獨家對話鑒智劉競秀：左手全棧方案，右手數據閉環

2025年的最后一個月，四維圖新戰略入股鑒智機器人，成為其第一大股東（持股39.14%）。重組后的“新鑒智”將成為四維圖新旗下智駕業務平臺，目標是在兩年內躋身行業前列，并積極籌備獨立IPO。

隨著資本整合的深入，這家匯聚了四維圖新深厚產業資源和鑒智機器人AI創新及工程落地能力的新公司，有望成為智駕行業格局調整的重要力量。

在此之際，《汽車觀察》獨家對話鑒智機器人合伙人、商務副總裁劉競秀，這個未來獨角獸，將用怎樣的獨門秘籍，在自動駕駛紅海殺出血路？

“唯一且最具希望的選擇”

對于外界最關心的問題：雙方合并后，鑒智機器人在戰略考量和角色定位上將發生哪些改變與調整？劉競秀用“互補共贏”四個字概括道：“此次合并堪稱是雙方的關鍵戰略抉擇，從產品、研發、商務、市場、投融資等維度全面互補，是互相成就的必然選擇。”

近年來，國內智駕市場持續收斂，2021年后幾乎沒有新玩家入場，有些公司因量產能力不足被市場淘汰，有些公司因缺乏高階算法能力被市場淘汰。而鑒智機器人則是智駕賽道后半場入局的新玩家中唯一實現高階智駕量產的創業公司。“鑒智機器人與四維圖新的組合，是目前地平線生態中唯一一家具備高、中、低階全系產品線覆蓋的企業。”劉競秀強調道。

鑒智機器人合伙人、商務副總裁劉競秀接受《汽車觀察》獨家專訪

具體來看，四維圖新手握大量征程6B項目，某國際頭部主機廠全球平臺是其首個定點；鑒智機器人已完成征程6E的中階標桿量產，并同時在開發地平線生態中唯一的征程6P高階項目。雙方合并后，產品線布局的獨特性將進一步凸顯。

此前，鑒智機器人雖已實現中高階方案的量產落地，但整體仍面臨著商業化變現與資本運作挑戰；而四維圖新盡管中低階項目儲備豐富，但在中高階市場的布局仍在持續推進中。合并后，雙方將快速躋身地平線生態頭部玩家陣營，后續還可向其他芯片平臺拓展，未來仍有大量客戶需求待滿足。

“生態開放難免存在競合關系”

在智駕賽道，不管是Tier1還是Tier2都會選擇“生態開放”的發展路徑。尤其在車規級芯片領域，科技公司之間的合作已經形成了全鏈路、多層次、全球化的協同格局。比如，鑒智機器人與地平線就通過靈活的合作模式適配不同客戶需求，實現了技術互補、成本優化、快速量產的價值共贏。

據劉競秀介紹，相比其他科技公司，鑒智機器人與地平線的配合更深入，在部分渠道及項目的開放程度上更高。以主機廠客戶自研為例，由于涉及復雜的項目管理、知識產權確權、商務定價等問題，鑒智機器人通過標桿項目牽引以及靈活的合作模式，為客戶提供可信、可行的自研路徑。

事實上，鑒智機器人與地平線的業務模式頗為相似。兩年前，征程5剛發布時，地平線采用AI感知模式，將感知算法作為黑盒，與芯片一同售予Tier1或直接客戶，由后者負責規劃控制與項目交付。彼時，鑒智機器人的做法亦是如此，也是將感知算法標準化配合Tier1完成規劃控制工作，再向主機廠交付。

“雙方通過分工合作，對不同能力、不同意愿的客戶群體進行區分，過程中難免存在競合關系，但沒有企業能壟斷整個市場，主機廠招標通常要求至少三家供應商參與。鑒智機器人的優勢在于合作模式更開放、產品開放度更高、商務靈活性更高。”劉競秀如是說道。

“不讓項目掉在地上”

Momenta CEO曹旭東曾公開預判，在自動駕駛領域，全球市場最終可能也就剩下3-4家頭部企業，國內也就剩下2-3家。與曹旭東同為清華校友的劉競秀，也認為智駕公司將會逐漸收斂，他強調這也是鑒智機器人核心管理層反復探討的問題。

關于2026年的工作重心，鑒智機器人明確三大重點：一是在低階市場，基于征程6B的入門級方案PhiGo Entry將實現全球首批規模交付；二是在中階市場，基于征程6E的中階高速NOA方案PhiGo Pro將逐步下探至10萬元以內油電車型；三是在高階市場，基于征程6P的端到端全域城區方案PhiGo Max將實現量產突破。

劉競秀指出：“每個企業都有局限性，重要的是專注做好自己擅長的事情。高階項目的量產突破，是證明我們城區端到端技術方案的關鍵，從而形成高階項目打標桿、中低級項目覆蓋市場的戰略目標。”在其看來，“新鑒智”已經成為征程6B方案最大供應商，在拓展客戶的同時，更要確保項目的合理的交付節奏與產品質量，客戶滿意和用戶安全是最高優先級。

“要把背后的成本邏輯講透”

如今，智駕頭部企業已將NOA方案成本“暴力”下探至4000-7000元，這意味著成本控制能力將成為科技公司熬過“寒冬”的生死線。自2026年起，鑒智機器人基于征程6E的中階高速NOA方案PhiGo Pro，也將逐步下探至10萬元以內車型。

如何通過成本控制實現科技平權，成為所有智駕公司首要解決的問題。“低價往往是吸引客戶的首要因素，但必須把背后的成本邏輯講透，不能簡單以‘虧本賣’作為說辭，而是要清晰傳遞出算法復用降本、硬件協同提效、流程遷移賦能的核心邏輯，讓客戶理解低價背后的合理性與可持續性。”劉競秀解釋道。

首先，鑒智機器人在算法層面并未采取從零開發的模式，僅需將其中的7VnR模塊進行降級適配，再通過適當的功能剪裁、芯片匹配及硬件測試，即可滿足量產需求。相較于其他從零搭建算法體系的玩家，鑒智機器人成本優勢更顯著。

其次，硬件層面的挑戰更為突出，主要集中在供應鏈的整合能力和硬件的設計實力上。四維圖新依托在汽車電子領域的深厚積累，已基于高通平臺推出中算力智駕解決方案并推進落地。同時，旗下杰發科技布局自研SoC與MCU芯片，覆蓋車載智能座艙及車身控制等關鍵場景。更重要的是，四維圖新旗下所有公司均可共享統一供應鏈體系，這使鑒智機器人在供應鏈配置上具有一定的先發優勢和顯著的協同效應。

整體來看，鑒智機器人的核心優勢源于全鏈路的資源復用與協同。軟件端依托既有成熟產品進行剪裁適配；硬件端充分發揮四維圖新供應鏈協同與設計積累；在項目復制過程中，還能將已驗證的量產交付流程及數據高效遷移至低階產品，最終實現算法成本更低、硬件實力不弱于同行、交付效率更優的綜合競爭力。

“數據閉環能力決定企業發展高度”

主機廠在探討智能駕駛時，往往會提到“靈魂之爭”，因而衍生出全棧自研與開放合作兩種路徑。閉源還是開源？劉競秀以主機廠采購白盒方案為例，建議分四步推進：第一步，先采購規劃控制代碼；第二步，開放神經網絡模型與嵌入式軟件；第三步，引入訓練平臺；第四步，部署數據閉環工具鏈。

目前來看，比亞迪、極氪、小鵬、嵐圖等均循此路徑推進，印證了其可行性。當然，客戶可分步推進，也可打包采購，但僅打包方案成本會更高。

“主機廠視數據為核心，我們亦認同。”劉競秀指出，缺乏數據無法研發先進產品，構建數據閉環的能力是重中之重，這種能力無法通過簡單交付代碼復制，而是要在量產過程中經項目磨合、算法團隊協作沉淀而成。

而這正是鑒智機器人的核心競爭力所在，只要擁有完整可運轉的數據閉環團隊，即便無初始數據，也能從首個項目切入推進客戶量產。“我們有信心在6-12個月內完成首款車型量產交付，后續車型項目復制周期可縮短至3-6個月。”劉競秀強調，數據閉環構建能力決定企業發展高度，其運行效率直接影響項目成本。

2025年被視為“世界模型元年”，鑒智機器人最新研發的OmniNWM全知世界模型，相比競品有哪些技術亮點和差異化優勢？劉競秀總結了兩點：一是獨特的學術基因，二是扎實的量產落地進展。

首先，源于早期BV范式研究，OmniNWM全知世界模型從研發之初便兼顧性能與工程化限制，適配成本極低，形成了差異化的技術路徑。這背后是鑒智機器人研發團隊深厚的工程經驗與務實的落地思維，與單純“刷指標”明顯不同。

其次，真正的量產需要同時滿足規模化落地與商業化可行性雙重要求。當前行業真正實現世界模型規模化量產的案例屈指可數，而鑒智機器人的OmniNWM全知世界模型已在嵐圖項目上落地應用。

“自動駕駛是做具身智能的第一步”

在2025地平線首屆技術生態大會上，副總裁兼首席架構師蘇箐對L2.9城區和L3過渡性的觀點極具顛覆性，點破了行業發展的關鍵瓶頸——長期陷入對“等級標簽”的過度追捧，忽視了技術落地的核心能力支撐，能夠真正做好城區智駕的企業寥寥無幾。

劉競秀完全認同蘇箐的觀點：“城區場景過于復雜，其難點在于極端場景的優化，這意味著L3-L4自動駕駛需要漫長的論證，短期內不太可能出現巨大技術突破或躍遷，關鍵是看誰有足夠的耐心和基本盤去支撐做這件事。”

對向車輛入侵繞行

下匝道插空博弈變道

自動緊急轉向避讓 - 消失的前車

離車泊入

鑒智機器人專注于“視覺3D理解”驅動的輔助駕駛解決方案，核心場景是高速NOA、城區L2+等不同細分場景需求，解決了自動駕駛的部分痛點，比如感知精度不足、成本高昂、難以應對復雜場景等問題，讓汽車更精準地感知周圍環境，做出合理決策。

劉競秀表示，從政策層面上看，L3監管正在放松，很多車型都拿到了牌照；從商業化層面上看，L3正在逐步教育客戶；從系統層面上看，L3的重點是用工程化方案解決系統冗余問題。

那么，智能化“下半場”還有哪些前沿技術更具開發性和市場潛力，或將成為下一階段的主流和攻堅方向？鑒智機器人是否進行了相應的技術儲備？劉競秀認為自動駕駛是做具身智能的第一步，從自動駕駛到Physical AI（物理人工智能），能延續的核心能力除工程化外，就是高效的數據閉環能力——并非簡單的數據傳輸，而是融入大量仿真功能。

“從汽車遷移至機器人是降維打擊”

2025年，汽車行業一直回旋著跨界入局人形機器人領域的討論。截至目前，至少有6家車企通過自研或聯合攻關，推出人形機器人整機成品；另有數十家車企通過投資、應用等形式介入，或已官宣布局規劃，或已開啟招兵買馬、搭建團隊。

不僅如此，汽車產業鏈上游企業同樣動作密集，近一年來，A股有近30家汽車零部件企業設立了機器人子公司；另有大批科技公司涌入機器人賽道，黑芝麻（參數丨圖片）智能宣布與聯想研究院機器人實驗室達成戰略合作、商湯科技發布大曉機器人、均勝電子成立全資子公司布局具身智能機器人等。

“從汽車遷移到機器人其實是降維場景拓展，具身智能在VLA算法維度具有前瞻性，自動駕駛在數據閉環、場景泛化、批量量產、車型復制等維度上具有先進性。”劉競秀表示，鑒智機器人未來也會進軍該賽道，背后是技術同源性、產業升級趨勢和商業價值挖掘等多重因素共同作用的結果，同時也是構建未來智能生態的關鍵布局。其合理性在于，智能汽車與人形機器人在底層技術上存在高度協同性，兩者均依賴環境感知、決策控制和運動執行三大核心技術體系。

然而，在這場主機廠、科技巨頭與初創公司混戰的新賽道上，勝負的關鍵已不在于某一單項技術的突破，而是跨系統整合能力與資本耐力的綜合較量。劉競秀對此預判道，誰能搭建帶有仿真功能的優質數據閉環從汽車場景遷移至具身智能，誰就能走在前列。

寫在最后：穿越資本寒冬密鑰

2025年年末，被譽為“中國量產自動駕駛領頭羊”的毫末智行，猝然進入瀕臨倒閉倒計時，在行業內掀起軒然大波。在此之前，估值超90億元的縱目科技進入司法重整，中智行也從行業天驕地位滑落走上破產清算之路……

一眾獨角獸接連隕落的背后，是智駕賽道資本退潮后行業生存法則的殘酷改寫，同時也標志著一個階段性的變化：智能駕駛不再只是一個需要被驗證的技術方向，而是進入以規模化交付、成本效率及長期服務能力為核心的競爭周期。

在這個周期中，機會仍然存在，但只流向少數能夠持續證明自身價值的公司。與“昔日明星”轟然倒塌形成鮮明對比的是，鑒智機器人在2025年初完成了數千萬美元的B-1輪融資，并在2025年底完成了四維圖新18億元“資產+現金”的A股最大智駕并購案，劉競秀總結3個關鍵詞：稀缺性、團隊光環與差異化。

首先，鑒智機器人以強AI算法+強算法工程化的技術路線，切中紅海市場成本紅線與性能天花板，這種稀缺性是投資人最為看重的。

其次，鑒智機器人核心創始團隊的連續創業背景與長期合作經驗。CEO單羿博士與劉競秀，曾在深鑒科技及賽靈思共事合作，帶領團隊主導過國內首批AI芯片研發及國際領先的AI產品線生態建設，其成功創業經歷在資本圈本就自帶光環。

最后，鑒智機器人以AI立身，持續技術降本，逐步從智能駕駛邁向通用機器人的長期愿景，也是業界所認可的。