人形機器人的價格正在經(jīng)歷一場高臺跳水。

2024 年，宇樹發(fā)布的 9.9 萬雙足機器人，還在價格上讓人大大震撼。2025 年，已經(jīng)出現(xiàn)了四萬的雙足機器人，十萬元以內(nèi)的雙臂智能機器人。美銀預測到 2030 年，人形機器人硬件成本將下降 70%。

成本降低的邏輯十分清晰：2025 年，摩根史坦利的報告指出，除了「大腦」（即芯片）部分仍依賴于國外高端 AI 芯片外，幾乎所有的人形機器人身體部件都可以在中國國內(nèi)生產(chǎn)。

不過，最后的堡壘也在崩塌中。

6 月 11 日，脫胎于地平線公司的地瓜機器人公司，發(fā)布了面向機器人和具身智能場景的首款單 SoC 算控一體化機器人開發(fā)套件—— RDK S100。

問：對于地瓜機器人來說，發(fā)展的重要節(jié)點是什么？

胡春旭： 從大的時間節(jié)點來看，有兩個非常重要的轉(zhuǎn)折點。第一個是在 2019 年到 2020 年初，當時地平線內(nèi)部進行了戰(zhàn)略聚焦。第二個節(jié)點是 2024 年地瓜機器人的正式分拆，這個決定更多是出于對整個行業(yè)節(jié)奏變化的判斷。我們看到的是具身行業(yè)正在快速發(fā)展，那我們必須要去跟上行業(yè)快速發(fā)展的節(jié)奏。

問：為什么在這個節(jié)點分拆出來？

胡春旭： 最重要的變化是大模型的發(fā)展。ChatGPT 在 2023 年初的發(fā)布對整個 AI 行業(yè)是一次顛覆性推動，也直接影響到了機器人行業(yè)。機器人領域長期以來的核心難點在于智能化程度不足，這限制了其在更多場景的應用落地。而大模型的出現(xiàn)雖然還不能完全解決問題，但它至少讓行業(yè)看到了「可解」的希望。

我們判斷來看是 2024 年開始，機器人這個行業(yè)跟大模型開始進行到了一個比較深入的互相的滲透，所以為了能夠去跟上這個節(jié)奏，也為了能夠更好的充分利用利用我們機器人方向的資源，包括人上的資源，那所以有分拆之后就對整個不管地平線也好，對地瓜機器人也好，大家能夠更加的聚焦，更加的能夠充分發(fā)揮自己的這個效率。

問：地平線的業(yè)務和目前地瓜機器人的業(yè)務會有什么不同點？

胡春旭： 兩者的核心區(qū)別在于所聚焦的應用場景不同。地平線目前已完全聚焦于車載智能化，而地瓜機器人則專注于機器人領域。這兩個場景在未來的發(fā)展路徑上差異顯著，無論是技術(shù)演進路線，還是產(chǎn)品化程度和業(yè)務方向，都會有本質(zhì)上的不同。

例如，地瓜機器人在 BPU 的演進路徑上與地平線保持一致，算力規(guī)格基本相近。但在業(yè)務落地層面，二者有明顯不同。以 SoC 為例，地平線的征程系列主要面向車載場景，其落地方式基于「域控制器」架構(gòu)；而在機器人領域，RDK 同樣可以被視作一種「域控器」，但其設計思路完全不同。

RDK 作為機器人側(cè)的核心控制平臺，是以 SoC 為核心，并通過豐富的接口連接控制器、執(zhí)行器等模塊，實現(xiàn)整機控制?？梢哉f，在越靠近芯片核心的技術(shù)架構(gòu)上，兩者有很多平臺化的共性；但越往外圍的系統(tǒng)集成和應用層走，機器人業(yè)務的復雜度和發(fā)散性遠高于車載業(yè)務。這也是我們在設計 RDK 平臺時，必須充分考慮機器人行業(yè)碎片化、多樣性特點的重要原因。

地瓜機器人需要對「具身智能」這一類場景中，形成自己的技術(shù)判斷。不過，同時也可以借助地平線在車載領域積累的經(jīng)驗與技術(shù)思路。以「端到端」為例，這一技術(shù)在車載領域已相對成熟，驗證路徑較為清晰。但在機器人場景中仍面臨諸多挑戰(zhàn)，例如數(shù)據(jù)缺乏、硬件結(jié)構(gòu)高度碎片化等問題。

具身智能落地需要時間，優(yōu)先解決分層模型的問題

問：目前機器人行業(yè)發(fā)展很快，您可以對整個行業(yè)圖景做一個掃描嗎？

胡春旭： 從宏觀視角來看，我們將 2025 年機器人市場大致劃分為三大板塊。

第一大板塊是傳統(tǒng)機器人，主要包括工業(yè)機器人和成熟的消費級產(chǎn)品，如掃地機器人等。這類產(chǎn)品已形成穩(wěn)定市場格局，主要玩家處于「寡頭競爭」狀態(tài)，行業(yè)處在高出貨、高內(nèi)卷階段，我們稱之為傳統(tǒng)板塊。

第二大板塊是「新形態(tài)機器人」，這些產(chǎn)品尚未復雜到具身人形的程度，但具備明確的短期落地潛力。典型例子包括割草機器人、泳池機器人、陪伴機器人、撿球機器人，以及能與人互動的娛樂型、二次元風格 AI 手辦等。這一領域正受到 AI 和大模型的加速推動，我們判斷三年內(nèi)將有一個或多個場景實現(xiàn)突破、實現(xiàn)規(guī)?；４祟I域玩家結(jié)構(gòu)更為多元，包括玩具制造商、互聯(lián)網(wǎng)公司等，打法偏消費級、偏互聯(lián)網(wǎng)化。

第三大板塊則是目前最受關注的具身機器人。不管人形，四足、輪足還是機械臂我們統(tǒng)稱為是具身場景，這個場景是熱鬧的，但不是大規(guī)模落地的。在這個板塊中，又可進一步細分為通用機器人與場景化機器人兩個方向：

通用型具身機器人 （如全人形機器人）目標是成為未來五到十年后廣泛應用于工業(yè)與家用場景的統(tǒng)一平臺，但短期內(nèi)難以規(guī)?；?。

場景化具身機器人 則聚焦特定應用，如四足、輪足機器人在搬運、生物實驗、應急救援等領域的部署，或消費級機械臂在家庭服務場景中的應用。

從時間節(jié)奏來看，我們認為未來三到五年，四足機器人和機械臂在部分場景具備起量可能；而通用型人形機器人仍需較長周期技術(shù)積累和生態(tài)建設。

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問：如果單獨看具身機器人這條路徑，您認為接下來發(fā)展的時間節(jié)點是什么？

胡春旭： 我個人更傾向于「跨越式」的發(fā)展路徑。這點和大模型非常類似。ChatGPT 出現(xiàn)之后，整個 AI 行業(yè)幾乎是被直接推上了一個新的臺階。機器人行業(yè)也一樣，尤其是具身智能的發(fā)展，需要一個類似的「ChatGPT 時刻」——也就是說，需要某一個具有標志性的事件，能夠明確驗證具身機器人在現(xiàn)實場景中的可行性。

這個關鍵事件，可能來自像特斯拉或 Figure AI 這樣的公司。他們?nèi)绻茉谀硞€特定場景中展示出具備實際能力的人形機器人，并通過明確的 Demo 或真實部署來證明「這件事是可行的」，那將成為整個行業(yè)非常重要的轉(zhuǎn)折點。

特斯拉曾表示將在 2025 年內(nèi)實現(xiàn)人形機器人的大規(guī)模部署，甚至可能達到上千臺或上萬臺。如果這一目標實現(xiàn)，并且這些機器人在工業(yè)或其他結(jié)構(gòu)化場景中展現(xiàn)出足夠「聰明」的 AGI 能力，那對行業(yè)發(fā)展節(jié)奏的影響將是巨大的——五到十年的周期判斷可能會被顯著壓縮。

但就目前來看，我個人對其是否能在今年內(nèi)真正大規(guī)模落地持相對謹慎甚至悲觀的態(tài)度。雖然特斯拉和 Figure 在技術(shù)上的確是全球領先，是行業(yè)的標桿，但從他們公開披露的材料來看，很多關鍵技術(shù)點仍存在瓶頸。當然，也不排除他們內(nèi)部有更多尚未公開的進展。不過從目前信息來看，達到那種規(guī)模的落地難度依然很高。

問：在這樣的觀察下，我們怎么布局目前的算力產(chǎn)品？

胡春旭： RDK S100 的推出，是我們對整個機器人技術(shù)演進路徑進行深入理解之后的一個產(chǎn)品回應。

我們參考了自動駕駛的分級體系，將機器人行業(yè)發(fā)展階段類比為 L1 到 L5。當前行業(yè)大致處于 L2-L3 之間，具備部分智能決策與運動能力，但尚未全面通用。按照這一路徑，未來會分為兩種技術(shù)發(fā)展模式：一種是 分層結(jié)構(gòu) （即大小腦分工協(xié)作）；另一種是 端到端 的 AGI 路徑。 我們認為短期內(nèi)更可能落地的是分層架構(gòu)，因此 RDK S100 面向的就是這一主流技術(shù)演進方向。

在硬件設計上，RDK S100 采用了我們提出的「超級異構(gòu)架構(gòu)」，即 CPU + BPU + MCU 三核心協(xié)同。它希望解決的核心問題是：如何在機器人端側(cè)同時高效支持感知決策（算）和運動控制（控），實現(xiàn)「大小腦協(xié)同」。 此外，從我們整體產(chǎn)品規(guī)劃上看，RDK S100 并非終點。 目前，RDK X3/X5 擁有 10TOSP 算力，支持傳統(tǒng)機器人、新形態(tài)機器人，RDK S100 擁有 100TOPS 算力，支撐包括四足、低速移動機器人等的分層模型部署。而未來我們將在 2026 年 Q1 發(fā)布 500TOPS 以上的高算力 SoC ，用于承載端到端的 AGI 型機器人。這條產(chǎn)品路線圖緊密結(jié)合機器人行業(yè)分級演進與技術(shù)需求。

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問：這和英偉達的路線有一些不同？

胡春旭： 如果我們跟這種技術(shù)線去類比，英偉達更靠近端到端，而且很多時候我們會發(fā)現(xiàn)英偉達他的算力一直往高走，他馬上在 7 月初就會有 Thor 新一代芯片出來，算力最高應該能到 2000T。

此外，英偉達是一家偉大的公司，但主要以 GPU 為核心、以數(shù)據(jù)中心為主戰(zhàn)場。因此在機器人這種端側(cè)落地型場景中所投入的比重相對較小，尤其在「控制」這一環(huán)節(jié)上，其產(chǎn)品覆蓋相對薄弱。我們看到， 英偉達的機器人解決方案側(cè)重于「大腦」，缺乏對「小腦」即運動控制和實時控制的原生支持，導致很多項目仍需搭配外部 MCU，帶來通信開銷和系統(tǒng)復雜度。

相比之下，我們的 SoC 原生支持「算控一體」，是面向落地端設備設計的，從而能更好完成「平臺級閉環(huán)」。

此外，在生態(tài)層面，我們的出發(fā)點是「以開發(fā)者為本」。地瓜機器人構(gòu)建了從芯片、開發(fā)板、OS、文檔、論壇到上層應用和工具鏈的一整套生態(tài)體系，面向?qū)W生、創(chuàng)業(yè)者、KOL 等不同群體定制運營方式。我們還積極推動開發(fā)者大會、機器人挑戰(zhàn)賽等活動，形成一個活躍且實用的機器人開發(fā)社區(qū)。

這套邏輯與英偉達以專業(yè)科研或企業(yè) AI 開發(fā)為中心的生態(tài)運營思路有明顯區(qū)別。我們在產(chǎn)品和運營兩個維度上，始終堅持差異化定位。

碎片化破局：關注前沿市場，也關注學生群體

問：目前 RDK S100 已有部分客戶參與測試，有哪些使用反饋？

胡春旭： 我們此前已經(jīng)進行了小規(guī)模眾測，覆蓋了幾十家客戶。整體來看，當算力需求在 50TOPS 以下時，市場上仍有不少選擇；但超過 50TOPS 尤其是百 T 級的，當前可選項非常有限，主要就是英偉達和我們地瓜機器人。

客戶反饋主要集中在兩方面：一是供應鏈穩(wěn)定性，二是架構(gòu)整合帶來的性能和成本優(yōu)勢。比如深圳一家做室外清潔機器人的公司，原本使用的是英偉達平臺，一方面面臨供應穩(wěn)定性問題，另一方面還需另配一套 MCU 系統(tǒng)，造成成本升高，還受限于兩顆芯片之間的總線通信頻率，存在性能瓶頸。

引入 RDK S100 后，該公司將原先分離的大腦和小腦架構(gòu)整合至單一平臺，實現(xiàn)了硬件簡化與性能提升。芯片內(nèi)部的通信帶寬更高、延遲更低，控制響應更及時。目前他們正基于 RDK S100 迭代產(chǎn)品，計劃于年底前實現(xiàn)新一代商用落地。

問：RDK S100 的定價策略是如何制定的？目標客戶是否有聚焦？未來是否會擴展？

胡春旭： RDK S100 定位于支持分層結(jié)構(gòu)的智能機器人平臺，面向的是具備一定智能需求但不追求 AGI 全覆蓋的場景，如四足機器人、低速物流車、機械臂和偏數(shù)采任務的人形機器人等。它并不是為全人形 AGI 場景而設計，那將由我們未來的 S600 平臺去承接。

關于定價，我們結(jié)合了兩個維度：

市場反推：參考手機、汽車行業(yè)中 SoC 占終端售價的比例（約 10%），倒推回機器人。假設未來具身機器人的主流售價在 25 萬元之間，SoC 的合理定價區(qū)間約為 2000-5000 元；

成本正推：確保在支持客戶量產(chǎn)的同時，維持合理毛利。

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最終我們提供兩個版本：

RDK S100：80TOPS / 12GB 版本，定價 2799 元；

RDK S100P：128TOPS / 24GB 版本（將于第三季度發(fā)售）。

此外，首發(fā)期間我們將會有促銷活動，預計優(yōu)惠兩三百元，以進一步降低開發(fā)者門檻、刺激初期部署。

問：除了硬件銷售，地瓜機器人未來是否會構(gòu)建多元商業(yè)模式？與地平線當年的結(jié)構(gòu)相比，會有哪些不同？

胡春旭： 我們作為獨立公司，必須建立清晰的商業(yè)閉環(huán)。目前我們的商業(yè)模式分為三個方向：

芯片銷售：這是我們目前的核心收入來源，面向傳統(tǒng)機器人和新形態(tài)機器人，延續(xù)自地平線的 AIoT 和機器人業(yè)務。

生態(tài)產(chǎn)品銷售：包括 RDK 開發(fā)套件及其配套擴展件（如 MCU 模塊、接口擴展板等），由我負責的生態(tài)部門主導。

云平臺服務：我們正在構(gòu)建云端平臺，主要用于仿真模擬與數(shù)據(jù)閉環(huán)訓練。隨著機器人落地后不斷運行和學習，它們將如同智能汽車一樣不斷迭代升級。我們目前已有客戶基于該平臺進行商業(yè)化部署，未來將成為我們的核心差異化能力之一，也是未來長期盈利的重要來源。

媒體：機器人的領域發(fā)展剛剛開始，為未來鋪路，地瓜機器人目前有在做哪些準備？

胡春旭： 英偉達做的非常牛的一件事情即使從十幾年前就在搞 CUDA，雖然當時的目的不是為了搞 AI 或 AGI，當時都沒有這個事。從整個地瓜機器人的策略來看，我們大的愿景是成為整個機器人的母生態(tài)，說白了就是讓所有做機器人開發(fā)的公司第一個想到用我們的東西，能夠很快把機器人給做出來。但是現(xiàn)在整個機器人行業(yè)的現(xiàn)狀是很碎片化的，而且是處于很前期的狀態(tài)，所以我們必須要跟著行業(yè)發(fā)展去推進整個行業(yè)發(fā)展，整個地瓜機器人的策略也是很長期的策略，因為機器人整個行業(yè)就是長期的。

從中長遠來看，比如三年之內(nèi)，我們可能更多會去通過生態(tài)的建設挖掘更多可能成長為未來很厲害的機器人公司的開發(fā)者或者客戶。從未來來看，我們通過更多不同的 SoC 算力布局，不同開發(fā)板的布局，來支撐更多開發(fā)者，讓他們把產(chǎn)品去落地。

回到我們生態(tài)建設的整個運營策略，我們會把整個開發(fā)進行更聚焦的人群分類。最下面一層將以學生為核心的，這部分更多是人才培養(yǎng)跟整個行業(yè)認知為導向，會做很多的機器人等級考試、競賽、教材，滲透到中學、小學、大學做很多課程，讓他從小就知道用我們地瓜機器人的東西做出的機器人是領先的，是什么樣的效果。