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具身智能，已經(jīng)成為智能駕駛創(chuàng)業(yè)者的下一個戰(zhàn)場。
文遠知行前COO張力加入逐際動力，任聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO。高繼揚、趙行創(chuàng)辦具身智能公司——星海圖。今年，前華為車BU首席科學家陳亦倫、百度智能駕駛事業(yè)群負責人李震宇聯(lián)合創(chuàng)立的“它石智航”，完成1.2億美元天使輪融資，創(chuàng)下國內(nèi)具身智能領(lǐng)域最大天使輪紀錄。
全球具身智能市場正處于爆發(fā)前夜。
據(jù)《2025人形機器人與具身智能產(chǎn)業(yè)研究報告》顯示，2025年中國具身智能市場規(guī)模預計達52.95億元，占全球約27%；人形機器人市場規(guī)模預計達82.39億元，占全球約50%。優(yōu)必選、宇樹科技、銀河通用、智元機器人等企業(yè)都宣布今年預計量產(chǎn)千臺人形機器人。
面對這一新興藍海市場，包括地平線機器人、知行科技等在內(nèi)的多家智能駕駛公司已通過投資并購、設(shè)立子公司等方式布局具身智能，把握這股歷史性的機遇。
智能駕駛與具身智能的技術(shù)融合并非偶然。
從理論基礎(chǔ)上看，兩者都遵循"具身認知"(Embodied Cognition)的理念，即智能行為必須通過物理實體與環(huán)境的持續(xù)互動才能形成和體現(xiàn)。
從技術(shù)實現(xiàn)路徑看，智能駕駛汽車本質(zhì)上就是一種具身智能體，它通過多傳感器感知環(huán)境，通過算法決策規(guī)劃，通過控制系統(tǒng)執(zhí)行動作，這與具身智能機器人的技術(shù)框架高度一致。
馬斯克在2025年股東大會上直言：“自動駕駛是具身智能的初級形態(tài)，當機器需要與物理世界深度交互時，真正的AI革命才開始。”
正是這種理論和技術(shù)上的共通性，為智能駕駛公司向具身智能轉(zhuǎn)型提供了堅實的基礎(chǔ)。感知技術(shù)的通用性構(gòu)成了轉(zhuǎn)型的第一大支柱。
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術(shù)是機器人自主導航的核心技術(shù)之一，允許機器人在未知環(huán)境中實時構(gòu)建地圖并確定自身位置。
智能駕駛系統(tǒng)也借鑒SLAM技術(shù)，實現(xiàn)高精度地圖構(gòu)建和車輛定位。這種技術(shù)的應用提高了自動駕駛系統(tǒng)在復雜城市環(huán)境中的導航能力。
另外，自去年下半年開始，學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界開始對端到端模型的研發(fā)投入了大量資源。原本應用于智駕領(lǐng)域的視覺語言模型（VLM）以及視覺語言動作端到端模型（VLA）相繼取得迭代創(chuàng)新，提升了機器人交互感知和泛化能力的表現(xiàn)。
作為輔助駕駛頭部解決方案供應商，知行科技從2024年12月開始進行具身智能的調(diào)研。
知行科技機器人系統(tǒng)負責人曉波表示，當前，具身智能的創(chuàng)業(yè)公司還沒有明顯拉開身位。不少具身智能尤其是人形機器人的公司，主要任務還是在進行本體的運動控制。
“具身智能公司對于基于BEV的感知技術(shù)都很感興趣，希望給予BEV的感知提升對環(huán)境的識別能力，提升下一步的導航能力。但是感知是一個投入量比較大的工作，需要時間和數(shù)據(jù)沉淀，同時還有量產(chǎn)經(jīng)驗去驗證，這是智能駕駛公司過去多年的積累。”
決策算法的遷移性是技術(shù)可行性的第二大支柱。
智能駕駛與具身智能在決策層面的核心挑戰(zhàn)，都是如何在動態(tài)環(huán)境中做出安全、高效的實時決策。近年來，基于深度強化學習的端到端決策系統(tǒng)在智能駕駛領(lǐng)域取得顯著進展，這類算法同樣適用于具身智能的決策控制。
特斯拉率先將這一技術(shù)路線應用于自動駕駛，其基于大規(guī)模真實數(shù)據(jù)訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接輸出控制指令，形成"感知-決策-執(zhí)行"的端到端映射。
這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法避免了傳統(tǒng)分模塊系統(tǒng)的信息損失和協(xié)調(diào)開銷，特別適合具身智能機器人需要處理的復雜交互任務。
控制系統(tǒng)的適應性構(gòu)成了技術(shù)可行性的第三大支柱。
智能駕駛汽車的運動控制系統(tǒng)與具身智能機器人的運動控制在底層原理上高度一致，都需要精確的動力學建模和實時控制。
值得注意的是，智能駕駛公司在仿真測試方面的積累也為具身智能開發(fā)提供了重要支持。這種大規(guī)模仿真能力可以直接用于訓練具身智能體。智能駕駛公司在這類工具上的熟練使用經(jīng)驗，將大幅縮短具身智能算法的開發(fā)周期。
由于技術(shù)上的互通性，智駕領(lǐng)域的人和公司都轟轟烈烈地轉(zhuǎn)入或加碼具身智能。智駕人才轉(zhuǎn)型具身智能從2022年開始，多數(shù)集中在2023年選擇轉(zhuǎn)型。
5月12日，知行科技旗下專注機器人研發(fā)及商業(yè)化的全資子公司艾摩星機器人與蘇州小工匠機器人有限公司（以下簡稱“小工匠”）簽署股權(quán)轉(zhuǎn)讓框架協(xié)議，艾摩星機器人將出資收購小工匠大部分股份，成為控股股東。
小工匠的核心產(chǎn)品為智能一體化關(guān)節(jié)及定制化機械臂，具備電機、減速器及驅(qū)動器等關(guān)鍵零件的設(shè)計及開發(fā)能力。未來，基于智能一體化關(guān)節(jié)正向開發(fā)能力，小工匠可根據(jù)各種需求自由設(shè)計電機參數(shù)、減速器參數(shù)以及各種結(jié)構(gòu)的最優(yōu)配合，對驅(qū)動力、臂長、精度、速度、收納等做到最優(yōu)組合。
回到具身智能的“大小腦”。
一般而言，一臺人形機器人本體分為大腦、小腦和肢體三部分，分別對應決策交互模塊、運動控制模塊和執(zhí)行模塊。大小腦由于互相獨立，甚至所用的芯片和系統(tǒng)架構(gòu)都是不一樣的，如何實現(xiàn)系統(tǒng)協(xié)同性和成本控制成為新的議題。
7月下旬，知行科技宣布與地瓜機器人攜手，打造基于地瓜機器人 S100P智能計算平臺的機器人控制器iRC100，提供更加成熟可靠的軟硬一體化智能機器人解決方案。而僅僅兩個月后，知行科技宣布機器人控制器iRC100開啟交付。
作為“腦”，主控制器是具身智能體的絕對C位。它一方面鏈接本體，成為眾多傳感器、執(zhí)行器的信息數(shù)據(jù)交互中心。同時它承載“靈魂”，為多模態(tài)感知、多模態(tài)決策和運動控制算法提供穩(wěn)定可靠又高效的運行環(huán)境。
此前行業(yè)多采用X86+AI芯片的具身智能控制器，由兩個及兩個以上的設(shè)備構(gòu)成，其中“大腦”負責感知決策，“小腦”負責控制執(zhí)行。這樣的設(shè)計便于快速開發(fā)，但存在芯片間協(xié)同復雜、實時響應受限等痛點。面向量產(chǎn)，需要基于單SoC的高實時性能、低功耗、小尺寸，大小腦一體化的主控制器。
艾摩星機器人基于S100P開發(fā)的大小腦一體化主控制器iRC100，將采用通用平臺架構(gòu)：
對內(nèi)支持機器人運動控制算法及VLA等前沿算法，涵蓋機器人小腦及大腦功能，并且支持傳統(tǒng)的BEV Transformer的部署；
對外覆蓋 USB、ETH 等接口及 CAN、EtherCat 總線，支持選裝夾爪、IMU等功能接口，覆蓋各類具身智能機器人的傳感器、執(zhí)行器接入需求。
由于技術(shù)棧的高度通用性，機器人的“大小腦一體化”似乎讓人聯(lián)想到智能駕駛領(lǐng)域的“艙駕融合”。
曉波認為，兩個概念的相同點在于，都有降本進一步提升協(xié)同性與成本的考量。但是艙和駕是兩種不同的功能體驗，而大小腦的上下游關(guān)系更明確，從量產(chǎn)的角度兩者一體化的必要性更加明顯。
值得注意的是，主控制器iRC100的NPU算力是128 TOPS。具身智能尤其是人形機器人，是VLA模型落地的重要載體，這一算力平臺存在進一步升級的必要。
曉波也坦言，iRC100只是知行與地瓜機器人合作的第一款產(chǎn)品，行業(yè)目前也在期待地瓜機器人下一代更大算力的產(chǎn)品。據(jù)雷峰網(wǎng)了解，知行科技會與地瓜機器人推出基于更大算力芯片的機器人控制器。
有數(shù)據(jù)顯示，2025年中國具身智能市場規(guī)模預計達52.95億元，且保持40%以上的年增長率，這一新興市場為面臨增長瓶頸的智能駕駛公司提供了理想的價值釋放渠道。
從產(chǎn)品形態(tài)看，具身智能機器人已形成"人形機器人+專用機器人"的雙線發(fā)展格局。
人形機器人以雙足行走、雙手操作為技術(shù)制高點，成為科研機構(gòu)與科技巨頭的必爭之地；專用機器人則聚焦細分場景，如物流領(lǐng)域的分揀機器人、醫(yī)療領(lǐng)域的手術(shù)機器人等。
智能駕駛公司可根據(jù)自身技術(shù)特點選擇合適的切入點：自動駕駛算法強的企業(yè)可優(yōu)先開發(fā)移動機器人平臺，感知技術(shù)突出的企業(yè)可側(cè)重交互型服務機器人，控制系統(tǒng)見長的企業(yè)則可專注工業(yè)機械臂等精密操作設(shè)備。
這種靈活的產(chǎn)品策略能夠最大化技術(shù)遷移效益，降低市場進入風險。
特別值得關(guān)注的是，具身智能產(chǎn)品的毛利率普遍高于智能駕駛解決方案。據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)顯示，專業(yè)服務機器人的毛利率可達50%以上，遠高于自動駕駛套件15-25%的水平。
這種利潤差異主要源于具身智能產(chǎn)品更強的差異化和更低的邊際成本。智能駕駛系統(tǒng)需要適配不同車型平臺，定制化開發(fā)成本高；而具身智能機器人一旦完成核心模塊開發(fā)，可通過應用軟件實現(xiàn)場景適配，邊際成本幾乎為零。
憑借在自動駕駛領(lǐng)域積累的硬件整合能力和軟件算法優(yōu)勢，智能駕駛公司可快速切入中游本體制造環(huán)節(jié)，甚至通過垂直整合向上游高附加值部件延伸。
從產(chǎn)品演進趨勢看，特斯拉將自動駕駛汽車視為"輪式機器人"，并基于相同的AI芯片和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)開發(fā)人形機器人Optimus。這種技術(shù)融合趨勢意味著，未來智能駕駛公司很可能演變?yōu)閺V義的具身智能企業(yè)，同時提供移動機器人和服務機器人解決方案。
智能駕駛與具身智能的產(chǎn)業(yè)界限將進一步模糊，提前布局的轉(zhuǎn)型者有望在未來的智能機器生態(tài)中占據(jù)有利位置。雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))
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