作者| 宋 陽(yáng)（知行科技創(chuàng)始人兼CEO）

| 杜詠芳

設(shè)計(jì)| 甄尤美

“把算法、軟件和硬件打通是需要花很長(zhǎng)時(shí)間的，它是一個(gè)慢活，但是打通以后進(jìn)行算法迭代是快的?！?/p>

12月5日，在WNAT-CES 2025新汽車(chē)技術(shù)合作生態(tài)交流會(huì)的組合輔駕與具身智能論壇上，知行科技創(chuàng)始人兼CEO宋陽(yáng)的這句話(huà)，精準(zhǔn)概括了他在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域深耕九年的核心感悟。

在人工智能與汽車(chē)產(chǎn)業(yè)加速融合的當(dāng)下，“快”成為行業(yè)常態(tài)——技術(shù)迭代快、資本入局快、產(chǎn)品推出快。

但宋陽(yáng)卻格外強(qiáng)調(diào)“慢”的價(jià)值。在他看來(lái)，真正的“快”恰恰源于扎實(shí)的“慢功夫”。知行科技專(zhuān)注于自動(dòng)駕駛控制器這一件事，耐心補(bǔ)齊技術(shù)棧、反復(fù)打磨工程化能力，為未來(lái)的“快突破”奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，從CNN到BEV、再到端到端的技術(shù)演進(jìn)，每一步都需要在控制器層面進(jìn)行深度的適配與優(yōu)化。

宋陽(yáng)將這個(gè)過(guò)程形象地比喻成“在核桃仁上雕花”，需要極大的耐心與精細(xì)的工程能力。但一旦打通，算法迭代的速度就會(huì)大幅提升。

正是這份對(duì)“慢功夫”的堅(jiān)守，結(jié)出了扎實(shí)的果實(shí)。宋陽(yáng)坦言：“成立九年以來(lái)，量產(chǎn)了幾個(gè)“一百”，首先是超過(guò)一百個(gè)國(guó)家都能看到知行科技的控制器、Top100車(chē)型，到今年三季度自動(dòng)駕駛控制器量超過(guò)一百萬(wàn)?！?/p>

更關(guān)鍵的是，這種深度打磨形成的技術(shù)底座，為跨界創(chuàng)新提供了可能。自動(dòng)駕駛汽車(chē)技術(shù)棧與具身智能機(jī)器人高度同源。

宋陽(yáng)表示：“我們對(duì)比自動(dòng)駕駛和機(jī)器人技術(shù)棧，大家可以清晰地看到控制器的底層是完全一樣的。另外，它的軟件層基本一樣。它的算法層在運(yùn)動(dòng)控制層，尤其是輪子控制是一樣的。”

并且，他強(qiáng)調(diào)：“整個(gè)來(lái)看，它的重合率是在90%以上?！?/p>

當(dāng)行業(yè)多數(shù)企業(yè)困于“算法-控制器-機(jī)械”的鏈路阻隔時(shí)，宋陽(yáng)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)僅用兩個(gè)月就推出全球首款國(guó)產(chǎn)機(jī)器人控制器，背后正是但九年技術(shù)積淀的厚積薄發(fā)。

在這場(chǎng)以“長(zhǎng)期與短期”為主題的交流會(huì)上，宋陽(yáng)結(jié)合知行科技的實(shí)踐，分享了對(duì)汽車(chē)與具身智能融合發(fā)展的思考。

以下是宋陽(yáng)的演講實(shí)錄，《汽車(chē)商業(yè)評(píng)論》略作編輯。

長(zhǎng)期與短期的問(wèn)題與挑戰(zhàn)

尊敬的各位來(lái)賓、產(chǎn)業(yè)鏈的同仁們，大家下午好！

我是宋陽(yáng)，今天給大家分享一下智能汽車(chē)與具身智能融合發(fā)展的話(huà)題。在此，我首先代表本分論壇的組委會(huì)向蒞臨現(xiàn)場(chǎng)的各位朋友、各位嘉賓表示熱烈的歡迎和衷心的感謝。

我們今天的大會(huì)主題，大家都看到了，是長(zhǎng)期與短期。我想在座的各位想必可能和我有一樣的既激動(dòng)又焦慮。因?yàn)槭裁茨兀课覀兲幵谶@樣一個(gè)人工智能迅速落地，長(zhǎng)期來(lái)看它將改變千行百業(yè)這樣一個(gè)大時(shí)代！

這里有非常多的創(chuàng)新機(jī)會(huì)，但是我們也要思考，可能現(xiàn)在創(chuàng)新是要做怎樣的創(chuàng)新？長(zhǎng)期的創(chuàng)新、短期的創(chuàng)新、短期的商業(yè)化和長(zhǎng)期的更大的更遠(yuǎn)的商業(yè)化是有一些突出的。

作為一個(gè)自動(dòng)駕駛行業(yè)的從業(yè)者，結(jié)合我們這個(gè)行業(yè)，我也看到有很多點(diǎn)是值得大家思考它是長(zhǎng)期的還是短期的。

就比如自動(dòng)駕駛什么時(shí)候L4、L5，什么時(shí)候做到無(wú)人駕駛？無(wú)人駕駛的算法演進(jìn)會(huì)是突然一下子就到無(wú)人駕駛？還是一個(gè)逐步積累數(shù)據(jù)逐步迭代的過(guò)程？

還有，我們是做算法和硬件的公司，我們的特點(diǎn)是把自動(dòng)駕駛的大模型算法經(jīng)過(guò)比較深入的工程化工作放到專(zhuān)用芯片里面去，它不是通用芯片，放到專(zhuān)用芯片里是需要很長(zhǎng)時(shí)間的，這就意味著我們開(kāi)始的時(shí)候慢，后來(lái)是快的。

因?yàn)榘阉惴?、軟件和硬件打通是需要花很長(zhǎng)時(shí)間的，它是一個(gè)慢活，但是打通以后進(jìn)行算法迭代是快的。我們有很多芯片一開(kāi)始都面臨著投入很多的軟件資源，就會(huì)慢，后來(lái)就快。

結(jié)合今天的話(huà)題就是自動(dòng)駕駛和具身智能，我看到具身智能領(lǐng)域，現(xiàn)在很多機(jī)器人公司都是以表演為主。比如說(shuō)宇樹(shù)科技，說(shuō)我們現(xiàn)在還是表演為主，將來(lái)還是要干活的。將來(lái)長(zhǎng)期行業(yè)化的時(shí)間什么時(shí)候來(lái)到？短期和長(zhǎng)期怎樣結(jié)合發(fā)展？

還有，從短期來(lái)看，我們的汽車(chē)供應(yīng)鏈與機(jī)器人供應(yīng)鏈在規(guī)模上仍有明顯差距。目前汽車(chē)供應(yīng)鏈對(duì)應(yīng)約三千萬(wàn)輛的年產(chǎn)能，而具身智能機(jī)器人去年的實(shí)際產(chǎn)量?jī)H為約50萬(wàn)臺(tái)。

但長(zhǎng)期來(lái)看，自動(dòng)駕駛汽車(chē)本身是一個(gè)機(jī)器人，它是機(jī)器人的一個(gè)分支，它的量也是大的。那么這兩個(gè)行業(yè)如何現(xiàn)階段融合？如何長(zhǎng)期融合發(fā)展？這也是長(zhǎng)期和短期的問(wèn)題。

基于這些思考，我們今天下午將圍繞著自動(dòng)駕駛和具身智能的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，我們?nèi)绾稳诤喜⑦M(jìn)，期待通過(guò)今天與各位的分享和對(duì)話(huà)碰撞出更多關(guān)注智能汽車(chē)具身智能的深度思考甚至合作的契機(jī)，共同應(yīng)對(duì)長(zhǎng)期與短期的挑戰(zhàn)。

AI行業(yè)機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存

接下來(lái)，我很榮幸能夠拋磚引玉，以人工智能場(chǎng)景落地為題分享知行科技在前沿技術(shù)的探索。

最近，我們看到人工智能隨著大語(yǔ)言模型的落地，逐漸演化成多模態(tài)，逐漸又推向事件模型。這個(gè)演化速度非?？斓?，但是這里也有一些問(wèn)題。

首先是大語(yǔ)言模型，如果我們熟悉和各種大語(yǔ)言模型對(duì)話(huà)的朋友會(huì)體驗(yàn)到，有時(shí)候它是有跳躍的。它以大語(yǔ)言模型作為基座模型，無(wú)論是做自動(dòng)駕駛也好還是做機(jī)器人也好，就存在中間的邏輯性，有時(shí)候它會(huì)有跳躍，是你意想不到的事情。

那么，多模態(tài)、VLA也存在著。以機(jī)器人為例，我在這個(gè)房間做一個(gè)動(dòng)作，到另外一個(gè)場(chǎng)景它可能就泛化了，所以就需要花很高費(fèi)用，人為去采集數(shù)據(jù)。事件模型，如果給它增加一個(gè)維度，比如重力。你明顯感覺(jué)到這個(gè)模型需要的算力成本會(huì)急劇增加，背后還有電力等等問(wèn)題。比如放到車(chē)上和放到機(jī)器人肚子里散熱怎么解決等等，這些都是行業(yè)存在的問(wèn)題。

但是，我個(gè)人還是相對(duì)樂(lè)觀的。因?yàn)槲覀儑?guó)家有非常強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)技術(shù)、工業(yè)技術(shù)，我們有非常非常多的場(chǎng)景，而且今年年初我們看到以DeepSeek為例的算法創(chuàng)新是集成式的創(chuàng)新，也讓國(guó)人對(duì)自己的AI能力有了重新的認(rèn)知。

那么，我們是否可以依托于中國(guó)龐大的工業(yè)基礎(chǔ)眾多的工業(yè)場(chǎng)景或者各行各業(yè)的場(chǎng)景，利用這些場(chǎng)景和數(shù)據(jù)去推動(dòng)人工智能發(fā)展？能不能比大洋彼岸的國(guó)家，以AI帶動(dòng)行業(yè)，以產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)AI的方式率先在人工智能取得突破？我個(gè)人是非常樂(lè)觀的。

九年技術(shù)積淀實(shí)現(xiàn)跨界賦能

我先介紹一下知行科技過(guò)去九年時(shí)間所做的事情，我們?cè)?4年之前，也就是前八年主要做的只有一件長(zhǎng)期的事，就是自動(dòng)駕駛的控制器。它包含算法、底層軟件、硬件，我們是垂直整合。我們一步一步把這些技術(shù)棧圍起來(lái)補(bǔ)齊，這就結(jié)合到今天說(shuō)的長(zhǎng)期的事。到現(xiàn)在為止，我們把技術(shù)?；狙a(bǔ)齊，當(dāng)然還需要更多創(chuàng)新和學(xué)習(xí)。

24年的時(shí)候，我們突然看到有很多機(jī)器人企業(yè)突然冒出來(lái)，有很多也是突然崛起了。那么，這個(gè)行業(yè)是急需機(jī)器人的控制器，因?yàn)榇蟛糠值臋C(jī)器人企業(yè)來(lái)源于兩類(lèi)：一類(lèi)是做算法的，一類(lèi)是傳統(tǒng)自動(dòng)化的。

這些行業(yè)的同仁們?cè)谀莻€(gè)領(lǐng)域可能很強(qiáng)，但是如何把整個(gè)機(jī)器人動(dòng)起來(lái)，算法和控制器和機(jī)械結(jié)合起來(lái)，往往這個(gè)事沒(méi)有做全，也就是（缺乏）打通系統(tǒng)的能力。

我們發(fā)現(xiàn)我們做自動(dòng)駕駛，我們是算法、軟件、硬件都有的公司，我們可以幫算法的同行們打通它的底層、軟件、硬件，甚至和DCT的溝通，幫助他們快速迭代。我們發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)這樣一個(gè)商機(jī)。

從24年開(kāi)始，我們就從自動(dòng)駕駛行業(yè)切到了機(jī)器人行業(yè)，當(dāng)然自動(dòng)駕駛還繼續(xù)做，把自動(dòng)駕駛控制器應(yīng)用在行業(yè)里做了一個(gè)新的產(chǎn)品，就是機(jī)器人控制器。

成立九年以來(lái)，量產(chǎn)了幾個(gè)“一百”，首先是超過(guò)一百個(gè)國(guó)家都能看到知行科技的控制器，Top100車(chē)型，到今年三季度自動(dòng)駕駛控制器量超過(guò)一百萬(wàn)。明年?duì)幦∫荒瓿^(guò)一百萬(wàn)。

這里有一些視頻是過(guò)去在自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)所做的工作，我們看到一些小算力平臺(tái)，8TOPS把BEV大模型放進(jìn)去了，這可以說(shuō)是“核桃仁上雕花的工作”，也就是說(shuō)算法需要非常多的量化、剪裁適配硬件，通過(guò)慢動(dòng)作讓它節(jié)省成本之后做快動(dòng)作，算法進(jìn)行迭代，也做了基于20TOPS以下算力平臺(tái)的高速智駕和停泊車(chē)放在一起的工作。

今年9月份我們繼續(xù)在一個(gè)芯片上精細(xì)打磨，把城區(qū)端到端的算法放到128TOPS平臺(tái)上，取得了一定的進(jìn)展。它可以在城區(qū)里面開(kāi)始跑起來(lái)了，也能做看起來(lái)很酷的避障行人這樣的事，當(dāng)然我們還需要更多的數(shù)據(jù)把算法跑得更好。

在具身智能領(lǐng)域，今年9月份發(fā)布了全球首款國(guó)產(chǎn)機(jī)器人控制器，發(fā)布一個(gè)多月就有十幾家客戶(hù)采購(gòu)了機(jī)器人控制器?；谖覀冏约鹤龅臋C(jī)器人控制器、算法和機(jī)械臂，做了一款應(yīng)用，就是自動(dòng)充電。我們認(rèn)為隨著自動(dòng)駕駛時(shí)代的到來(lái)，無(wú)人駕駛逐漸普及，車(chē)上沒(méi)有人，就需要自動(dòng)充電。自動(dòng)充電目前已經(jīng)獲得了項(xiàng)目定點(diǎn)。

前面提到了汽車(chē)行業(yè)是和具身智能需要融合，或者是互補(bǔ)的。為什么這么說(shuō)？因?yàn)槭紫葟募夹g(shù)來(lái)說(shuō)是同源的，這樣研發(fā)可以降低成本，同時(shí)產(chǎn)業(yè)鏈也是融合的，無(wú)論是算法、軟件、數(shù)據(jù)、電控、機(jī)器，其實(shí)產(chǎn)業(yè)鏈都是高度融合的。

另外，車(chē)規(guī)系統(tǒng)批量化可靠性也可以給具身智能做很好的賦能。知行科技過(guò)去九年一直在做自動(dòng)駕駛算法的迭代，從開(kāi)始的CNN算法為主，到BEV感知，到4DBEV到端到端，同時(shí)也在預(yù)研VLA的算法。

我們?nèi)绻麙侀_(kāi)自動(dòng)駕駛來(lái)看，它的技術(shù)棧無(wú)非是感知、控制器、算法、數(shù)據(jù)閉環(huán)的迭代。前面提到我們做了一款自動(dòng)充電，它無(wú)論是控制器、算法、機(jī)械臂，都是我們自己做的。包括機(jī)械臂的核心是機(jī)器人的關(guān)節(jié)，我們看到現(xiàn)在機(jī)器人有很多關(guān)節(jié)，人形機(jī)器人不算手有40幾個(gè)關(guān)節(jié)，每個(gè)手20多個(gè)關(guān)節(jié)，它的核心都是關(guān)節(jié)。

除了關(guān)節(jié)之外，我們看到各種各樣的機(jī)械臂，甚至人形機(jī)器人，基于大的行業(yè)背景下，我們想我們需要有一個(gè)自己的關(guān)節(jié)。我們就收購(gòu)了一家做智能化關(guān)節(jié)的公司，這樣我們就打通了算法到控制器到機(jī)器人本體的鏈路，可以為快速迭代創(chuàng)造基礎(chǔ)。

我們對(duì)比自動(dòng)駕駛和機(jī)器人技術(shù)棧，大家可以清晰地看到控制器的底層是完全一樣的。另外，它的軟件層基本一樣。它的算法層在運(yùn)動(dòng)控制層，尤其是輪子控制是一樣的。但是干一些具體的活，比如抓一個(gè)東西從A點(diǎn)到B點(diǎn)，這是不同的。整個(gè)來(lái)看，它的重合率是在90%以上。

那么基于產(chǎn)業(yè)鏈融合的這樣一個(gè)態(tài)勢(shì)，我們做了機(jī)器人控制器，只用了兩個(gè)月的時(shí)間就做出來(lái)了，發(fā)布了全球首款國(guó)產(chǎn)機(jī)器人控制器?？雌饋?lái)這兩個(gè)月很短，但是它背后是過(guò)去九年在自動(dòng)駕駛控制器上的積累。

過(guò)去九年，我們形成了比較全的產(chǎn)品分布態(tài)勢(shì)，從1TOPS到500TOPS，從基礎(chǔ)行車(chē)到高速行車(chē)到城市行車(chē)都做了，自動(dòng)泊車(chē)，用九年時(shí)間把這些技術(shù)補(bǔ)全了，也支持很多車(chē)廠出海，在泊車(chē)首先做了車(chē)海，在行程方面技術(shù)行車(chē)已經(jīng)做了很多家客戶(hù)的首發(fā)。

最近，我們把制造基地重新做了升級(jí)，有一個(gè)全新的7200平米的新工廠，無(wú)論是軟件，自動(dòng)地庫(kù)、貼片、自動(dòng)組裝形成年產(chǎn)量近200萬(wàn)輛，給自動(dòng)駕駛打下了產(chǎn)業(yè)化的較強(qiáng)基礎(chǔ)。

從具身智能來(lái)看，機(jī)器人的控制器和基于關(guān)節(jié)的機(jī)械臂，目前也給多家公司服務(wù)。一個(gè)是快，另外是依托汽車(chē)行業(yè)的大批量制造能力、可靠性、打通算法、軟件和硬件工程化的底層能力，先做的慢，后做的快。

服務(wù)于不同的人形機(jī)器人公司，比如割草機(jī)、物流運(yùn)輸行業(yè)等客戶(hù)。我們也開(kāi)發(fā)了基于多模態(tài)、VLA技術(shù)算法做了很多實(shí)驗(yàn)，自動(dòng)充電、自動(dòng)按電梯、自動(dòng)抓取等等。

我們也非常高興，今天和各位行業(yè)同仁們?cè)谝黄?，希望?gòu)筑一個(gè)共生的生態(tài)。同時(shí)，我也給蘇州市的汽車(chē)電子及零部件產(chǎn)業(yè)商會(huì)做個(gè)廣告，我們知行科技作為商會(huì)的會(huì)長(zhǎng)單位，我們也誠(chéng)摯地邀請(qǐng)?jiān)谔K州有實(shí)體的企業(yè)加入汽車(chē)零部件商會(huì)，為汽車(chē)行業(yè)、為自動(dòng)駕駛行業(yè)、為將來(lái)的機(jī)器人行業(yè)，給他們做出貢獻(xiàn)。謝謝大家！