在 2026 北京车展现场，老狐有幸和四维图新新战略委员会委员、六分科技 CEO 李阳聊了聊。这次我们没盯着车，而是聊了聊现在火得一塌糊涂的“具身智能”。
李阳抛出了一个很关键的观察：现在的机器人行业，特别像 2019 年的自动驾驶。
那时候大家都在“练级”，技术流派百花齐放，谁都有机会。而六分科技正在做的，就是把在智能汽车上磨出来的能力——数据合规、空间感知、海量场景数据，平移到机器人身上。
在他看来，这些能力已经成了机器人产业最缺的“基础设施”。说白了，机器人要真正动起来、走进现实场景，光有聪明的脑子不行，还得有像汽车一样精准的定位和合规的“生存手册”。
从智驾到机器人：看似“跨界”的顺理成章
科技狐：大部分用户了解四维图新是从智能汽车开始，你们在智驾和座舱这块已经深耕多年，怎么突然就到了具身智能？
李阳：其实不是“突然”。二十多年前我们就开始做导航，那会儿全是海外品牌。然后智能手机浪潮来了，智能化体验变得非常好，我们就从纯数据走向了网联服务，后来做了座舱硬件、智驾方案——2015 年左右我们就投了一个 100 多人的实验室做深度学习、端到端，自己改车、参加比赛。
说实话，中间也经历了一个从很乐观到相对客观的过程——技术好不等于有商业窗口。
2020 年左右我们做了决断，开始做前装智驾，从 L2 一点点做起，跟比亚迪、长城、北汽等厂商合作。现在 15 万左右的价位，国产车和国内供应链已经做到断档式的体验领先。
然后从去年开始，大家提 Physical AI 也好，World Model 也好，突然让智能体火了起来。LLM 那边的大语言模型，和我们这边极度讲究安全、平顺的自动驾驶，两边一碰撞，大家突然意识到了强 AI 和物理世界结合的可能性。
好多新朋友找过来，互联网背景的、创业企业的、以前的老朋友出去创业做机器人的，大家都在说一些共同的需求：需要有人帮他们做数据合规、数据采集成本太高、希望能有个靠谱的合作伙伴。
我们盘算了一下，我们做乘用车智驾，千 Tops 级别的平台，算法懂一些，数据用了海量，能力是能衔接的。所以就有了那场发布会，帮物理 AI 这个赛道补上数据 Scaling Law 里缺失的一环。
科技狐：所以是合作伙伴有需求，你们有能力，就顺其自然进来了。
李阳：对。我们 2024 年底就判断，移动智能体这个方向很重要。先去服务了一些客户，然后发现更大的需求，再回来找自己的卡位，先做自己最擅长的事。我们不是看到热点就发新闻，是提前进去了。
数据合规：不是“监管机器人”，而是为产业扫清障碍
科技狐：你们发布会上有个“智能体数据合规解决方案”，能通俗解释一下吗？
李阳：首先澄清一点，不是要在机器人里装后门窃听。合规这件事，核心在于机器人的传感器太多了。它会进工厂、进家庭，记录你从早到晚的一天。
工厂主担心工艺泄露，家庭担心隐私暴露。
四维图新一直在帮车企做数据合规，车上有大量摄像头、激光雷达。我们想做的，是一个经过国家认证的终端，像个数据“阀门”：有些信息会被过滤掉，只有跟技术迭代相关的数据传回去，只有需要确认机械安全的才回传。
科技狐：这个确实重要，不然挺恐怖的。
李阳：对。我们做合规不是为了给行业设门槛，恰恰是为了让大家卖得好。辛辛苦苦做了交付，最后因为数据问题卖不出去就很麻烦。所以一方面这是我们的专长，另一方面我们也希望帮行业扫清障碍。
北京半马夺冠背后的技术支撑：不只是地图
科技狐：据我了解，前几天北京的机器人半马，荣耀包揽前六，你们也有参与？
李阳：对。我们提供的是精准的空间数据集，说白了就是地图和图层的支持，包括线路几何描述、坡度曲率、补给点信息...荣耀担心跑偏、担心定位不稳导致失误，我们提供了定位技术和地图内容，帮他们确保全局坐标精度的对齐。最后他们夺冠了，当时看他们的官方露出就感觉赢定了。
科技狐：但我这次看到还有一些其实表现的不是特别好的，有个画面特别有喜感，有的机器人跑着跑着跟观众互动去了，忘了自己在跑马拉松。
李阳：哈哈，其实这次分了不同组别，有的是故意没跑快，步态漂亮就行了。我觉得新一代科技企业有种心态：努力把事做好，但也不一定非要拿第一，不断迭代更重要。公众也很包容，这是好事。科技需要允许失败，创新者也不用承担“必须成功”的压力。
机器人现在是 2019 年的自动驾驶
科技狐：如果用自动驾驶做参照，现在的具身智能处于什么阶段？
李阳：可能机器人朋友不太喜欢我这样类比，机器人本体的关节控制更复杂。
但如果只从技术和商业化路径看，我觉得很像 2019 年：大家对商业化预期非常乐观，技术百花齐放，单目、双目、不用雷达的、算力大有算力大的优势、算力小有算力小的玩法，多元化特别好。
这是从业者比较幸福的状态。但再过两年，无论是投资者还是公众，都会进一步要求商业化明确加快，压力会大一些。
科技狐：从机器人半马也能看出你说的“百花齐放”，有的机器人做得特别矮小，拿着奶瓶在跑。
李阳：对，这很有意思。
四维图新的未来规划
科技狐：四维图新在具身智能领域有什么具体规划？
李阳：我们现在看到的核心痛点是——大家缺数据。车和机器人不一样，车天生有百万级销量，新车出去就能采海量数据回来，我们帮客户把合规做好，他们就能自己转起来。
但机器人还没到那一步，大家手里可能几十上百台，多的话上千台，数据采集成本太高，用遥操作、用外骨骼，都不便宜。
而我们一直在做什么呢？我们一直在为各种户外移动智能体，物流车、乘用车、商用车提供精准的空间数据。
假设你是一个配送机器人，跟我们合作，你几乎不用自己 Care 底层的地图和定位问题，从国内某个省复制到另一个省，甚至从中国复制到欧洲，我们都能帮解决。
这很像我们最早做地图——当时如果靠传统光学测量去测全中国几百万公里的道路，成本根本无法想象。我们用新工艺把地图做出来了。
现在面对机器人行业，不如再做一遍：再次丈量这个世界，精准测量，把符合 World Model 的数据范式带回来。
我们这次发布的数采设备是完整的：从第一人称到第三人称，环境加本体重建，关节和全身动捕，精细的手部操作捕捉。无论轮式还是人形，操作还是搬运，我们都能覆盖。
AI 演员与 DeepSeek v4：科技浪潮的 AB 面
科技狐：普通用户对机器人既兴奋又焦虑，AI 演员让演艺行业开始反抗，网约车司机担心无人出租车。您怎么看？
李阳：往远了说，这其实是社会治理问题。往近了说，我们会迎来一次生产力爆炸。前两天 DeepSeek v4 发布，百万 Token 的长上下文价格只有顶级闭源的十几分之一。
如果把 Token 比作石油，我们有这么廉价的“油”可以用，质量也很好。
机器人可能就是消耗这些“油”的“发动机”。它不会取代人，而是解决一些人类难以承担的问题：24 小时不下班的岗位、永远提供情绪价值的伴侣、高危环境和繁重劳动的替代。这不是坏事。
当然，负面影响也存在——多媒体行业已经受冲击了。但你看，去年大家说 AI 转场不够顺滑，前两天B站一个博主用白膜加 Seedance 2.0 做出了非常流畅、漂亮的转场。这会催生“一人公司”这个新物种：有创造力的个体会被放大能量。
科技狐：就像移动互联网催生了电商直播，物理 AI 可能会催生现在想象不到的新业态。
李阳：对，还有一个很重要的事：做贡献的人应该被尊重。 AI 训练用了谁的 IP、参考了谁的表演风格、谁提供了数据，这些应该被记录下来，给予反馈和回报。
如果靠人家的数据赚了钱，应该有一些反向激励。这就像导演用了演员的电影拿了大奖，演员不会被侵权，因为人家被尊重了。
与其焦虑，不如去拥抱。十年前深度学习冲上来的时候，我们做导航的也懵了，但我们选择自己学挖掘算法、做 TTS。有些企业会消失，但新的也会诞生。这就是发展的过程。
机器人不一定是人形
科技狐：最后再聊一个问题，你觉得机器人的最终形态到底会是什么样？人形？四足？还是别的？
李阳：我们其实没有设置很强的限制，从智能到技能这是我一直想讨论的话题。技能的起点当然是从熟练的人身上学习，但智能可以去“去本体化”：不要执着于一只手还是两只手，也不要执着于自由度跟人是否完全一样。
专业技能机器人的形态就不一定是人了。它可能是个四轮的下肢配两个甚至四个强壮的机械臂，在一个工厂里“大杀四方”，拧螺丝、搬运、看护设备，无所不能。而陪伴类的、需要亲和力的形态，可能会偏向人形。
有意思的是，现在的供应链太强大了。你可以把过去只能用在超跑上的金属 3D 打印技术用在机器人上，也可以把车用的高规部件、消费电子的集成化技术全部放进来。我们做了十年的相关产业，至今仍然觉得这个行业的潜力巨大，我不敢判断上限在哪里，只希望能在中间提供支撑。
尾声
科技狐：听您聊完，感觉您对机器人行业充满期待。
李阳：对。即使不看那些跟我们差不多大的机器人，想一想工地上的挖掘机、农田里的耕种设备，如果有一天它们都非常智能了，会带来一个多么不一样的社会。小时候我们都有那种憧憬，能跟鸟对话、跟万物对话。
有一天，好像真的可以跟每一台机器对话了，它能告诉你它今天怎么了、为什么宕机，你也能告诉它你需要它干什么。这个想象力……挺有意思的。
科技狐：非常期待这一天。感谢您。
热门跟贴