中國具身智能系列 | 專訪地平線余凱：從汽車大腦到機器人大腦，構建物理AI時代的底座

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（來源：BCG波士頓諮詢）

系列引言

具身智能產業的崛起，既是人工智能從「數字大腦」走向「物理身體」的必然演進，也是各國在新一輪科技競爭、先進製造重塑與人口結構變遷背景下必須把握的戰略機遇。

BCG全球智庫近期啟動「中國具身智能產業」系列研究，重點關注具備自主感知、決策與執行能力、擁有在多類物理場景中持續泛化與價值延展能力的具身智能系統及其產業生態。

本系列訪談對話海內外具身智能產業核心掌舵人，圍繞技術路線選擇、商業化落地路徑、企業組織架構搭建背后的真實決策邏輯展開深度探討，同步分享行業前沿研判與長期發展洞察。我們旨在萃取一線產業實戰經驗，為具身智能產業下一階段的演進提供具備參考價值的思考。

本期受訪嘉賓：余凱

地平線創始人兼CEO

地平線（Horizon Robotics）是中國領先的智駕科技公司，通過「ARM+Android」模式拓展應用邊界，致力於構築物理AI時代的軟硬件平臺。其孵化的地瓜機器人（D-Robotics）以軟硬一體的具身智能基礎設施，賦能機器人行業發展。

余凱博士是機器學習領域的專家，在國際頂級期刊和會議發表論文逾100篇，被引用超30,000次。2015年創立地平線，2019年帶隊實現中國首款車規級智駕芯片征程2量產落地；深耕整車智能全棧軟硬件技術，帶領地平線成長為國內領先、面向全球的智能駕駛計算方案供應商。

對談實錄

Q

您為什麼選擇進入自動駕駛以及具身智能/機器人賽道？

余凱：過去半個世紀，有兩個定義世界的計算平臺——個人電腦和智能手機。PC時代，操作系統和芯片分別由微軟和英特爾代表；智能手機時代，則有安卓和ARM，以及蘋果的軟硬一體模式。機器人很可能是下一個定義世界的智能計算平臺，因此，在機器人時代也可能出現類似「微軟+英特爾」的商業模式。

我們最早意識到，汽車產業是最佳切入點——汽車與機器人在感知、控制等方面有相似之處，而汽車場景成熟、規模龐大，便於驗證技術和平臺，並將其拓展至其他機器人應用。相比直接進入機器人領域，這條商業路徑更為順暢。

Q

您認為從自動駕駛向具身智能遷移技術，主要面臨哪些難點？

余凱：從計算平臺和感知—決策—控制鏈路看，自動駕駛與機器人具備較強的技術遷移性。差異方面，硬件上，自動駕駛解決方案需要符合車規級要求。另一個核心差異是數據獲取難題：當前機器人部署量較少，難以採集到足夠的真實世界數據。未來的發展趨勢可能是藉助世界模型，在虛擬仿真環境中大規模產生訓練數據，以彌補真實數據的不足。

Q

在具身智能的發展過程中，企業真正需要建立的核心競爭力是什麼？

余凱：當前具身智能在軟件、算法、模型等方面仍有待突破，現有的機器人產品很難真正讓人「眼前一亮」。真正需要取得突破的仍然是數據和世界模型，其中訓練的方法和數據質量比被訓練的模型本身更重要。誰能解決數據採集和仿真精度方面的問題，誰就更有可能在當前階段建立核心競爭力。

Q

您如何看待具身智能領域未來的產業分工與競爭格局？是否可能形成類似Wintel（Windows + Intel）的商業模式？目前處於什麼發展階段？

余凱：具身智能領域未來有可能形成類似Wintel的商業模式。底層芯片、操作系統和基礎模型的研發成本較高，而不同機器人企業對底層技術存在一定的共性需求，因此，未來可能逐步形成底層技術平臺與上層應用開發分工的產業格局。汽車智能化領域已經呈現出類似趨勢，可為具身智能的發展提供參考。

在汽車產業，智駕芯片領域的玩家越來越集中，已有英偉達等參與者，座艙領域則有高通等企業。地平線也在持續佈局汽車智能化的軟硬件技術體系，已推出智駕和座艙一體化芯片方案，包括艙駕融合整車智能體芯片「星空」；在智駕解決方案層面，推出了全場景輔助駕駛系統HSD；在整車智能體操作系統層面，推出了「咖咖蝦」。

相比之下，具身智能產業仍處於發展早期，底層技術平臺與上層應用之間的分工模式尚未成熟。地瓜機器人目前主要提供從芯片、操作系統到開發工具鏈的全鏈路基礎設施，未來路線是逐步發展爲類似「機器人時代的Wintel」的軟硬件綜合平臺。

從產業分工來看，並非每家俱身智能企業都需要自行研發芯片或從頭訓練基礎模型，因為相關研發投入可能達到億元級別。未來，具身智能企業可能更多地基於第三方基座模型進行垂直場景微調。地平線投資其他具身智能企業，也有構建產業生態的戰略考量。

Q

中美在具身智能領域的主要差異是什麼？美國玩家（例如Figure AI、特斯拉）是否更加傾向於垂直整合？

余凱：目前，中美在芯片、基礎模型和工具鏈等底層技術方面的差異不大，整體行業仍處於早期探索階段。相比之下，中國在硬件供應鏈完整度、製造成本和工程迭代速度上更具優勢；美國頭部企業在基礎模型、資本投入和全球開發者生態方面仍具備較強實力。至於美國企業是否更加傾向於垂直整合，Figure AI和特斯拉目前也還處在較早期階段，現在下定論為時尚早。

Q

您認為當前具身智能發展的核心瓶頸是什麼？

余凱：當前最大的瓶頸仍然是缺乏足夠的現實世界數據。由於機器人部署量較少，難以採集真實數據；而現有世界模型的仿真精度仍然不足，無法產生足夠高質量的虛擬訓練數據。如果這兩個問題得不到解決，具身智能就很難真正邁過從「Demo」到「量產」的門檻。

核心啟示

啟示1：

從自動駕駛到具身智能，硬件差異主要是車規級認證問題，軟件架構也高度相似，因此技術遷移的工程難度可能沒有想象中那麼大。真正的瓶頸在於數據：自動駕駛有大量真實道路數據持續積累，而機器人部署量較少，真實世界數據相對匱乏。仿真數據是主流的補充路徑，但當前世界模型的仿真精度還不足以穩定生成高質量訓練數據，這也是具身智能行業面臨的共同挑戰。

啟示2：

當前，各家企業在具身智能模型之間並沒有顯著的技術差異和競爭壁壘，未來競爭力的關鍵在於兩方面：第一，能否建立持續產生高質量訓練數據的體系，無論是通過真實採集還是高精度仿真；第二，能否形成支持模型快速迭代的訓練方法論。前者是「原材料」，后者是「加工工藝」，兩者缺一不可。

在技術路線選擇上，並非每家俱身智能企業都需要自行訓練基礎模型，因為訓練成本高達億元量級。更務實的路徑是在第三方基座模型之上進行垂直場景微調，專注於場景數據積累和應用層創新，形成差異化競爭力。

啟示3：

中美具身智能產業均處於早期階段，基礎模型、機器人算法和端側計算平臺尚未形成穩定格局。中國的相對優勢更多體現在硬件供應鏈、製造成本和工程迭代效率上，這些優勢可能有助於推動國內機器人產業更快實現規模化落地；高質量真實世界數據仍是中美企業共同面臨的核心挑戰。

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