近日，地瓜机器人研发的旭日5芯片实现了量产，搭载该芯片的科沃斯GOAT系列割草机器人上市。从芯片发布到量产落地，仅用了8个月时间。
地瓜机器人成立于2015年，是一家机器人软硬件通用底座提供商，脱胎于地平线。地平线以自动驾驶芯片为核心赛道，地瓜机器人则专注机器人开放生态建设。两家公司虽然面向不同场景构建了不同的产品矩阵，但都基于统一的底层计算架构，通过神经网络加速在智能应用场景的落地。
当人工智能浪潮席卷全球制造业版图，机器人产业正经历从“机械四肢”到“数字大脑”的进化奇点。在这场变革中，地瓜机器人云平台副总裁秦玉森向《商学院》记者揭示了破局密钥：“真正的革命不在于单一技术的突破，而在于构建一个连接万物的生态网络”。
2015年，地平线创始人余凯洞察到，云计算与移动计算格局初定，而机器人计算将成为下一个爆发点。2019年，地平线全面聚焦自动驾驶时，地瓜机器人已通过五年的积累，形成机器人计算平台的先发优势。这种错位发展最终形成闭环，即地平线在智能驾驶领域积累的高性能计算经验反哺了机器人业务，而地瓜机器人在智能机器人领域的场景数据与算法迭代，又为自动驾驶的技术进化提供跨域验证。地瓜机器人看似从地平线分拆，实则通过底层计算架构的共享，在AIoT（人工智能物联网）时代构建起了横跨“车-机”两大终端的智能生态。
自动驾驶与机器人技术的交叉融合，使两者在底层逻辑上具备高度相似性。本质上自动驾驶是一种行驶在道路上的“机器人”，而服务型机器人则是在不同环境中执行任务。基于此，地瓜机器人能够在早期技术积累的基础上，更高效地构建自身的机器人智能体系。
值得一提的是，地瓜机器人并不仅局限于硬件产品，而是通过其云平台，为整个行业提供基础设施和工具支持。例如，其开发工具可以帮助企业进行代码调度、板卡管理、算法训练等，大幅提升了研发效率。秦玉森表示：“2024年9月，地瓜机器人在生态开放大会上发布的‘口袋里的大模型赋能开发工具’，正是这一理念的实践。”
他指出，“地瓜机器人并非只有单一的产品或技术，而是一个完整的生态体系。其基础架构堪比一棵大树，
芯片是根，软件和系统是干，算法是枝叶，最终落地的机器人产品是果实。
芯片之上的软件、算法、系统，共同构成了这一生态系统的核心驱动力。”
在这一生态中，地瓜机器人承担着赋能者的角色。其云端仿真技术和基于大模型的数据生成技术，既可以作为机器人“小脑”的运动训练场，也能成为训练“大脑”的培训营。通过深度学习和大模型的介入，地瓜机器人在虚拟环境中不断迭代优化，使其感知、决策和执行能力达到最优状态。
在AI大模型的浪潮下，地瓜机器人也在不断探索如何利用大模型优化机器人研发与应用。其与DeepSeek的结合便是一个典型案例。作为国内大模型领域的佼佼者，DeepSeek在代码生成、逻辑推理、任务调度等方面具备优势，而这些能力正好可以用于机器人算法优化、训练流程管理等研发环节。
事实上，从2024年5月DeepSeek Coder V2版本开始，地瓜机器人便全程跟进并应用相关技术，并在同年9月的V2.5版本迭代中完成了深度融合。这使得其开发工具在代码自动生成、数据管理、算法训练及任务编排等方面实现了质的飞跃，不仅提升了自身的研发效率，也极大增强了客户的使用体验。
当下，越来越多的企业开始关注从专业端向通用端的转变，机器人行业亦不例外。传统的机器人往往被认为是专用设备，如扫地机器人用于家居清洁，送餐机器人用于酒店配送。然而，秦玉森认为，这些机器人背后的核心技术——感知、决策、导航本质上是通用的，只是在不同场景下进行定制化调整。
因此，地瓜机器人的目标并非局限于某一特定领域，而是构建一个可广泛适配的智能机器人生态。从家庭到工业，从物流到医疗，地瓜机器人希望成为机器人行业的“Wintel”（Windows-Intel架构），提供一个通用的底层智能平台，致力于为具身智能的前沿科研探索、消费级机器人应用落地、中小创客及个人开发者创意开发提供全链路的开发基础设施，加速机器智能进化，使得更多企业能够基于这一平台开发自身的机器人应用。
地瓜机器人以旭日智能计算芯片和RDK机器人开发者套件为核心，提供了 5—128 TOPs多层级的智能计算平台。当前，地瓜机器人主要布局于工具类机器人和集成型机器人两个方向，工具类机器人涵盖扫地机器人、割草机器人、无人机等消费级产品。集成型机器人即具身智能机器人，适用于更复杂的应用场景，如物流、医疗、服务等。这类机器人不仅需要强大的感知能力，还需要高度灵活的决策能力。
秦玉森表示，地瓜机器人自接入DeepSeek后，充分利用其先进的大模型技术，显著提升了自身在多模型协作、数据生成、人机协同以及具身智能等领域的能力。
在引入DeepSeek后，地瓜机器人积极探索多模型协作智能体（LLM Agent）相关的潜力。
不同的大模型各有所长，如何让它们在特定任务中协同工作，成为提升整体智能体水平的关键。
以数据生成为例，地瓜机器人利用多个裁判多模态大模型对文生图大模型生成的图像进行评分，每个模型根据自身的评判标准打分，最终综合各模型的反馈，确定图像的质量和真实性，并形成大模型训练的闭环方法。这种方法有效提升了数据生成大模型的迭代效率和质量。
在数据处理和算法训练中，地瓜机器人引入了“数据副驾驶”概念。这一智能助手能够理解研究人员的自然语言指令，从不同的数据集中提取特定条件的图像，并自动执行算法训练。
秦玉森认为，尽管大模型在许多任务中表现出色，但人工的介入对于修正大模型的偏差至关重要。通过人类反馈，模型能够不断调整和优化，以确保其输出符合预期标准。这种人机协同的方式，确保了模型在实际应用中的可靠性和准确性。
在训练机器人识别复杂环境时，获取真实世界的数据往往困难且耗时。为此，地瓜机器人采用了仿真与现实相结合的方法，通过大模型生成高质量的合成数据。例如，为了让扫地机器人识别地面上的电线，团队生成了各种地面材质和电线缠绕的合成图像用于模型训练。这种方法不仅丰富了训练数据集，还提高了模型在复杂环境中的识别能力。
地瓜机器人的技术应用不仅限于特定场景。通过生成多样化的合成数据，模型能够适应不同的地理和文化环境。例如，为了满足中东市场的需求，地瓜机器人团队生成了具有当地特色的地面材质图像，帮助机器人更好地适应当地环境。这种多样化的数据支持，使得地瓜机器人的技术具备了全球适用性。
但秦玉森也强调，在合成数据的过程中与物理世界交互的重要性。从理论走向实践，具身智能的发展揭示了人工智能与物理世界交互的必要性。早在1948年，图灵通过“双猫实验”提出具身智能的核心命题：拥有实体的猫能通过运动与外界交互学习，而仅依赖视觉输入的猫则无法真正理解环境。
秦玉森认为，这一思想与当前AI面临的困境高度契合。传统AI主要依赖视觉或文本数据，因缺乏物理交互能力，难以实现真正的认知突破。他以“缸中之脑”实验间接阐明了这一矛盾：若感知完全来自虚拟信号，如何验证真实性？尽管大模型已能通过图灵测试，但脱离实体交互的“电子大脑”仍无法跨越虚拟与现实的鸿沟。
这一矛盾直指AI发展的关键瓶颈——符号接地问题。传统大模型通过文本学习“苹果”的概念，却无法理解其酸甜、色泽或触感等物理属性。
人类的多模态认知建立在感官与行动的统一基础上，而AI若仅停留在符号层面，便难以形成对世界的深层理解。
因此，使AI实体连接物理世界，成为智能进化的必经之路。
机器人产业的特殊性恰恰为此提供了落地场景。秦玉森指出，机器人并非单一行业，而是融合物流、医疗、服务等领域为一体的通用技术载体。其技术底座（如感知、决策系统）具有高度的通用性，但需针对不同场景优化执行机构。这一特性与新能源产业的技术演进路径颇为相似，即光伏和新能源车行业的爆发，均源于上游核心技术的长期沉淀（如电池、材料）。地瓜机器人正以类似的逻辑布局，聚焦导航、交互等底层技术，从云端大模型到端侧算法工具链赋能合作伙伴，推动技术从通用层面向千行百业渗透。
正如地瓜机器人创始人王丛所言，公司的定位是“技术底座提供者”，通过开放合作构建生态。这种战略既规避了硬件重资产风险，又通过赋能多行业积累数据反哺技术迭代。在政策支持与资本推动下，智能机器人行业正处在上游技术储备期，而地瓜机器人的目标正是加速通用技术与垂直场景的融合，为未来规模化应用铺路。正如新能源车的十年蛰伏，最终在电池技术突破后迎来爆发。机器人产业的成熟，或许正始于今日对“具身智能”的坚持。
数字洪流席卷全球的今天，麦肯锡关于“8亿岗位将被机器人取代”的预言犹如“达摩克利斯之剑”高悬。秦玉森认为，科技不会让人失业，而是让社会变得更好。就像今天的中关村已经从电子产品交易中心转型为科技创新中心一样，未来的社会结构也会因机器人和AI技术的发展而发生深刻变革。过去的打字员、电话接线员、装机人员，虽然岗位发生了变化，但他们并未真正失业，而是进入了新的产业形态。今天的智能机器人也将在生产力释放的同时，创造新的工作机会。例如，自动驾驶虽然减少了部分司机的直接驾驶需求，但同时也催生了远程运维、AI训练等新岗位。
秦玉森指出，事实上，
科技的本质是提高效率，让人们从重复性劳动中解放出来，使社会整体向更高层次发展。
如今的AI会议纪要、智能翻译、云计算等技术，已经让人们能够专注于更有创造力和价值的工作，而不是被琐碎的事务所困扰。
地瓜机器人正以技术平权的姿态，在这场文明跃迁中搭建“通天塔”。2024年，地瓜机器人与多个高校和技术企业展开合作，如清华大学、火山引擎、英飞凌等，提供机器人赛事、开发者培训以及智能化解决方案。此外，地瓜机器人的产品已进入多个国际市场，参与柏林电子展、美国FIRST技能大赛、西班牙机器人大会等全球技术交流活动。通过这些合作，地瓜机器人不仅推动了中国智能机器人技术的国际化，也为全球开发者提供了更加丰富的技术支持。迄今，超过200名中小创客、200所头部高校、50000名个人开发者在地瓜机器人平台上，创造了超过50种品类的智能机器人，为全球数百万用户带来了智能化的创新体验。
秦玉森表示，地瓜机器人的目标，是通过打通底层技术，提供从消费级机器人到具身智能机器人的大脑载体，再到相关适应环境的基础算法、云平台和仿真、及AGI数据生成等大量的上游基础设施，使机器人能够更广泛地应用于不同场景，推动产业智能化升级。未来，随着技术的成熟和市场的接受度提升，具身智能机器人将从当前的“高成本、低通用”阶段，逐步进入“低成本、高适用”的发展周期，最终成为社会生产力提升的重要推动力。同时，地瓜机器人不仅要拥抱技术，还要推动技术的公平普及，确保更多的人能够在智能时代找到自身的位置。
来源 | 2025年2&3月合刊
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