白皮书|跃迁联盟重磅发布《技术升维:智驾人为什么集体走向机器人》

2023 年至今，国内智能驾驶赛道已有 37 位核心高管及业务一号位跨界创立或加入具身智能企业，覆盖 21 家头部初创公司，其中 76% 成立于 2024-2026 年。

这场系统性、派系化、全链条的人才迁徙，本质是物理 AI 从专用智能向通用智能演进过程中的一次技术升维与产业接力。

本报告基于对 32 家核心企业的深度访谈、120+ 位行业人士的调研及全球权威机构数据，得出以下核心研究结论：

1) 技术迁移已被工程验证：智驾与具身智能共享"感知-决策-执行"底层闭环，智驾成熟的端到端模型、数据闭环和量产方法论，已将机器人研发周期缩短 3-5 年;

2) 中国供应链形成代际优势：全球唯一完整的电动车供应链可直接复用 70% 机器人零部件，2025 年中国生产了全球 91% 的人形机器人，这一优势将持续扩大至 2030 年;

3) 行业进入 L2-L3 关键跃迁期：据跃迁研究院技术拆解与测算，智驾技术只能解决约 60% 的共性问题，剩余40%的物理交互、非结构化环境适应等核心挑战，无法通过简单平移解决;

4) 分工格局已基本定型：未来 3 年将形成"智驾系做大脑，原生系做本体"的明确分工，跨界融合是唯一成功路径;

5) 蓝驰创投形成系统性布局：作为最早布局的机构之一，蓝驰已投资 11 家智驾系头部企业，覆盖全产业链，其投资逻辑对行业具有重要参考价值;

6) 全球呈现中美双雄格局：美国领先基础研究与通用智能，中国领先工程落地与供应链整合，双方在不同环节形成互补，共同主导全球产业发展。

正文

现象：

一场重塑产业格局的人才大迁徙

据《晚点LatePost》统计，过去两年，至少 20 位车企智驾业务一号位、17 位核心技术负责人转投具身智能。这场迁徙不是零散的个人选择，而是呈现出"批量出走、派系集结、高管创业"的鲜明特征，是技术升维在人才层面的直接体现。

1.1 六大派系人才流向全景图

这场迁徙形成了以理想、华为、地平线为核心的三大主力派系，以及百度、小米、小鹏等多个重要分支。不同派系的人才带着各自企业的技术基因和工程文化，正在重塑具身智能产业的技术路线和发展节奏：

资料来源：跃迁研究院

• 核心特征：

1) 级别高：90% 以上为公司副总裁及以上或业务一号位，其中包括 5 位前 CTO、8 位前智驾业务负责人;

2) 团队化：多数创始人带走了完整的核心技术团队，平均团队规模在 20-50 人之间，避免了从零开始的磨合成本;

3)  成功率高：智驾系创立的公司中，已有 7 家估值突破 50 亿，3 家突破百亿，融资成功率远高于行业平均水平;

4) 薪资溢价显著：具身智能公司为智驾核心人才开出的薪资普遍为原薪资的1.5-3 倍，部分首席科学家岗位年薪突破千万元。

1.2 蓝驰创投：智驾系创业者的系统性布局

蓝驰创投是这场人才迁徙中最活跃、最系统的投资机构之一。自 2023 年起，蓝驰便确立了聚焦智驾系创业者的投资策略，目前已投资 11 家相关企业，形成了覆盖通用大脑、人形本体、核心零部件、行业应用的完整产业布局。

• 蓝驰的投资逻辑具有鲜明的"智驾基因"：

1) 看重量产经验：优先投资经历过百万级量产验证的团队，认为量产能力是具身智能从 Demo 走向商业化的核心；

2) 看重团队磨合：偏好一起在智驾行业战斗过多年的老团队，认为默契的配合比单一的技术能力更重要；

3) 看重场景落地：不投空谈通用智能的公司，优先选择有明确落地场景和客户需求的项目。

蓝驰创投管理合伙人 陈维广 在接受《晚点LatePost》专访时表示：

"我们投资的是经过智驾战场验证过的团队。这些人经历过从 0 到 1 的技术突破和从 1 到 100万 的大规模量产验证，懂算法、懂系统、懂量产、懂商业。在具身智能这个行业，团队执行力是核心竞争力之一。"

蓝驰的投资逻辑已被市场初步验证：其投资的智驾系企业中，80% 在 18 个月内完成了下一轮融资，平均估值增长 5 倍以上。其中，至简动力成立仅 8 个月便完成 5 轮融资，累计融资 20 亿元，成为具身智能赛道最年轻的独角兽。

本质：

技术同源与升维基础

智驾人才能够大规模跨界的根本原因，是智驾与具身智能在底层技术上的高度同源性。一辆智能汽车本质上就是一台"四个轮子的专用机器人"，两者共享完全相同的技术架构和工程方法论。这种同源性，为技术升维提供了坚实的基础。

2.1 技术同源：同一个底座，两种形态

智驾与具身智能的技术栈几乎完全重叠，从感知、决策到执行，再到工程化体系，两者的核心技术和方法论可以直接迁移：

1) 感知层：都依赖摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多模态传感器进行环境感知，都需要解决目标检测、跟踪、语义分割等问题;

2) 决策层：都采用端到端大模型、世界模型、强化学习等核心技术进行决策规划，都需要处理不确定性和动态环境;

3) 执行层：都需要电机、减速器、控制器等核心零部件来完成物理动作，都需要解决精度、响应速度和可靠性问题;

4) 工程层：都需要解决功能安全、量产一致性、数据闭环、OTA 升级等工程问题，都遵循"数据驱动"的开发模式。

• 工程验证案例：

1. 至简动力LaST模型：成功将理想AD的车用VLA架构完整迁移至机器人，实现了"快反应、慢思考"的类人决策能力。该模型在机器人抓取、搬运等任务上的成功率达到 92%，研发周期比行业平均缩短 60%。至简动力创始人 贾鹏 表示："我们把在理想做智驾时积累的 1000 多万行代码、数据闭环体系和量产方法论，直接搬到了机器人上，这让我们少走了至少3年的弯路。"

2. 小米MiMo-Embodied：全球首个同时驱动汽车和机器人的统一基础模型，在自动驾驶的 BEV 感知、3D 目标检测和机器人的物体抓取、语义理解等29个 Benchmark 上，均超越了所有专用模型。这一成果从工程上证明了"一套模型可以同时解决驾驶和机器人问题"。

3. 特斯拉Optimus：直接复用了特斯拉FSD的AI系统和训练数据，包括神经网络架构、数据标注工具和训练平台。马斯克表示："Optimus 的大脑和 FSD 是同一个大脑，我们只是给它换了一个身体。没有 FSD 过去 10 年的积累，Optimus 至少还要再研发 10 年。"

2.2 供应链同源：从电动车到机器人的无缝延伸

中国在具身智能领域的核心优势，本质上是电动车供应链优势的自然延伸。过去十年，中国建立了全球唯一完整的电动车供应链体系，而人形机器人 70% 的零部件与电动车通用，这使得中国在机器人的成本和量产速度上具有不可比拟的优势：

1) 零部件复用率：人形机器人的电池、电机、传感器、线束、连接器、结构件等 70% 的零部件，与电动车完全通用或高度相似;

2) 成本优势：中国核心零部件价格仅为海外同类产品的 1/3-1/2。例如，国产伺服电机价格约为日本产品的 1/3，国产减速器价格约为德国产品的 1/2;

3) 量产速度：中国企业从产品设计到量产的周期仅为 12-18 个月，远快于美国的 36 个月 和日本的 24 个月。摩根士丹利《 2026 人形机器人前沿报告》数据显示：2025 年全球出货的 1.52 万台人形机器人中，1.38 万台产自中国，占比 91%。预计到 2030 年，这一比例将提升至 95% 以上。到 2035 年，中国人形机器人的平均制造成本将比美国低 40% 以上;

4) 关键趋势：智驾供应链正在向机器人领域大规模迁移。宁德时代已推出专为机器人设计的高能量密度电池，能量密度达到 300Wh/kg，续航时间超过 8 小时；比亚迪正在研发机器人专用伺服电机，效率提升 20%；地平线的征程 5 芯片已被超过 20 家机器人公司采用，成为机器人计算平台的主流选择。这种无缝的产业链协同，是任何其他国家都无法复制的。

• 本章小结

技术同源与供应链同源，共同构成了智驾技术向具身智能升维的基础。没有智驾行业过去十年在技术、工程和供应链上的积累，就没有今天具身智能产业的快速发展。

动力：

产业周期的必然选择

这场人才迁徙不是偶然的风口追逐，而是产业周期演进的必然结果。当智驾赛道进入格局收敛期，创新收益下降，而具身智能正处于技术升维的关键窗口，估值溢价最高，人才自然会向价值更高的领域流动。

3.1 智驾赛道：从"开卷"到"交卷"

国内智能驾驶行业经过十年的发展，已进入格局固化期，创新空间和创业机会大幅收窄：

1) 技术路线收敛：端到端大模型已成为行业共识，华为、小鹏、理想三家的技术路线高度趋同，没有本质差异。过去那种靠单一技术突破就能颠覆行业的时代已经结束;

2) 市场份额集中：华为、小鹏、理想三家占据了 80%以上的高端智驾市场，头部效应明显。腰部企业的生存空间被严重挤压，大量中小智驾公司已经倒闭或被收购;

3) 创新收益下降：一年几十亿的投入难以拉开体验差距，边际收益递减。例如，理想 AD Max 和 华为ADS 3.0 在城市 NGP 场景下的体验差异，已经很难被普通用户感知;

4) 人才饱和：智驾行业经过十年的发展，已经培养了大量的技术人才，但行业增长放缓，人才需求减少，出现了结构性过剩。

• 地平线创始人 余凯 直言：

"自动驾驶如果是一场大考，基本上快要交卷了。对核心技术高管来说，平台足够大，但证明自己的空间已经很小了。在智驾行业，你再努力，也很难做出比华为、小鹏更好的产品了。"

3.2 具身智能：技术升维的黄金窗口

与此同时，具身智能正处于从专用智能向通用智能升维的关键节点，是当前科技行业为数不多的万亿级蓝海市场：

1) 资本热度：2026 年 Q1 全球具身智能融资超 300 亿元，中国吸引了 46% 的资金。平均单笔融资额突破 1 亿元，远超同期智驾赛道的 5000 万元;

2) 技术成熟：端到端大模型、灵巧手、世界模型等关键技术取得突破性进展，机器人的运动能力和交互能力大幅提升;

3) 场景验证：工业制造、物流搬运等场景已开始小规模商业化落地，部分企业已经实现了盈利;

4) 估值溢价：具身智能公司的平均 PS（市销率）达到 35 倍，远高于智驾行业巅峰时期的 22 倍和电动车行业的 15 倍。同样的团队和技术，在具身智能赛道能获得 3-5 倍的估值。

• 核心逻辑

智驾人在智驾赛道积累的所有能力，在具身智能的技术升维过程中都获得了更高的价值回报。这是一场基于产业周期的理性选择，而不是盲目的跟风。一位从理想离职创立机器人公司的前高管表示："在理想，我一年能拿 500 万，但我能看到自己 10 年后的样子。而在机器人行业，我有机会创造一个千亿级的公司。"

• 本章小结：

智驾赛道的创新收敛与具身智能的技术升维，形成了完美的产业接力。人才的流动，本质上是技术能力在不同产业阶段的最优配置。

挑战：

技术升维的核心鸿沟

必须清醒地认识到，智驾技术不能完全解决具身智能的问题。这场迁徙不是简单的技术平移，而是一次难度更高的技术升维。从"解决驾驶问题"到"解决物理世界问题"，存在着难以跨越的核心鸿沟。

4.1 60% 与 40% 的升维鸿沟

据跃迁研究院对 15 家头部企业的技术拆解和测算，智驾技术只能解决人形机器人约 60% 的共性技术问题，剩余 40% 的核心挑战是智驾领域从未遇到过的。

• 40%的挑战主要集中在三个方面：

1) 物理交互能力：机器人需要精准控制力度、触觉和柔顺性，能够完成拧螺丝、插拔插头、折叠衣服等精细操作。而汽车只需要控制速度和方向，不需要与物体进行复杂的物理交互。例如，拧一个 M3 的螺丝，需要控制力度在 0.5-1N 之间，精度达到 0.1mm，这对机器人的关节控制和触觉感知提出了极高的要求。目前，即使是最先进的机器人，拧螺丝的成功率也只有 80% 左右，而人类可以达到 99.9% 以上;

2) 非结构化环境适应：智驾面对的是相对结构化的道路环境，有车道线、交通信号和明确的规则。而机器人需要在完全非结构化的家庭、工厂环境中工作，环境随时可能变化，没有固定的规则。例如，一个机器人需要在杂乱的桌子上找到一个杯子，然后把它拿到厨房。这个过程中，桌子上的物品可能随时变化，杯子的位置和角度也可能不同，这对机器人的感知和决策能力提出了巨大的挑战;

3) 多任务泛化能力：智驾只需要完成"驾驶"这一个单一任务，而机器人需要能够完成成千上万种不同的任务。一个通用机器人需要能够做饭、打扫卫生、照顾老人、搬运货物等，这要求机器人具备强大的泛化能力，能够快速学习新的任务。目前，大多数机器人只能完成单一的特定任务，泛化能力非常有限。

这 40% 的鸿沟，正是未来 3 年行业技术竞争的核心战场。谁能率先跨越这道鸿沟，谁就能成为行业的领导者。

4.2 两条技术升维路线的探索

智驾系创业者正在探索两条截然不同的技术升维路径，试图跨越这道鸿沟：

1) VLA路线（至简动力为代表）：将智驾成熟的视觉-语言-动作模型直接迁移，通过大量数据训练提升泛化能力。VLA模型能够将自然语言指令转化为机器人的动作，让机器人能够理解人类的意图并执行相应的任务。优势是研发速度快，能够快速实现特定场景的应用；劣势是物理交互能力弱，难以完成精细的操作任务;

2）AWE路线（它石智航为代表）：反主流路线，通过可穿戴设备采集人类的真实运动数据，构建 AI 世界引擎。AI 世界引擎能够模拟真实的物理世界，让机器人在虚拟环境中进行训练，然后将训练结果迁移到真实世界。优势是物理交互能力强，能够完成精细的操作任务；劣势是研发周期长，数据采集成本高。

• 蓝驰创投管理合伙人 朱天宇 表示：

"现在判断哪条路线正确还为时过早。我们同时投资了两家公司，就是相信市场最终会选出最优解。可能未来的终极方案是两者的结合，用VLA模型解决感知和决策问题，用AWE解决物理交互问题。"

• 本章小结

技术升维不是简单的能力复制，而是在原有基础上的突破与创新。智驾人带来了60%的基础能力，但剩下的40%需要整个行业共同探索。

全球格局：

中美双雄的差异化升维路径

当前全球具身智能产业已形成清晰的中美双雄主导格局，欧洲、日本、韩国仅在局部环节有优势。两国在技术升维的路径上呈现出明显的差异化特征：美国走"基础研究驱动"的路线，中国走"工程落地驱动"的路线。

资料来源：跃迁研究院

5.2 中国企业的全球升维机会

中美两国不是零和博弈，而是互补与合作的关系。中国企业可以依托自身的工程化和供应链优势，在全球技术升维过程中抓住四大历史性机会：

1) 供应链出海：成为全球机器人产业的"零部件工厂"，分享行业增长红利。中国的核心零部件企业可以为全球机器人厂商提供高性价比的产品，目前已经有多家中国零部件企业进入了特斯拉、Figure AI 等国际巨头的供应链体系；

2) 产品出海：先从工业场景和消费级四足机器人切入，逐步拓展全球市场。宇树科技的四足机器人已经出口到全球 100 多个国家和地区，累计销量超过5万台；维他动力 的 Vbot 超能机器狗也获得了大量海外订单，预订销售额近亿元;

3) 技术合作：中国提供工程化和供应链能力，美国提供基础算法和技术，共同开发全球市场。例如，中国的机器人本体厂商可以与美国的 AI 公司合作，将美国的先进算法应用到中国的机器人产品上，实现优势互补;

4) 标准输出：积极参与国际标准制定，将中国的技术标准和产业实践推向全球，提升中国在全球具身智能产业中的话语权。目前，中国已经参与了多项国际机器人标准的制定工作。

• 本章小结：

美国在技术升维的"高度"上领先，中国在技术升维的"速度"和"广度"上领先。双方的差异化竞争与合作，将共同推动全球具身智能产业的发展。

分工与趋势：

技术升维下的产业未来

随着技术升维的不断深入，具身智能产业的分工格局和发展趋势正在逐渐清晰。未来3年，行业将从"百花齐放"走向"分工明确、头部集中"的新阶段。

6.1 不可逆转的分工格局

未来3年，具身智能行业将形成不可逆转的"智驾系做大脑，原生系做本体"的分工格局，跨界融合是唯一成功路径。

这种分工不是人为划分的，而是由两类团队的基因和能力边界决定的：

1）智驾系的核心能力边界：擅长算法、系统工程、数据闭环和大规模量产管理，能够快速构建机器人的"大脑"和"神经系统"。但他们普遍缺乏对机器人本体结构、运动控制和物理交互的深刻理解，很难独立打造出性能优异的机器人本体；

2）原生系的核心能力边界：擅长机器人本体设计、运动控制、关节技术和场景理解，能够打造出性能优异的"身体"和"四肢"。但他们普遍缺乏大模型、端到端系统和数据闭环的工程经验，很难独立开发出先进的机器人大脑；

任何试图"通吃"的公司都将面临巨大的挑战。最成功的模式一定是"智驾系大脑+原生系本体"的强强联合。众擎机器人引入小鹏前自动驾驶负责人 李力耘担任 CTO，就是这种模式的典型代表：众擎机器人负责本体设计和制造，李力耘团队负责开发机器人的大脑和控制系统，双方优势互补，共同推进产品的商业化落地。

6.2 产业发展三大趋势

基于对技术升维路径和产业周期的分析，我们认为未来 3 年具身智能产业将呈现以下三大趋势：

1) 技术路线收敛：经过 3-5 年的探索，行业将逐渐形成 1-2 条主流技术路线，结束当前百花齐放的局面。VLA模型很可能成为主流的技术路线，而AWE等其他路线将在特定领域发挥作用;

2) 市场份额集中：头部企业将凭借技术、资金和规模优势，快速抢占市场份额，行业前5名将占据70%以上的市场。大量缺乏核心竞争力的中小企业将被淘汰或被收购;

3) 商业化加速：随着技术成熟和成本下降，工业场景将率先实现大规模商业化，成为行业增长的主要动力。预计到 2028 年，全球工业人形机器人的市场规模将突破 1000 亿元。

产业投资启示

基于对技术升维本质和产业发展规律的深刻理解，我们对具身智能产业的投资提出以下宏观启示：

7.1 投资主线：围绕技术升维的三个核心环节

未来3年，具身智能产业的投资机会将主要围绕技术升维的三个核心环节展开：

1) 基础能力环节：包括核心零部件、专用芯片、仿真平台等，是技术升维的基础。无论哪家机器人公司最终胜出，这些环节的企业都将受益于行业的整体增长。重点关注灵巧手、减速器、六维力传感器、机器人专用芯片等细分赛道;

2) 大脑能力环节：包括通用 VLA 模型、机器人操作系统、数据平台等，是技术升维的核心。谁能率先打造出通用的机器人大脑平台，谁就将成为下一个"英伟达"。重点关注有智驾背景的通用大脑公司；

3) 场景落地环节：包括工业制造、物流搬运、商业服务等垂直领域的解决方案提供商，是技术升维的价值体现。重点关注已经在特定场景验证了商业闭环，并且有客户复购的公司。

7.2 投资原则：穿越泡沫，聚焦价值

在当前资本热度较高的市场环境下，投资者应坚持以下投资原则：

1) 价值优先于概念：避开空谈"通用智能"的公司，优先关注已经在特定场景取得实际进展的企业。不要被 Demo 演示迷惑，要重点考察真实场景下的连续运行数据和客户复购数据;

2) 团队优先于技术：具身智能是一个"执行力为王"的行业，团队的工程化能力和量产经验比单一的技术优势更重要。优先选择有智驾或机器人行业成功经验的连续创业者;

3) 长期优先于短期：技术升维是一个长期过程，投资者应保持耐心，避免追求短期的估值泡沫。具身智能产业的发展周期可能长达 10-20 年，真正的赢家将在未来 5-10 年逐渐显现。

十年前，一群互联网人跨界造车，用软件定义汽车，改写了全球汽车产业的格局；

今天，一群智驾人转身走向机器人，用AI定义物理世界，正在推开通用智能时代的大门。

这不是简单的赛道切换，不是资本驱动的泡沫迁徙，而是智能技术从数字世界向物理世界的系统性升维，是一场注定会重塑人类生产生活方式的产业革命。

波士顿动力用三十年证明了机器人"能走能跳"，而这一代智驾创业者要证明的是机器人"能干活、能赚钱"。未来 3 年，行业将经历残酷的洗牌，超过 60% 的公司会被淘汰，但真正的赢家将脱颖而出，成为下一个时代的巨头。

所有的泡沫终将被交付清算，所有的喧嚣终将归于平静。当智驾人的工程理性与机器人的通用智能完成深度融合，一个被智能重新定义的物理世界，正在向我们走来。

参考文献

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