，自動駕駛本質正是個計算複雜度高度複雜的一種機器人，而地平線與「地瓜機器人」的技術架構上都是通用的。
對於機器人的未來，王叢判斷，機器人領域會是一個開放性的市場，不同的機器人品類可能會有許多不同的玩家，並且只會在特定的品類下有特定的收斂。“而我們希望在成百上千的機器人企業中，成爲那個底座”，王叢表示。
附：36氪與王叢的交流記錄（略經摘編）
AI讓機器人研發更復雜
36氪：地瓜機器人的定位是？後面會去慢慢涉及到機器人本體的研發嗎？
王叢：地瓜機器人的定位是機器人軟硬件通用底座，專注提供從端側的旭日智能計算芯片和RDK機器人開發者套件，到廣泛兼容的機器人操作系統，再到雲側的機器人云端開發環境和機器人算法中心。
我們不做本體，這是很明確的。當然我們會和很多的合作伙伴去一起發佈一些本體，但凡是本體純機械的部分，那都是由我們合作伙伴去做的。
36氪：隨着AI出現，對機器人的研發提出了什麼新的要求？
王叢：過去機器人研發不太需要AI、數據工具，但隨着AI的興起，機器人的研發日益複雜。芯片需要足夠的算力，AI算法的選擇也成爲一大挑戰，每年數百篇學術論文涌現，如何挑選最適合且與芯片高度兼容的算法，都是繁重的任務。
對於低階機器人和高階的具身智能，面臨的困難各有差異。
低階的機器人，功能和技術路線相對明確，困難在於要去追尋一個綜合成本更低的方案，不是指售價成本，而是整個研發成本等等都是最低。所以數據的泛化就是降低成本的關鍵。
對此，我們做了很多雙目的算法、SLAM、V-SLAM，希望用純視覺的方式幫助客戶減少其他傳感器的使用，結合更好的工具，用更低的成本滿足客戶的訴求。
高階的機器人面臨的問題會更復雜，當前工具也比較短缺，技術路線、數據標準也尚未確立。這些難題都是耦合在一起的，當機械本體的結構不確定，本身就會導致數據很難標準化；當算法的路線不確定又使得數據採集方式難以統一。
機器人行業現在就有點雞生蛋，蛋生雞的狀態。
36氪：那你們怎麼從不確定中找到確定性？
王叢：整個行業都在探索這些問題，但我們更多站在服務商的角度上進行思考，我們在嘗試把那些重複造輪子的部分，抽絲剝繭之後找到其中共性的要素，率先進行開發和解決。
比如，特斯拉在自動駕駛領域應用的Occupancy佔據網絡和Dojo數據閉環能力，也用在了他的人形機器人產品中，這其中有一些視覺感知的模塊是共用的。Figure也是用好幾對雙目攝像頭去捕捉周圍的環境，雙目掃地機、割草機同樣如此。
針對這些共用的部分，我們就會先把這套系統給做好。
算法到最後是哪一個鑰匙能夠打開智能的那把鎖，我們也不知道。很多個算法路線都在嘗試的過程。
我們現在自己也搭了一個人形機器人，採用的是輪加臂的形態，它能從另外一個屋子拿個東西遞給我，但這些方法到底是不是那把鑰匙，現在還沒有定論。所以先把確定性的做好，同時去嘗試不同的技術路徑，這就是我們當前的工作內容。
36氪：現在這些大模型對於機器人本身會有什麼樣的幫助？
王叢：high level的理解上，雲端的大模型做的都很好，但很多的問題是，大模型結合到實際場景中的gap比較大。
36氪：中間這個gap是怎麼產生的？
王叢：對於機器人來說，宏觀的任務拆解很好理解，比如讓一個機器人去幫我遞一杯咖啡，它可能會把這個任務拆解成——推理咖啡在哪、打開咖啡機等等一系列子任務，然後本體就要開始去做執行了。
這當中會遇到很多挑戰，比如，不同的咖啡機、杯子樣子不同，杯子如果在洗碗機裡也很難，很多洗碗機是一隻手打不開的，一般是得扶着去打開。
雖然我們的技術確實還不錯，很快能做一個原型出來，但真應用到現實各種各樣的環境裡去，還有很大挑戰。
36氪：你們有大概算過機器人平臺，在整個機器人裡面佔成本的百分之多少嗎？
王叢：我覺得現階段給答案都是不準確的。但凡在一個產業還沒有定型的時候，它的成本結構都是不確定的。現在人形機器人的定價，最便宜的有5萬塊錢，甚至有賣100萬的，價格空間這麼大，很難說芯片在裡面佔比是多少。
早投入，才能更好地擁抱具身智能的未來
36氪：芯片行業的出貨量是非常重要的，它決定了你後面的成本怎麼去降下來。但是機器人行業的商業化還沒有完全驗證，那咱們後續有什麼打算？
王叢：芯片確實要跑量，但地瓜機器人跑量不靠人形和具身智能，靠的是掃地機、割草機，這些產品可以幫助我們把機器人的基本盤、影響力建立起來。具身智能還處於早期階段，我們希望通過我們推出的產品來支撐長線發展。
爲什麼定這樣的戰略？如果選擇單一的長線戰略，無法確定企業能否生存到那一刻，人形真的跑起量來，是5年還是10年還不好說，所以我們要去提前佈局市場，但不能全部投入到這件事情上。
企業的戰略是不能賭的，你無法判斷行業的風口何時到來，唯一能做的就是不斷前進。我覺得真正作爲CEO，要控制節奏，要判斷哪個時間點投入，投入多大的精力，怎麼切入，這是非常重要的考驗。
36氪：人形是什麼時候開始佈局的？
王叢：今年年初開始做的嘗試，那會其實已經開始和一些客戶溝通早期需求，我們自己這邊也有一個小的team，去做一些這些算法的調研嘗試。
36氪：人形機械領域對於咱們公司的意義是什麼？
王叢：現在的機器人研發還是蠻難的，鏈條長，坑又多。一個創業公司沒個大幾十號人，沒有一兩個億的資本根本做不出來。
我們最終是想讓機器人變得更智能，開發變得更簡單。一方面要讓行業的門檻降下來，解決大家入門的問題，同時也要不斷的去拉高智能的天花板，這樣行業才能發展起來。
36氪：你信具身智能的什麼？
王叢：我們從第一天開始就想做機器時代的Wintel，但是這條路確實很長。與其說我們信具身智能，其實信的就是我們想讓更多有意思的智能的機器人做出來，不限制在具身智能這個字眼上。
36氪：什麼叫有意思的機器人？
王叢：比如一個給你疊襯衫、熨襯衫的機器人，或者幫助養貓的家庭做清理。如果很多機器人能幫助我解決很多實在的問題，我們就會覺得有意思、很開心。
36氪：機器人這個timing你預期還要多久？
王叢：我覺得具身智能至少有個五年，大家會先會在一些行業的特定領域去看到一些應用，走進消費者這一端，可能會花更長的時間。
具身智能現在特別像地平線早期投入自動駕駛的時候，那時候很多人還會質疑自動駕駛的前景，但如果地平線沒有在當時那會兒的投入，那也看不到現在。
投入一定是在還沒看清，但模模糊糊有趨勢的時候，去加大他的投入。
要做成具身智能，需要軟硬兼施
36氪：國內的那幾家比較知名的機器人廠商，計算平臺用的是哪個廠商的？
王叢：國內普遍用的是英偉達Jetson。他們有兩個型號，一個70T，一個100T。我們在計算性能上是差不多的，但是一些服務、平臺會更有優勢。
36氪：進入到具身智能領域後，你有沒有感覺，泛機器人領域和機器人領域有一些不一樣的地方？
王叢：我覺得現在有一個很有意思的現象，如果某一個人是機器人背景出身，都會覺得具身智能不落地。而且，但凡是做具身智能的人，過去都不是做機器人的，基本是原來做深度學習、純AI的這波人，都沒做過機器人。
很多時候，做機器人的人確實過去經歷過很多的坑，知道做成一個機器人的量產有多難，所以會覺得還有很長的路要走，尤其又碰到硬件很複雜；
軟件的人可能更多看到大模型等等的這些爆發之後會更有信心一些。我覺得每一個時代都是這樣，都會有兩撥人，如果兩撥人最後能逐漸地聚合到一起，那事情就做成了。
36氪：您是屬於哪一撥人？
王叢：地瓜機器人這邊有過去很多做自動駕駛的、做算法的人、有在機器人公司做過完整閉環的人、芯片的人混合在一起。我覺得最好的狀態是，讓不同的人融合在一起去朝着一個目標去走。一個小團隊的核心競爭力有多種維度，但本質上還是聚集了什麼樣的人。
36氪：地平線在汽車芯片領域拿走了英偉達的很多份額，現在機器人領域你們其實遇到的也是同一個對手，是不是也在逐漸復刻汽車領域的經驗？
王叢：自動駕駛是計算複雜度最高的一種機器人，我們有很多過去很多在自動駕駛方面的經驗，很多技術架構都是和機器人複用的，這是我們最擅長的點。
但是汽車和機器人天然的市場狀態就很不一樣。汽車的客戶很收斂，最後需要一家公司提供更極致的一套解決方案，收斂的市場最終的競爭格局都是這樣。
機器人未來是一個開放性的市場，只會在特定的品類下有特定的收斂——比如說，掃地機市場格局已經相對比較收斂了，但是五年前有二三十家，現在不到十家。機器人品類太多了，可能每一個品類都有那麼十家。
我們更多希望幫他們解決底層通用性、重複造輪子的問題。地瓜機器人的定位就是軟硬件通用底座，來支持成百上千的機器人企業。
36氪：地平線、餘總對於咱們這家公司的這個要求是什麼？
王叢：餘凱希望看到當機器人這個行業真的發展起來的時候，地瓜機器人能夠成爲最核心的一環，在我們的眼裡，只有終局那個局面是最重要的。
36氪：分拆是怎麼考慮的？
王叢：這其實是一個很自然而然的事情。過去在地平線，機器人部門就已經是一個相對獨立、閉環的業務單元，也在餘凱的支持下獲得了很大的發展空間。當下是我們看到機器人這個 timing 差不多要來了，因此選擇獨立出來，對於招人、服務客戶都是一個更好的方式。
36氪：你過去的經歷？
王叢：我在2018年加入地平線的AIoT部門，當時做了很多AI+行業，也給我很多積累，基本上沒有我沒跑過的行業，包括工地、零售店，醫院等。因爲這段經歷，我把很多的商業邏輯、怎麼做技術、怎麼做客戶都摸了一遍。
2020年開始，地平線成立機器人事業部，從那個時間點開始逐漸佈局整個機器人業務。
36氪：這家公司爲什麼取名“地瓜”？
王叢：從含義上，地瓜被稱爲“末日糧食”，它的根莖發達，在各種環境下都生長，能夠去養活所有的全人類。我們也希望這家公司能夠像它一樣，無論是在貧瘠的山地，還是肥沃的平原，都始終以頑強的生命力，用不斷向下生長的根莖，加速機器人產業生態的繁榮。
36氪：你們現在海外和國內的佔比大概是什麼樣？
王叢：當下還是以國內爲主，今年一二月份定了出海的戰略了，最近開始逐步經營起來了，完成了很多渠道搭建和法務法規等準備工作。
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