在这种高速发展的不确定里， 地瓜机器人 的目标就是“把最大公约数做出来”。
作者|王蕊
编辑|西子
“今年机器人行业无论是开发者的数量、创业公司的数量，还是新的产品数量，都在爆发式增长。”
DDC2025 地瓜机器人开发者大会现场，地瓜机器人 CEO 王丛说这句话时，展厅外几十种机器人正同时运转。
在王丛看来，机器人行业有“三大趋势”：
第一，很多实用的机器人正在大规模落地，比如割草机、扫地机，而且机器人正在变聪明；
第二，机器人的品类正在快速增加，“天上飞的，水里游的，一个星期都能看到5、6个”；
第三，被寄予最高期待的人形机器人，正在从实验室验证，走向真正可落地的工程体系。
过去一年，这种速度快得略显不真实。模型变得更大、场景更加多元、迭代速度更快。
扫地、割草、拍摄、运动、宠物、陪伴……机器人应用往各个品类和场景，对计算平台、开发工具链的要求也越来越高。
在DDC2025上，地瓜机器人给出了旗下的系列解决方案，560TOPS的旭日S600大算力开发平台，以及把数据生成、自动标注、仿真训练与Agent自动开发串成连续流程的一站式平台。
这些产品和工具，不只是让机器人跑得更流畅，也是在为一个不断被拔高的行业，补一块能稳住脚的地基。
地基“两件套”
此次最重磅的新品是旭日 S600。560TOPS算力、18核A78AE、内置6颗MCU。地瓜把主控、感知处理和运动控制塞进同一颗SoC里。
原因显而易见，机器人在真实场景里，算力开始不够用了。
王丛在发布会后的采访中谈到，过去行业普遍认为 100TOPS 足够跑 Demo，但上更多摄像头、跑 VLA 和多模态模型后，“10Hz 算基本可用，但落到场景里还会有 gap”。
更棘手的是工程性的瓶颈，“带宽一直是个问题，功耗也是个问题。”
四足负重只能跑2、3个小时，人形更短。堆算力并不难，难的是在功耗、安全和带宽约束里把整套系统撑住。S600 想补的，就是这些最难的缺口。
第二块，是今年第一次成体系亮相的一站式开发平台。
它把数据生成、自动标注、仿真、训练、量化、部署串成一条闭环。从“生成模拟数据”到“训练一个能在端侧跑的模型”再到“推到设备里”，可以在同一个界面连续完成。过去这是几十人、几家公司、几个月才能做完的事情。
这一套基础设施的发布，基于地瓜最深的思考，“做一个复杂工程永远是软件和芯片一起进步”。
这背后的原因同样不难理解，扫地、割草、四足、人形、无人机……“现在机器人不是一个品类，而是几十个品类。每家都从头做一遍基础设施，不现实。”
王丛举了个例子，现在连摄像头放在额头、胸口还是手腕都有争论，人形一抓物体，镜头就可能被挡住。
在这种不确定里，地瓜机器人的目标就是“把最大公约数做出来”。
比如，双目深度、检测、运动控制、实时系统、模型库……过去这些东西分散在不同团队和不同工具里，需要数周乃至数月才能拼成一个 Demo。而借助地瓜的一站式开发平台，一两周就能动起来。
王丛表示，大模型也在出现自己的“摩尔定律”，“去年要7B，今年可能3B就能达到同样效果”，算法变轻、模型变小，芯片要变强、系统要跟上，数据闭环就是要让整个研发链透明、可复用、能迭代。
本体之外才是瓶颈
大多数机器人创业者都会先盯住本体，腿更稳、手更准、视觉更清晰。但今年的节奏反复证明，本体之外的东西越来越容易成为瓶颈。
算力平台、数据流程、仿真能力、算法库、操作系统……任何一个缺口都可能让产品在一次迭代里掉速。
王丛的判断是，行业需要一个“能承住所有不确定性”的底座，“机器人不是复制手机，也不是复制汽车，我们需要做的是把地基往下打深一点。”
当机器人从单点创新进入系统化阶段，基础设施的价值会重新浮出水面。
堆算力是最简单的事
发布会结束后，王丛在媒体群访中进一步回答了几个关键问题。以下为原话节选，有删改。
媒体：很多人形企业、四足企业觉得 2026 年会商业化爆发，你们怎么看？
王丛：我们能看到，包括给我们一些芯片的预测，也能看到各家都在上涨，只是我觉得可能还没到达真的市场的 PMF （产品市场匹配度），但都会上涨。
媒体：所以不会翻倍？
王丛：我觉得会的。消费电子的爆发是从 0 突然蹦到 100 万，只要是一个爆品，大家愿意用，就能突然上到百万的量出来。具身可能还到不了那样，翻倍我觉得没问题。
媒体：今年为什么陪伴机器人这么热？原因是什么？
王丛：陪伴机器人很早了。我 2015 年刚开始创业的时候，就有人做第一代陪伴机器人，就是一些简单的对话，跟智能音箱很像，最后大家发现除了问天气上闹钟就没用了。
这两年大语言模型带来的更拟人的对话，自然而然联系到一起了。
陪伴市场会很大，陪伴是人性上的诉求，但你想要的陪伴和我想要的陪伴不一样，男生和女生、小孩和老人都不一样。
所以陪伴机器人很难被定义，现在有做萌宠型的、玩具型的、带 IP 的、带教育的，都不一样。
核心问题是长期的用户诉求怎么打？长期的粘性在哪里？
我们现在做陪伴机型的客户有十多家，都在做陪伴，但到底怎么能起来，还得再往下探索。
它很难被定义，它不是工具类市场。扫地机容易被定义，因为标准就是扫的全、扫的干净。陪伴就很难被定义。
媒体：具身智能芯片未来三年的前沿在哪里？是堆算力吗？
王丛：算力弄上去其实不是一个难事，就是多放几块砖、几块瓦，材料都一样。但是从一个木头房如何盖成一个钢筋水泥房，你要研发的东西就多了。
机器人很多都是往 VLA，再考虑很多新的东西，这些东西如何和芯片去适配？
VLA 里面所需要的算力、带宽，涉及架构的设计，还有晶圆的工艺、封装的工艺，再考虑一个完整的机器人系统，从图像到实时性的操作系统，要求都不一样。
相比而言，堆算力可能是其中最简单的事，但客户使用的时候，需要方方面面要去测试。
媒体：芯片到底应由本体带着走，还是芯片带着本体走？
王丛：两者有些互相借鉴的地方。我们知道各种类型的传感器应该怎么样去连接，怎么样的接口会速度更高、稳定性更强。
但你说人形应该放几个摄像头，不能拿人来看，人就俩眼睛，但现在人形都一堆摄像头，手部现在基本都是放在腕位置，手一抓的时候镜头把这块挡住了。
放在下面合理吗？碰的时候又被碰到了。放在腰还是放在后边，都不确定。
应用上的东西给本体厂家往前去蹚，计算架构上是两方一起去蹚，他们研究更先进算法，我们也在研究更先进算法。
合作方算法团队经常聊，你觉得算法该怎么搞，我觉得算法该怎么搞，芯片要考虑兼容两者的诉求去设计。
现在具身的芯片定义是一个挺微妙的关系，但行业还早期，是一帮人联合起来推动这个事。
媒体：平台化如何适应不同 c 端场景？如何帮生态伙伴打通？
王丛：我们一直在反思到底什么是common point。双目是一个 common point，扫地、割草、无人机、四足都能用，我就把双目做成世界第一。但扫地机还有别的功能，我不碰。
比如具身里面，我们把整个机器人的 locomotion 算法也做了，你想做什么动作，很快能搞出来。
有一些 common point 我们做，但完整业务逻辑不做。一站式开发平台关注数据采集、标注、生成、仿真、测试这些环节，我们都做成工具箱。就像 PPT，每个人风格不一样，但软件是一样的。
高度抽象一些共通点很难，但也是最有意义的事情。未来机器人公司太多，不一定每家机器人公司都有能力和资源做一个公共组件，由我们这样的芯片公司来做更合适。
媒体：每个本体厂都希望保密自己的东西，地瓜机器人和不同本体厂商合作时，是否会遇到类似的事情？
王丛：我们可能会遇到。毕竟在任何一个行业里，不同公司的风格都不一样。
而且算法迭代太快了，过三个月前一个算法用处可能就不大了。我们的很多算法都是开源在外的，官网都能看到。算法并不直接解决客户的终极价值，不如开源出去，大家一起交流，对行业帮助更大。
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