上海世界人工智能大会（WAIC）开幕前夕，地瓜机器人在上海举办了一场媒体沟通会，围绕具身智能芯片的算力、行业落地进展及未来趋势等话题展开深入探讨。地瓜机器人CEO王丛在会上表示，当前具身智能行业从芯片算力到数据标准，从算法路线到落地场景，均存在诸多不确定性，尚未形成统一标准。
在沟通会上，王丛详细介绍了旭日S600芯片的落地进展。这款发布半年多的芯片已与它石智航、优必选、北京人形机器人创新中心等20余家头部客户达成合作，覆盖人形机器人、工业轮式双臂、3C柔性作业、具身大模型等多个场景。例如，它石智航A3机器人将搭载旭日S600实现规模化工业部署，北京人形“天工3.0”计划于2026年下半年量产交付，人形机器人（上海）“灵龙2.0”将于三季度完成多场景验证。超过100家产业链伙伴已完成与该芯片的协同适配。
针对芯片算力问题，王丛坦言，目前行业并无明确标准规定具身机器人芯片应具备多大算力，也无人能准确指出算法所需的具体算力规模。他以智驾芯片的发展历程为例，指出从1T到4T再到10T的算力提升是逐步摸索的结果，至今汽车行业仍未确定理想的算力标准。他认为，具身智能行业同样需要时间探索，未来十年甚至二十年，能效、算法、数据等维度将持续演进。
在行业竞争方面，王丛认为，尽管摩尔线程、高通等企业纷纷布局具身计算与大模型算力，但真正推出可落地产品的企业并不多。他表示，行业目前远未进入白热化竞争阶段，地瓜机器人的核心关注点在于打磨产品、响应客户需求。他强调，行业整体向前发展、玩家增多对所有参与者都是好事。
谈及细分场景的落地前景，王丛指出，仓储搬运、物料转运等技术门槛相对较低的场景已基本跑通。然而，技术成熟后，产品性价比和系统对接成为关键问题。不同仓库的货架高度、场地尺寸各异，还需对接已有的搬运设备和WMS仓储管理系统，这些都是落地过程中必须解决的实际问题。他认为，供应链持续降本和行业与客户共同打磨“最后一公里”解决方案将推动规模化落地。
对于具身智能芯片的出货量预测，王丛表示，由于不同机构对今年整机出货数据的预测差异较大，地瓜机器人更倾向于根据实际客户项目情况判断，暂不对外做具体数值预测。关于芯片在机器人整机中的成本占比，他参考了手机和汽车行业的规律，认为机器人行业成熟后，芯片成本占比在5%—10%的区间较为合理。
在工业机器人与普通技术工人的优劣对比方面，王丛认为，工业机器人的核心优势在于填补“人不愿意做的岗位”缺口，如制鞋行业的粘底工序和搬运等重复性劳动。然而，其劣势在于通用能力不足，难以适配规则复杂、差异化大的工厂场景，目前真正能替代人工的场景仍在逐步拓展中。
针对具身算法泛化能力提升的原因，王丛指出，这主要得益于行业数据量的积累和数据治理基础工作的扎实推进。他认为，泛化能力的增强并未依赖革命性技术突破，而是行业把基础工作越做越扎实的结果。对于模型尺寸偏小与落地规模有限的关系，他表示，目前行业模型迭代速度很快，半年基本就会有一次明显的参数升级，后续模型规模将逐步提升。端侧模型至少会达到30B，云端模型将超过100B，以实现具身效果。
在数据矛盾问题上，王丛认为，尽管高质量数据来自真实场景，而真实场景落地又对模型效果有很高要求，但这一矛盾并非绝对。他以智驾行业为例，指出早期没有商业化收益时，行业也愿意先行投入探索，先把数据规模做起来，再逐步优化。他认为，具身智能行业也会经历类似阶段，废掉几波数据、走几次弯路后，自然会形成可行的落地路径。
对于世界模型的发展走向，王丛表示，目前世界模型多作为特征提取模块，为VLA等模型提供特征输入，辅助数据验证和测试。他认为，等到大家不再刻意提及“世界模型”时，就说明这条路真正跑通了，技术已融入产品中。他以自动驾驶行业为例，指出早年大家会反复讨论技术路线和名词概念，现在则更关注实际运行效果。
在回应地瓜机器人的核心卡点问题时，王丛认为，在中国市场很难说存在不可突破的壁垒。他表示，地瓜机器人向海外头部企业学习研发细节，但最终要落脚到客户的真实需求上。他强调，地瓜机器人踩中了行业最核心的需求，即完成市面上主流模型、算法产品的深度适配，帮客户打消了模型部署的核心顾虑。
针对客户反馈和改进需求，王丛表示，切换到不同的芯片架构必然需要投入更多人员做算法迁移和适配，这是更换技术路线的正常现象。他指出，有量化部署经验、熟悉端侧优化的团队迁移起来会更快。他表示，地瓜机器人与客户的合作衔接顺畅，会一步步配合优化工具链和配套支持，把适配工作做扎实。
对于客户数据的获取问题，王丛明确表示，地瓜机器人不拿客户的业务数据。他解释说，地瓜机器人做自研算法的核心目的是帮助客户更好地适配芯片，整个过程都是和客户共创的，不会获取客户的核心业务数据。
