在上海世界人工智能大会开幕前夕，地瓜机器人举办了一场媒体沟通会，其CEO王丛在会上回应了外界关于具身智能芯片算力的疑问。当被问及旭日S600的560TOPS算力是否为当前具身机器人的主流算力区间时，王丛直言，目前行业尚未形成统一标准，芯片算力应达到何种水平并无定论，算法对算力的需求也未明确。他以智驾芯片的发展历程为例，指出从1T到10T的算力提升是逐步摸索的结果，汽车行业至今也未确定所需的算力标准，具身智能行业同样处于探索阶段。
尽管行业充满不确定性，地瓜机器人已成为少数实现产品交付的企业之一。沟通会上，地瓜机器人公布了旭日S600发布半年来的进展：已与它石智航、优必选等20余家头部客户达成合作，覆盖人形机器人、工业轮式双臂等多个场景。其中，它石智航A3机器人将搭载旭日S600进行规模化工业部署，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协同适配。
王丛认为，仓储搬运、物料分拣等技术门槛较低的场景已基本跑通，但具身智能的规模化落地仍需解决性价比和系统对接问题。不同行业的生产管理系统差异较大，解决方案需适配大量非标需求，这可能导致落地过程走弯路。他指出，供应链降本和“最后一公里”解决方案的成熟是推动规模化落地的关键，而技术路径已通，只是时间问题。
在竞争态势方面，王丛表示，尽管摩尔线程、高通等企业纷纷布局具身计算，但真正推出可落地产品的企业并不多。他认为，行业仍处于发展初期，竞争远未白热化，地瓜机器人的核心关注点是打磨产品和响应客户需求。他强调，行业参与者增多对整体发展是好事，而地瓜机器人的优势在于完成了主流模型和算法的深度适配，帮助客户消除了模型部署的核心顾虑。
当被问及哪个细分场景最可能率先实现大规模量产时，王丛认为，仓储搬运、物料转运等技术门槛较低的场景已具备条件，但需解决性价比和系统对接问题。他以搬运场景为例，指出不同仓库的货架高度、场地尺寸差异较大，还需对接现有搬运设备和仓储管理系统，这些都是落地必须解决的实际问题。
关于具身智能芯片的出货量，王丛未给出具体预测，但参考其他成熟行业的规律，他认为机器人行业成熟后，芯片成本占比可能在5%—10%之间。对于工业机器人与普通技术工人的优劣，他指出，机器人可填补“人不愿意做的岗位”缺口，如恶劣环境和高重复性岗位，但其通用能力仍不足，规则复杂、差异化大的场景尚无法适配。
在具身算法泛化能力提升的原因方面，王丛认为，这是算法发展的必然过程。随着数据量积累和数据治理基础工作扎实，配套工具完善，泛化能力自然提升。他指出，目前行业模型迭代速度很快，半年基本会有一次参数升级，端侧模型至少会到30B，云端到100B以上，才能实现具身效果。
对于模型与数据的矛盾，王丛认为，尽管高质量数据来自真实场景，但行业愿意先行投入探索，踩过坑、迭代完再逐步优化。他以智驾行业为例，指出早期数据采集也经历了很多试错，具身智能同样需要经历这个阶段。至于烧钱换突破，他认为这是行业发展的必经阶段，科研技术突破本就需要持续投入试错。
关于世界模型的发展，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，技术路线尚在探索中。他认为，等到大家不再刻意提“世界模型”时，就说明这条路真的跑通了，技术已融入产品，不再是单独的概念。
在回应地瓜机器人的核心卡点时，王丛认为，中国市场不存在不可突破的壁垒，最终要落脚到客户需求。他表示，地瓜机器人向海外头部企业学习研发细节，但最终目的是满足客户真实需求。对于适配地瓜芯片需投入更多人力的问题，他认为这是更换技术路线的正常现象，有量化部署经验的团队迁移会更快。
关于客户数据，王丛强调，地瓜机器人不拿客户的业务数据，自研算法的核心目的是帮助客户适配芯片。他表示，地瓜机器人先在芯片上跑通基础算法并优化，给客户提供可用基础模型，客户可在此基础上快速迭代自己的算法，整个过程是共创的，地瓜不会获取客户核心业务数据。
