2499元产品背后：地瓜机器人将智驾know-how转为机器人新解法
AI 正重塑机器人的技术边界，而具身智能，是下一个战场。
AI 带来了新变量，也提出了新挑战。一旦实现足够的泛化能力，机器人将在家庭和工业等场景彻底改写体力劳动的边界，加速从“专用”迈向“通用”的跨越。而这背后，是基于大模型或 AI 驱动的技术壁垒重构。
具身智能也由此成为新热词。
2024 年，越来越多来自智能驾驶的人才加速涌入具身智能领域。车与机器人的高度相似性——都需要融合感知、决策与控制，都在走向端云协同与自学习系统——让不少人试图以智能驾驶的演进逻辑来推演机器人的发展路径。
地瓜机器人正是在这样的背景下，从地平线中拆分出来独立运营，转向这场新战役。
从十年沉浮的智能驾驶，迈向仍处原野的具身智能，地瓜机器人带着对闭环系统的理解与工程化经验，试图用一套更“知道怎么落地”的思路重构机器人技术堆栈。
6 月 11 日，地瓜机器人召开了一场媒体沟通会。会上，CEO 王丛、开发者生态副总裁胡春旭深入浅出地解释了他们如何判断下一波具身智能的爆发点——又将如何从芯片、系统到工具链，重建一整套属于机器人的基础设施。
复用的方法论
自 23 年下半年以来，一个高度收敛的行业共识开始形成：具身智能将是AI下一阶段最具想象力的落点，随之而来的是融资频率与估值水位的持续抬升。但现实是，机器人行业还处于非常早期的阶段——技术路线尚未收敛、行业标准缺乏、机器人形态高度异构、需求零碎且散。
一个不争的事实是，无论是清洁、配送还是巡检，每一类机器人都需要 AI，却又缺乏统一的系统性基础设施。
浓烈的市场期待，与技术落地的分散，一度形成喧嚣的错位。
但无论如何演化，有一点是清晰的，当一个新兴行业进入爆发前夜时，必须建立统一、可扩展的底层标准。越早搭建标准、建立生态壁垒，就越早抢占技术与平台的先机。历史上，Wintel 联盟、ARM+安卓体系已经验证了这一路径的确定性。
地瓜机器人选择自研底层基座，正是基于这样的判断：只有足够通用，才能够承载多样化的机器人形态，真正支撑起“平台级”的可能性。这不仅是产品决策，更是一场技术栈的长期布局。
如何在喧闹中找到真需求？过去十年驾驶的发展路径，或许能带来一些答案。一位业内人士告诉 AI 科技评论，从智能驾驶到机器人，更多是方法论复用，涵盖数据流、模型架构、仿真环境、模型接口等。
本质上，智能车也是一种具身智能体：同样由算力驱动，同样以模型和数据为核心资源。区别在于，汽车作为工业成熟度极高的载体，早期数据积累路径更清晰，场景更可控。因此今天的智能车已进入比拼系统工程能力的阶段，硬件已不再是核心难题。
这同样启发了具身机器人行业：电机的扭矩控制、关节灵巧度、负载能力等虽然仍有技术提升空间，但现阶段最大的挑战，或许不再是硬件本身，而是系统整合、数据闭环与算法工程化的协同效率。
目前来看，机器人硬件架构与 AI 模型的演进仍处于多路径探索中。
具身智能的典型能力模型是“感知—决策—行动”三位一体。在此之上，行业逐渐分化出两条技术路线：一是分层架构，强调模块化和工程可控性；二是端到端路径，追求算法的极致泛化与协同。前者对数据的依赖较低，部署门槛较低，但难以适配复杂场景；后者虽然具备更强的通用性和任务适应力，但前提是需要海量高质量数据支撑。