走向具身智能，地平线机器人的十年远见
作者丨韦艳娇
编辑丨李雨晨
机器人赛道火热的当下，整个行业都在争夺量产级商业化机器人的首个落地者席位。自动驾驶与机器人的探索边界正在模糊，小鹏与特斯拉已从智驾切入机器人赛道。
同样横跨智驾与具身智能的地平线选择了另一条更小众但更宽敞的路径：不造车、不造机器人硬件，而是聚焦驱动智能硬件的AI大脑。
成为机器人时代的Wintel
这一战略选择，在地平线上周落幕的首届技术生态大会上得到印证。大会主题定为“向高，同行”，其深层含义是：从「向高而行」走向「向高同行」，通过推动底层计算技术向更高性能演进，并搭建开放的通用型机器人计算平台，携手行业加速进入智能汽车与通用机器人时代，打造机器人时代的Wintel。
“地平线机器人”之名，源自公司成立之初就锚定的使命——为未来无处不在的机器人提供计算平台。
回顾PC时代，英特尔与微软以统一标准打破软硬件割裂，形成Wintel联盟，占据全球PC市场超80%份额；移动互联网时代，Arm+Android组合以低功耗与低开发门槛支撑起全球99%智能手机发展。
历史表明：真正的时代变革，始于一个能让全行业共赢的基座底座。
地平线创始人余凯指出：自动驾驶赛道已临近交卷，而机器人赛道才刚刚开始；自动驾驶是单条赛道，可分胜负；机器人则是一万条赛道，存在多种成功可能。
具身智能爆发的浪潮正在重演Wintel逻辑——未来竞争核心并非孤立硬件形态，而是能串联并驱动无数物理躯壳的底层“机器大脑”。
01 最像特斯拉的供应商
这场从智能驾驶向具身智能延伸的浪潮，正从终端科技企业传导至上游供应商。
以汽车智驾方案商起家、覆盖智能驾驶与具身智能、自研软硬件、构建平台化生态——多重特征叠加，使地平线成为最像特斯拉的供应商。
技术路径上，地平线与特斯拉均坚定选择“芯片+算法”自研路线：特斯拉自研FSD芯片适配自身算法，地平线则通过征程芯片与算法深度协同推出HSD智驾系统，其拟人感与流畅度被业界称为“中国版FSD”。
战略层面亦高度趋同：特斯拉将FSD技术复用于Optimus机器人；地平线在技术生态大会上明确指出，智能驾驶大模型是物理AI基座及具身智能的开端，做不好自动驾驶，就难以在机器人时代立足。
余凯回忆，十年前创立地平线时，即确立“机器人大脑”定位，并规划汽车自动驾驶与泛机器人两大并行赛道；虽曾收缩战线专注智驾，但内部始终保留机器人技术团队。如今，地平线已成为中国最大的消费类机器人计算平台，连接超100家上下游合作伙伴与10万余名开发者。
当前，“以一个技术基座赋能汽车、机器人及更多物理AI场景”已是头部科技企业的共识；技术同源性也决定了深耕智驾的企业必然向具身智能延伸。
特斯拉追求“芯片-整车-机器人”全链条闭环与封闭生态；地平线则明确定位为生态的技术底座——供应商界“不造车、不造机器人的特斯拉”。
02 「BPU + 编译器 + 基座模型」如何撑起万条赛道？
“不做终端、只做底座”的定位，倒逼地平线回答一个更复杂的问题：当具身智能呈现“一万条场景赛道”的高度分散性时，如何为万种机器人提供稳定、高效、通用的技术底座？
答案是：以「软硬一体」为路径，构建「BPU计算IP + 编译器 + 基座模型」铁三角技术基座，实现从高算力到高效用算、再到场景化落地的完整AI计算闭环——余凯称之为智能计算“新摩尔定律”。
若将AI计算比作交响乐：BPU是乐团，编译器是指挥，基座模型是通用曲谱；地平线自研芯片，则是让乐队稳定发挥的舞台。
作为算力引擎，地平线BPU已迭代至第四代黎曼架构：第一代伯努利支撑ADAS低功耗运行（征程2/3）；第二代贝叶斯强化预测能力（征程5）；第三代纳什引入博弈决策应对城区复杂路况（征程6百万级出货）；第四代黎曼聚焦通用智能，算子利用率提升10倍、高精度算子支持数量增10倍、能效比升5倍，将搭载于征程7，对标特斯拉下一代AI5芯片。
硬件决定算力上限，编译器决定算力使用效率。AI行业普遍存在“算力空转”痛点：车企数百TOPS芯片在城区NOA中利用率常不足50%；工业机器人运动控制算法仅用三成算力。
针对传统编译器首次执行耗时长、场景变化快等瓶颈，地平线在天工开物OpenExplorer4.0中引入强化学习优化，编译速度从小时级缩短至分钟级，性能提升20%；软硬协同调度能力将HSD系统决策延迟从300ms压至160ms。
具身智能基座模型是能力输出的关键桥梁。近期发布的HoloMotion（小脑）专注运动控制，适配任意动作与地形，在S100/S600芯片上以50Hz高帧率运行，已开源至GitHub，获斯坦福、清华等机构采用；HoloBrain（大脑）聚焦空间感知与精细操作，基于“大规模人类数据预训练+VLA模型空间感知增强+世界模型强化学习”架构，实现媲美人类的空间认知能力。
三大支柱融合，指向地平线正以更强大、更通用的计算底座，从智能汽车迈向机器人时代，构建属于机器人的Wintel式生态。
03 成为具身智能的土壤
地平线选择开源核心技术大脑，既是践行“机器人时代Wintel”的初心，也源于智能驾驶赛道沉淀的产业思考。
余凯指出：单纯烧钱投入高昂训练成本，并不一定换来理想结果。数据显示，头部车企独立完成高阶智驾系统开发平均周期超1年，研发投入是生态合作模式的3倍以上，且真正落地盈利者寥寥。
一汽奔腾副总经理杨兴龙直言：“固守封闭体系无异于刻舟求剑，协同才是时代必然。”香港大学李弘扬教授亦强调：开源不是目的，而是生态共建。
基于此，地平线推出HSD Together模式——跳脱传统“卖芯片+附赠参考算法”的浅层合作，升级为全栈式算法服务体系：将经市场验证的全场景智驾系统（HSD）作为成熟“样板间”，向合作伙伴开放白盒或黑盒授权，范围涵盖最核心的基座模型。
余凯将其比喻为：“前面有一匹好马，地平线会扶客户上马，甚至陪客户走一段路。”
在机器人赛道，自研代价更为沉重：应用场景高度碎片化——家庭服务、工业制造、医疗辅助等数十品类需求各异；若每家企业都从零搭建底层架构，不仅重复消耗资源，更将错失通用机器人窗口期。
AI技术突破具有偶发性与间歇性，模型迭代已提速至月级；单家企业难以覆盖全部场景的研发需求，也不现实。
多数企业面临数据短缺、开发工具匮乏等共性难题：一家割草机器人初创公司可能连不同地形障碍物数据都难以集齐；四足机器人团队常需数月搭建开发框架。
一个可通用的底层方案，可大幅提升效率、加速生态成型。因此，地平线推出具身智能开源模型与HSD Together模式，并明确生态定位：无论在智能驾驶时代还是机器人时代，“地平线都只造兵器，不打仗”。
地瓜机器人CEO王丛指出：具身智能终将走向场景多元、生态各异，注定不是寡头垄断市场。
生态模式由此分野：一种是特斯拉式“帝国模式”，以闭环掌控定义单一品类极致体验；另一种是地平线选择的“土壤模式”——不做最高的树，而做生态生长的土壤。
当前，一批聚焦B端工业、C端服务及工业具身的明星企业，已在地平线土壤上繁衍成长：前地平线智能汽车事业部总裁张玉峰创办无界动力（B端工业），前智能驾驶总裁余轶南创办维他动力（C端机器人）。二人均受邀出席首届技术生态大会并分享创业实践。
维他动力CEO 余轶南
有前地平线员工评价：“余凯是战略型创业者，其视角不局限于未来五年做什么，而是围绕一个机遇能把盘子做多大。”
更长远看，基于生态理念，地平线可快速培育“地平线系”，提升具身智能产业链协同效率，最终达成生态赋能者定位。
业内有观点认为：“若百度是中国自动驾驶的黄埔军校，那么地平线或许就是未来中国Physical AI的黄埔军校。”