编者按 “领时代·智未来”，2026北京车展如约而至！4月24日，搜狐汽车邀约数十位海内外车企掌舵者做客直播间，开启“王牌对话”。从豪华、合资、自主品牌，到产业链、科技跨界品牌，精彩对谈，深度解析，从企业家视角把脉中国汽车产业。

　　“具身和智驾类似，核心都是数据采集和训练。”4月24日，在北京车展活动媒体沟通环节，四维图新CEO程鹏开门见山地指出，要把具身机器人训练好，所需要的数据采集量5年可能翻1000倍。

　　在采访前的发布会上，四维图新首次发布了智能体数据综合解决方案，包含智能体感知、数据采集方案（4D空间记录终端、动作捕捉手套、全身运动捕捉套装等高精度采集硬件），智能体全链路合规方案（数据合规服务、智能合规融合终端），及已落地的六大场景应用方案。

　　这落地的六大场景应用方案，包括人形机器人、工业机械臂、无人车、四足机器人等。不难看出，四维图新正纵深发力，开拓具身智能全新赛道。

　　在业务上的更新背后，具身智能正在成为四维图新的第三增长曲线。“第一曲线是地图导航，第二曲线是汽车智能化，第三曲线是移动智能平台。”程鹏指出，这一赛道一是数据量大，几乎无限长，二是价值高，极其复杂，有难度。既有需求、又有难度、又有价值。

　　对四维图新而言，数据采集、合规是一项其极其熟练的工作。“支撑四维图新布局具身智能与智能汽车领域的核心，正是多年沉淀的数据资源与多元数据源。”4月24日，在搜狐汽车“王牌对话”直播间，四维图新高级副总裁、CMO兼董秘孟庆昕说。

　　据程鹏介绍，四维图新用4年时间，把车的数据合规业务从0做到10个亿，这包括车外数据采集合规、车内用户隐私数据保护等。这类问题，同样将在机器人领域复现。

　　“把信息安全搞好，把合规做好，把功能安全做好，在确保功能安全的前提下再来做AI变革，不是闷头瞎干。”程鹏说。

　　目前，四维图新汽车相关业务正处于稳健发展之中。据车展期间公开的新增定点数据，四维图新2025年交付订单保持增长，智驾业务板块累计获得定点超900万套，正在交付120余款车型的量产项目。智能座舱方案新增定点135万套，已实现量产或定点。海外导航方案新增定点100万套，旗下杰发科技AC8015芯片量产车型超百款，量产验证超过500万颗，出海比例超50%。

　　面向智能汽车、具身智能甚至是物理AI世界的未来，这家以数据为核心的公司，正在迎来一个以数据为核心的时代。

　　媒体：智能体风口起来了，对四维图新拓展汽车或是具身智能领域有什么帮助？智能体在企业应用中涉及合规监管的担忧，四维图新的竞争优势是什么？

　　程鹏：我们自己调研后的总结是：具身和智驾类似，核心都是数据采集和训练。智驾场景相对简单——车只能在道路上开，基本就是道路场景，我们做地图和导航出身，对道路场景非常熟悉。

　　第二，智驾的姿态也简单，因为车是方盒，只有加速、刹车、转向，我们称之为有限姿态的单一场景。具身则复杂得多，是多姿态的——头可以转，胳膊可以动，手指头可以动，腿可以移，姿态极多。而且场景无限：可以在马路上，可以在家里，可以在商场，可以在工厂；即便是工厂，每一个工位的工作内容也不一样。

　　我们把这种情况总结为多姿态、无限场景。这意味着什么？意味着数据量——你要真的把具身机器人训练好，数据采集量非常大。从行业规模判断，我们初步估算过，大概5年可能翻1000倍。我们自己用4年时间，把车的数据合规业务从0做到10个亿；机器人要翻1000倍的数据量，这个业务肯定值得干。所以我们成立具身小组，第一件事就是做数据合规。

　　我原来帮车厂解决什么问题？这个车在什么地方可以采数据，什么地方不让采，有可能敏感地区不让采。第二是用户隐私——车内的，以及外面不该拍的，人脸、车牌、门牌号，都要保护。在机器人领域同样遇到这些问题，甚至更严重——机器人到你家里，人家家里衣服都不敢脱，因为有两只眼睛一直看着你，你不知道它拍到哪去了。所以用户隐私、国家安全必须搞好。

　　还有信息安全。什么是信息安全？当年我们搞智能网联车的时候，要解决怎么确保车不被恶意控制。机器人同样面临这个问题——《三体》里，罗辑冬眠后被机器人用餐刀挟持那段，很惊悚。所以机器人也要解决信息安全，怎么不被控制。

　　最后我们还发现一个和车不一样的地方：商业机密。比如机器人在工位上抓哪个零部件、怎么装的，那是厂家的商业机密，不能随便把数据给别人用。

　　这个赛道，第一，数据量大，几乎无限长；第二，价值高，极其复杂，有难度。我们做业务选择，总结为强需求、共选择——既有需求、又有难度、又有价值。所以我们决定把这件事作为接下来的重点第三曲线：第一曲线是地图导航，第二曲线是汽车智能化，第三曲线是移动智能平台。

　　当然，数据是我们选的最大的一块，里面还有很多小的东西，都很难。你到楼下可以看到我们做的一些采集装备。做数据就得采集，车里装摄像头、激光雷达、惯导去采；机器人也一样，要装在人身上——装在头上（眼睛部位）、胳膊上、手上，类似于好莱坞拍《阿凡达》时的动作捕捉方法。

　　我们机器人做数据训练也是这个路数：让最熟练的人演示一遍，看他怎么干，学他的动作。这和智驾学老司机是一样的，学最牛的人怎么干。所以我们做了采集装备的研发，现在已有样品出来，动作捕捉数据模型、硬件采集装备、手套，都在推进。目前在这个赛道里先做这几件事，行业最需要、又没人干的，我们先干。

　　程鹏：我们很早就开始搞，因为团队都是学AI的，很早部署了系统。内部全面装DeepSeek，做AI转型、组织流程重构。分几个方向：

　　一个叫生产力提升——现在大家普遍在做的AI提效，比如写代码、写文章，用AI写完自己审查一下就行。

　　另一个是做产品——用大模型训练出好的优质数据，形成端到端的智驾方法，用智能体、大模型去做产品提升和用户体验。像我们的车里座舱现在可以直接用智能体交互。

　　还有一个是公司组织重构——打造超级员工。去年6月所有干部已考核完AI能力，今年要求更高——所有员工都必须成为AI超级员工。核心要求是：你的产出必须基于AI，必须用AI。你的代码是手写的，不认；你用AI写完，然后你来改、来调，架构现在很多AI已经能干。这叫AI原生。

　　关于AI的态度：安全性肯定要管，但不能因为怕风险就不用，那是因噎废食。3年之内一定被淘汰。

　　回到刚才讲的信息安全——把信息安全搞好，把合规做好，把功能安全做好，在确保功能安全的前提下再来做AI变革，不是闷头瞎干。

　　程鹏：应该是说基于AI的业务。现在所有的业务都跟AI有关，没有一个不涉及AI的——要么算力芯片，要么算法，要么数据。所有业务本质上都是基于AI的。

　　媒体：数据合规基地可以帮助车企出海，但不同国家差异巨大，全球化合规如何高效复用？

　　程鹏：本质上还是那几件事。每个国家痛点不一样，但用户隐私是绝大部分国家的共同要求，很多都是跟着欧洲GDPR走。信息安全和国家安全，各国也都在学彼此的做法。最终基础都是用户隐私、信息安全和功能安全，上面其实大同小异，具体的法规条款不同。

　　我们最近帮一个厂家出海做100多个国家的合规分析，原来他们自己评估要6个月，我们用AI三周就做完了。方法就是训练一个法规智能体，把100多个国家的所有法规（约2万字）喂进去，它自动比对现有方案的差异项，然后一个个解决。

　　模型搭好之后，日后进入新市场只需找差异项，针对性改进即可。而且差异会越来越小，大家都在互相学习、趋同。

　　媒体：四维图新的高精度地图、定位、感知算力，从汽车迁移到机器人，最大的挑战是什么？

　　程鹏：现在行业的核心问题是：谁来牵引你？算力都被拿去卖TOKEN了。算力涨价，存储算力都在涨，汽车行业和机器人行业都买不到。这是我们面临的主要挑战——你有业务、有订单，但买不到芯片、买不到存储，这是物理隔断，因为资源都被拿去搞大模型训练中心、卖专利、卖TOKEN了。汽车行业现在被列为传统行业。

　　我们做的是感知和执行反馈——一个马达驱动，内容相对简单的芯片。要做高端芯片的话，目前还是空白。所以早期积累一定要做好。

　　你看我们做手机采集装备，第一步先从汽车场景切入。就像我们给汽车行业供货一样——我们不造车，机器人这边我们也不造机器人。大家都知道，机器人十年前外形和现在没本质变化，但核心技术是一样的。所以我们从擅长的技术数据入手。

　　媒体：数据采集是劳动密集型和资本密集型，腾讯、阿里等大公司更有钱。如果大公司进入，四维图新有什么独特优势？

　　程鹏：这是个好问题。产品选择我们有四个标准：第一，真实用户需求；第二，商业价值；第三，能干、能挣钱；第四，假设这个领域BAT和华为用无限资源来砸，你能扛多久？我们说能扛18个月就可以干。所有业务都要能扛18个月，否则在无限资源面前，你会被挖人，时间长了也扛不住。

　　媒体：机器人会在哪个时间节点迎来爆发？机器人商业化落地会以什么形态进入生活？

　　工业强为什么？因为已经被验证了。目前机器人真正被验证的就两个方向：一个是工业机器人，机械自动化供应商的生产线上多年前就有机械臂，把机械臂演变成具身机器人，不一定都是人形，也许是胳膊是具身，腿是轮子，会变形成新形态。工业场景会沿着以前的路线继续发展，在很多工位上取代产业工人，这是我看到的最大方向。

　　另一个被验证的是表演——春晚跳舞、功夫表演，这是情绪价值提供器。工业场景对应的是产业工人提效者，表演场景对应的是情绪价值提供者。

　　因为两轮车自动化做得比较好，所以张雪就需要我们的芯片做仪表化——我们的芯片方案可以连头盔、连手机，以前两轮车里什么都没有。要没有我们，他们自研要两年才能行；有我们，连芯片带操作系统带云端服务，一两个月就交付。

　　两轮车市场增长确实比较乐观。今年四维图新旗下杰发科技芯片订货量比去年翻了10倍，主要是两轮车业务；两轮车单独算增长了300倍。

　　中国两轮车年产量约9000万辆（含电动自行车、电动摩托车等口径），汽车年产量约3000万辆。两轮车智能化程度低，机会大。我们把汽车芯片方案改适合两轮车，原来以为要求不高，后来发现要求更高——两轮车在外面风吹日晒，骑手一天到晚在外面跑，北方零下二三十度也得用。我们的芯片是零下40°C到125°C车规级标准，完全没问题，比消费级方案有竞争力。

　　现阶段受限的主要有两个：一是国家标准，必须达到要求；二是没有能力的公司、没有数据的公司会掉队。

　　我们的特点有两个：一是赛道，从四轮车扩展到两轮车、具身机器人；二是区域，从国内扩展到出海。

　　关于舱驾一体，喊了很多年，但关键是有没有真正做出来。目前只有小鹏是第一个真正搞的，他们把自研芯片、座舱、智驾团队整合在一起。我们也有这个能力，但最终车厂是决策方，座舱和智驾分属不同部门，各买各的，怎么可能整合？所以目前还只是口号和故事。

　　舱驾融合确实能降本，一个芯片干两个人的活，体验更好，成本更低。PC和高端手机已经做到了。

　　声明：本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。九游会真人游戏