情报内容无法这里发布，但每天都有大量精选内容发布在朋友圈，有兴趣的可以加一下，XV：itouzi8888
HW业务定位：
HW明确表示只做“脑赋能”， 提供机器大脑，即通过HW云负责大模型相关业 务。同时，数字能源部门负责机器人续航，车BU 则共享无人驾驶视觉技术用于机器人视觉。而所 有其他硬件技术都转至极目。
极目定位与发展：
极目定位为研发公司卡脖子零 部件，以及掌握在全球领先的关键性技术零部 件。自2024 年11 月HW以云名义召开产业大会 后，极目开始接手硬件相关对接工作，并于12 月 增资，人员逐步到位。
赛力斯角色：
赛力斯并非单纯代工商，最终机器人产品会打赛力斯的牌子 。 HW 为 其 提 供 包 括 云、数字能源、极目等多部门支持，类似一 个“孵化器”。赛力斯自身具备大产线，可进行 调整修改，能进行重资产投资，且通过与HW合 作可引入其他厂家资源供HW观摩学习。
小脑运控：
小脑运控部分准确来说由各主机厂自 己做，HW目前倾向与如雷赛、固高等做运动方 面研究的公司合作，暂时不会直接切入。因小脑 直接控制动作，涉及运动机械学，复杂度高，还 需自编程指令。不过HW未来可能会研究小脑与 运控，先通过与供应商合作推出整体方案，后续 再考虑逆向研究相关技术。
大模型规划：
HW云的模型做法相对简化，分为 中小模型系统S1 和超大模型系统S2，大模型系 统负责解释视频、语言等。而盘古大模型是三个 阶层，涵盖多种场景，采用5+N+X 分类方式， 方便前端机器人接入。HW每年大概会有一次结 合机器人的大模型发布，一般在第三季度左右， 特殊情况可能两次。
数据采集：
HW的数据采集方式与特斯拉不同， 基于大模型和机器人运动控制组合，同步进行现 实与仿真模拟。仿真数据因成本低，在与部分企业合作中占比较高，如与乐聚合作中，大众使用 的仿真数据占比达百分之七八十。而像宇树更注 重现实态模拟。关于是否从第三方公司采买数据 细节暂未透露，但会与合作伙伴联合定制开发数 据以提高场景通用度。
极目卡脖子环节遴选：
极目针对机器人硬件卡脖 子环节进行遴选，虽目前提及众多供应商，但尚 未确定最终通用机器人的零部件供应商，需待第 三季度发布会后确定。HW虽认为机器人领域无 绝对卡脖子环节，但对自身而言，运动学相关技 术尚未完全掌握，需通过极目筛选接触相关供应 商，再决定自主研发或外包。
硬件选用原则：
硬件选用会综合考虑性能与客户 成本，目前处于各供应商送样测试阶段，尚未确 定最终使用哪些硬件。对于如六维力供应商考 察，极目在低调进行相关工作，6 - 7 月赛力斯样机下线时，HW将与赛力斯合作进行脑植入等工 作。
Q：HW云、极目和赛力斯这三家公司大致的合 作关系是怎样的？
A：HW做机器人强调只做脑赋能，即由HW云负 责大模型。数字能源负责车和机器人的续航。车 BU 共享无人驾驶的视觉技术用于机器人视觉。 其他剩下的所有硬件技术都转到了极目。极目刚 开始的定位是研发公司所有卡脖子的零部件（不 一定生产），以及在全球有领先关键性技术的零 部件。从2009 年开始涉足无人驾驶领域（机器 人视觉）时，软件由云慢慢接手，硬件前期由 2012 实验室和中央研究院硬件部门联合做，车 BU 是从2012 实验室和中央研究院孵化出去的， 2024 年11 月以云的名义召开产业大会，很多硬 件对接工作实际由极目后续完成，去年12 月极目增资，人手逐步到位去接手硬件相关事情。
A：小脑运控这一块准确的说在每个主机厂，也 就是他们自己做。因为运动控制的复杂度太高， 要进行切片，大脑分析描述出大场景，再通过小 脑变成小场景，最后通过前端芯片控制变成微动 作，基本采用三级方式进行细化。
Q：HW是否做小脑部分，如果做，在赛力斯、 极目、HW云里放在哪里？
A：HW应该暂时专门只做大脑部分，小脑前端的 运动部分由机器人本体厂商去做。如果要合作， 会找做运动方面研究的公司，如雷赛、固高等， 因为这部分复杂度高，比零部件的复杂度还高。
Q：找第三方运控厂商做，其他主机厂如小米、 奇瑞是否大概率自己做？
A：如果是深度合作，HW会慢慢掌握这些技术。 HW找很多零部件供应商，一方面是合作定制零 部件，另一方面对于有技术难度的部分，HW过 几年有能力慢慢学到手。
Q：市面上运控做得比较好的公司采用的思路是 怎样的？
A：特斯拉的思路是重复模仿人类动作达到要 求，这是通过算法小模型直接进行训练，增加各 种传感器进行负反馈，再将训练方式标准化，是 最简单的运控方式，但人类达不到的动作它也达 不到。波士顿动力的方式是让机器人自己产生指 令并进行精准控制，和后期大脑结合最紧密，但 复杂度太高。
Q：小脑做的好，是要和HW云（大脑）耦合得 好，还是要和硬件耦合得好才算成功？
A：要和硬件耦合得比较好。从大脑到小脑，会 有语音、视觉等产生很多指令集片段输入到小脑，再变成精简指令集转化为动作。动作种类繁 多且细致，动作与小脑结合是复杂问题。HW之 后也会和相关厂家结合，参考学习，迟早会掌握 这项关键技术。
Q：HW云在模型上的规划是怎样的，包括做哪 几类模型以及时间节奏如何？
A：HW云有S1 和S2 两个系统，S2 大模型系统 负责解释视频、语言等，采用多模型穿插形式， 八千多万个参数进行编解码和向量分解、动作规 划等。而盘古大模型是三个阶层，大模型涵盖语 音、图像等，下面分大场景、小场景。其采用5 加N 加X 的分类方式，5 种是多模态系统，涵盖 主流大模型，N 是场景，X 是细节场景，方便前 端机器人接入，这种模型方式适用于各行业和家 庭。
A：结合机器人这一块，从现在看每年会有一次 发布，一般在第三季度左右，5 - 6 月份或者8 - 9 月份发布可能性较大，特殊情况下可能有两次 发布。因为要通过和生态合作伙伴训练来填满N 种 场 景 和 X 种 细 化 场 景 ， 这 是 个 耗 时 耗 力 的 过 程。
A：和特斯拉不同，特斯拉是基于动作捕捉和数 据驱动，即跟人学习。我们是基于大模型和机器 人的运动控制组合的方式，既可以在仿真环境里 给机器人产生结合环境的视频让其学习，也有实 际运动对比，现实和仿真系统模拟同步进行以优 化准确性。
A：仿真这一块是近两年新技术，像和乐聚合作 很多用仿真做，主要考虑成本，大众约百分之七八十先用仿真；而宇树更在乎现实态模拟，直接 在现实场景中做，投入高但最准确精确。
Q：是否从第三方公司采买老人数据集，比如从 杭州聚合科技公司？
A：这种细节不方便透露，但合作伙伴的训练数 据在系统上有保留，未来和赛力斯等合作时，为 提高场景通用度，会联合做一些定制或开发。
