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作者 |肖恩

编辑 |德新

在去年末的年度开发者大会上，地瓜机器人发布了旗舰级具身智能大算力平台——旭日 S600，这个计算平台 560 TOPS 的算力即使现在来看，也依然是具身领域性能最强的平台之一。

7 月 15 日，在本届上海 WAIC 前夕，地瓜机器人再次举办了一场媒体沟通会，又把旭日 S600 推到了台前，这次地瓜想讲的是——量产。

2026 年被称为具身智能的量产元年。评价一家机器人公司的标准正在改变。

地瓜机器人开发者生态副总裁胡春旭说：“过去大家会问，机器人能不能跳舞，能不能翻跟头。现在大家关心的是，你的机器人能不能连续工作 24 小时，能不能重复动作一万次，功能能不能复用到另一款标准化产品？”

地瓜过去半年围绕旭日 S600 的工作，也都指向了同一个问题：怎样帮客户从原型，走到量产交付。

一、半年成绩单：告别demo，迈入规模部署

先看过去半年多，地瓜机器人交出了一张怎样的成绩单？

去年旭日 S600 公布了傅利叶、加速进化、自变量机器人、星动纪元等在内的首批合作伙伴；半年后，地瓜披露这个平台上已经与超过 20 家头部客户展开合作，新增的客户包括优必选、帕西尼、小雨智造、智在无界、千寻智能、叮当动力等。

合作范围也从最初的人形机器人，扩展到了工业具身、3C 柔性产线、具身大模型、世界模型和全模态感知。人形机器人（上海）有限公司的灵龙 2.0 计划在今年第三季度启动应用验证，北京人形机器人创新中心的天工 3.0 计划在年内量产交付；千寻智能、智在无界、自变量机器人等模型公司，也在把模型搬到 S600 上运行。

在众多在推进的量产项目中，尤其引人注目的，是地瓜机器人与它石智航进行中的全国首个千台级工业具身机器人规模化部署项目。

它石智航全新一代 A3 轮式双臂工业机器人搭载旭日 S600，面向工业、汽车和科研场景展开部署。

在此之前，它石首批百台级 A 系列机器人已经在上海嘉定落地，进入柔性线束装配等工业工序。双方还完成了具身大模型在旭日 S600 上的适配与真机部署。

线束装配是工业自动化里公认的难题。线缆柔软、容易变形和缠绕，同一个动作面对不同线束时，接触位置、力度和路径都可能变化。固定程序能处理标准零件，却很难应付这种不断变化的物体。

它石智航联合创始人陈同庆说：“Demo 证明可能性，产线考验可靠性。”

陈同庆提到，机器人从 POC 进入产线，最终要重新算三笔账：成功率、生产节拍和部署成本。一次推理延迟、一次规划卡顿，放在演示中影响不大，落到产线上就会拖慢节拍；换一个工位或者换一种物料，如果仍然需要几个月重新训练和调试，也很难复制到更多工厂。

在合作中，陈同庆印象最深的是模型第一次部署到旭日 S600 后就能实现实时、高帧率运行。地瓜团队参与了模型量化，也有工程师驻场解决真机适配问题。在他看来，选择一套机器人算力平台，除了芯片本身，还要看团队有没有工程交付经验，背后有没有成熟的供应链。

帕西尼联合创始人聂相如在沟通会上说，他们选择芯片，首先看重的是团队和长期技术路线。芯片装进机器人后不会轻易更换，帕西尼看重地瓜覆盖不同赛道、不同场景的生态，也看重双方研发团队在模型适配中的响应速度。

智在无界的 Being-H 系列模型适配 S600 后，推理速度接近 30 FPS。

章鱼动力联合创始人樊庆元则提到，他们在开发多模态数据采集设备时，地瓜很快提供了一套已有的参考设计，省下了从头搭建硬件方案的时间，后者提供的云端工具也帮初创期的团队减少了训练环境和数据工具的重复建设。

这些合作伙伴的评价，提到最多的已经不只是算力，模型量化、驻场联调、参考设计、工具链和供应链，都是他们做出选择的原因。这也是地瓜过去半年最明显的变化，它不只是在推动旭日 S600 量产，也在帮助客户从 Demo一步步走到交付。

二、把一颗芯片装进机器人，一共分几步？

一颗芯片装进机器人，远不是把计算模组放进机身那么简单。

地瓜在过去半年围绕旭日 S600，主要在攻克几个方向：让更多模型在端侧运行，让机器人具备感知、操作和运动控制能力，再通过工具链降低开发门槛。

先从模型适配开始。模型能不能在端侧跑起来，是衡量机器人计算平台的重要标准。机器人没有无限的算力和网络条件，模型不仅要理解视觉和语言，还要在很短时间内完成动作决策，并和传感器、执行器保持同步。

过去半年，地瓜围绕旭日 S600 适配了主流 VLA 模型，同时覆盖 VLM、LLM、语音识别和感知算法。沟通会上，地瓜提到了一组数据：Physical Intelligence 的 Pi0 在 S600 上实现了 10.1 FPS 推理速度，千寻智能 Spirit v1.5 达到 6.7 FPS，Hugging Face 的 SmoVLA 达到 47.6 FPS。

这些数字代表不同模型在端侧运行的效果。

对于机器人来说，速度并不是单纯的性能指标，而会直接影响动作响应。模型需要足够快，机器人才能在抓取、移动和交互过程中及时根据环境变化调整动作。

除了 VLA 模型，地瓜也展示了 Qwen3-VL、Qwen3 和 Whisper 等视觉语言、语言和语音模型在旭日 S600 上的运行效果。

胡春旭提到：“我们要的不只是纸面参数好看，更多是要在真实场景里把算法真正跑快。”

这也是地瓜过去半年持续做模型适配的原因。对于机器人公司来说，拿到一颗高算力芯片只是开始，真正困难的是让自己的模型、算法和硬件组合起来，在真实机器人上稳定运行。

模型跑起来之后，下一步是让机器人具备行动能力。

地瓜围绕机器人运行所需的几个关键环节，持续开发了一系列算法方案，包括空间感知、定位、操作和运动控制。

在感知方面，Surrounding Omni-Vision 通过多路视觉输入，让机器人能够理解周围环境，并完成避障和路径规划；在操作方面，VO-DP+ 让机器人仅依靠视觉信息完成抓取、整理等任务；在运动控制方面，WM-LOCO 则帮助人形机器人预测未来落脚位置，在梅花桩、断桥和楼梯等复杂地形中保持稳定行走。

现场展示的 HoloBrain 也是其中的代表。这个轻量化 VLA 模型通过融合视觉信息和机器人运动信息，可以完成抓取、收纳等长序列任务。地瓜希望通过这些参考自研算法，降低客户从模型到机器人的适配难度。

芯片公司为什么要花这么多精力去做算法？很多人对地瓜都有这个疑问。

地瓜机器人CEO 王从

地瓜 CEO 王丛在采访中提到，做自研算法主要是为了帮助客户更好地适配芯片，把常见任务先在自己的平台上跑通，为客户后续开发提供参考。

换句话说，地瓜做的是一套“样板方案”。除了模型和算法，地瓜还在解决另一个更实际的问题：降低机器人开发的复杂度。

过去，一个机器人功能从想法到落地，需要经历数据准备、模型训练、仿真验证、硬件连接、代码调试和真机测试多个环节。工程师需要在不同工具之间反复切换，大量时间消耗在配置环境、查阅文档和解决适配问题上。

地瓜这次重点更新的 RoboGo、RDK Studio 和 Moss，就是围绕这条开发流程展开。

其中，RoboGo 负责数据处理、模型训练、仿真和量化部署；RDK Studio 面向开发者，负责设备连接、应用开发和真机调试；Moss 则作为机器人开发 Agent，帮助工程师调用代码、文档和硬件工具。

地瓜希望做的，并不是让 AI 替代整个机器人开发过程，而是减少其中大量重复性的工程工作。

胡春旭在现场分享了一个案例。一款此前没有适配过的新相机，如果按照过去的流程，需要经验丰富的 ISP 工程师花 5 到 10 天调试；通过 Agent 辅助，他们用两个小时完成了初步调优，最终达到了肉眼难以分辨的图像效果。

Moss 也在这次沟通会上宣布开源。过去几个月，已经有数万名开发者使用 Moss 开发机器人应用。通过自然语言指令，开发者可以让 Agent 理解任务需求，再调用相应工具完成部分开发和调试工作。

当然，Agent 目前还不能独立完成一台机器人的开发。面对复杂模型、定制硬件和现场问题，工程师仍然是不可替代的角色，但它已经能帮工程师节约大量的时间。

模型需要跑得起来，机器人需要动得起来，开发过程也需要更简单一些。对于地瓜来说，旭日S600 半年来补上的，正是从芯片到机器人之间那些必须解决的工程环节。

从模型适配、参考算法到开发工具，地瓜做的很多工作已经超出芯片本身，都是为了让客户少在重复适配和调试上花时间，更快跨过量产这道关。

三、 10万开发者背后的长期主义

不久前，地瓜机器人给一群 8 到 14 岁的孩子办了一场机器人科普活动。这件事看起来和一家机器人芯片公司的业务没太大关系。

但王丛在沟通会后的采访里解释了这件事的逻辑：他们更愿意投入那些“现在投入 1 块钱，5 年后还有价值”的事情。青少年科普、开发者大会、高校课程，短期很难看到回报，但会慢慢积累开发者、口碑和信任。王丛把这些看作公司长期布局的一部分。

目前，地瓜的平台已经连接了超过 10 万名开发者，合作对象也从高校和独立开发者，延伸到 ROS、Hugging Face、Ultralytics、RoboParty 等机器人和 AI 社区。

很多工程师第一次接触机器人，就是从一块开发板、一门课程或者一个开源项目开始。工具是否顺手，模型能不能快速跑通，都会影响他们以后选择什么平台。

这也解释了地瓜为什么会做那么多芯片之外的事。

它适配主流模型，开发参考算法，持续更新 RDK Studio 和 RoboGo，又把 Moss 开源。因为只交付一颗芯片，开发者拿到手后，仍然要面对模型迁移、环境配置、硬件连接和调试。中间任何一环太繁琐，算力再高的板卡，也可能最后躺在实验室的柜子里。

地瓜与客户的合作也因此做得更深。模型量化、专家驻场、参考设计和量产支持，已经超出了传统芯片采购的范围。

王丛说，很多真实需求不是开一次会就能问出来的。团队跟客户联合调试两三个月后，一些之前没想到的问题才会慢慢冒出来。地瓜更早进入项目，也就更早积累了客户需求、软件经验和供应链关系。这些经验再回到下一版产品和工具里，后来的客户就有机会少踩一些坑。

王丛把这种积累称为“复利”。

开发者愿不愿意长期使用，客户做下一代产品时会不会继续选择这套平台，时间久了，才看得出这套生态能不能真正成长起来。

具身智能行业还没有统一的标准。谁能先把这块底座做得更好用、更可靠，谁才更接近“最大公约数”的位置。

对地瓜来说，旭日 S600 只是起点。地瓜想做的，不只是交付一颗芯片，而是陪着客户从样机走向产品，再走向规模交付。