当一辆智能汽车能在复杂的城市道路中自如穿行 ，它所依赖的“大脑 ”——高算力、高可靠性的芯片，早已在严苛的车规级标准下经过了千锤百炼。如今 ，这颗为汽车而生的“大脑” ，正驶向一个更具想象力的赛道：机器人 。
11月20日，黑芝麻智能发布了面向全脑智能的多维具身智能计算平台——SesameX 。该平台能够支持全脑智能的实现 ，包含三大产品矩阵：商用服务机器人专用平台SesameX Kalos计算平台 、多任务执行机器人通用计算平台SesameX Aura和面向具身智能“大脑 ”的全能计算平台SesameX Liora。
面向全脑智能的多维具身智能计算平台——SesameX
从表面看，这是一次产品线扩展，实则是一次深思熟虑的战略跃迁 。其深层目的是将黑芝麻智能在智能汽车领域积累的技术 、供应链与生态优势 ，特别是构建“全脑智能”系统的能力 ，系统性地复用于机器人这一“黄金赛道 ”，开辟出“第二增长曲线 ” 。
机器人产业的“量产困境”
要理解黑芝麻智能此举的深意 ，首先要看清机器人行业正在发生的巨大变革。
过去 ，机器人大多活跃在工厂的流水线上，执行着重复、固定的任务 ，环境是结构化的 ，需求是单一的 。但今天，场景变了 。从酒店的配送机器人 、商场的导览机器人 ，到安防巡检 、医疗辅助甚至家庭陪伴的“具身智能”机器人 ，它们正走出围栏，进入人们真实、复杂 、非结构化的生活和工作场景。
这场变革的规模超乎想象。摩根士丹利分析师在6月份的一份报告中指出 ，中国制造业机器人密度从2017年的97台/万人飙升至2023年的470台/万人 ，增长了4.8倍 。预计到2028年，整体市场规模将增至1080亿美元，年复合增长率达23% 。如果放眼到全球的机器人产业 ，根据全球性市场调查企业Omdia的预计 ，全球机器人人工智能芯片组市场规模将达到8.66亿美元。
然而，市场的火热背后隐藏着核心的技术矛盾 。当机器人走进真实世界 ，它不再仅仅是控制四肢运动的“小脑 ” ，更需要成为一个能够实时感知环境 、理解指令、做出决策的“全脑智能中枢 ” 。它需要同时处理多路摄像头、激光雷达等传感器的海量数据，需要强大的AI算力在本地进行快速推理 ，还需要确保控制指令的精确与安全。
这造成了行业普遍存在的“量产鸿沟”：市场对智能机器人的需求正在爆发 ，但支撑其规模化量产的关键“大脑 ”却供应不足 。
许多机器人企业擅长算法与整机设计，却在最底层的核心计算平台上遭遇瓶颈 。他们往往需要将消费级或工业级的芯片进行“打补丁 ”式的组合 ，难以满足高可靠性 、高集成度 、全脑智能协同和车规级功能安全的要求。这导致许多惊艳的机器人原型 ，却卡在了走向稳定、低成本量产的“最后一公里” 。
这一瓶颈，恰恰为拥有车规级芯片及全栈智能计算平台研发经验的玩家打开了机会窗口 。
机器人产业链与汽车产业链在供应链 、质量控制 、测试标准等方面重叠度极高。黑芝麻智能创始人兼CEO单记章曾将当前的机器人产业比作“2018年的智能汽车 ” 。两者都处于技术成熟、市场爆发的前夜 ，都需要突破从“原型 ”到“量产”的关键障碍 。
由此可见 ，机器人产业正在从一个靠展示样品的阶段，走向大规模生产的阶段。那么行业所面临的核心问题，就不再是“机器人能不能动 ” ，而是“它能不能稳定 、聪明地干活 ”。这就对计算方案提出了新要求：必须高性能 、高可靠 ，还能适配不同产品 。而这一点，正好是从智能汽车行业过来的芯片公司最擅长的事 。
车规级技术与“全脑智能”融合
为何黑芝麻智能能够抓住这个机会？答案就藏在“车规级 ”与 “全脑智能 ”这几个字里。
“车规级”意味着极高的准入门槛 。智能汽车芯片所面临的环境 ，比大多数机器人场景更为严苛 。它需要在-40℃到125℃的极端温度下稳定工作 ，需要承受长时间振动、高湿度侵袭，其可靠性要求通常要达到“零失效”水平 ，使用寿命要长达10年以上。这种锤炼 ，使得车规级芯片自带“硬核 ”基因 。
当这种基因与SesameX平台所倡导的“全脑智能 ”架构相结合，带来的最大价值就是可靠 。 黑芝麻智能将经过千万辆车验证的技术体系平移到机器人领域 ，无疑是一次典型的“降维打击”。
从技术逻辑上看 ，智能汽车的自动驾驶与机器人的全脑智能决策，在核心架构上具有高度相似性 。两者都需完成从环境感知 、信息融合到实时决策与控制的全过程 。黑芝麻智能在自动驾驶领域积累的技术 ，特别是在视觉处理 、多传感器融合与功能安全方面的经验 ，使其在应对机器人面临的复杂任务时，具备了可直接借鉴的方案。
因此，SesameX机器人计算平台的推出 ，并非一次从零开始的研发 ，而是基于黑芝麻智能在汽车芯片领域已经成熟的车规级IP、功能安全认证体系和开放技术生态 。这也就意味着，SesameX平台生而具备高可靠性 ，能帮助机器人厂商直接跨越从原型到量产中最艰难的稳定性门槛 ，降低因核心计算平台不稳定导致的后期维护成本 。
除了可靠，黑芝麻智能还带来了第二个优势：“快 ”且“省 ”。由于底层核心技术可以复用 ，黑芝麻智能无需从零开始 ，便能像搭积木一样，快速组合出针对不同场景的机器人计算平台 ，如面向商用服务的SesameX Kalos 、面向多任务执行的SesameX Aura ，以及面向前沿“具身智能”的SesameX Liora。这种“平台化 ”思路极大地缩短了研发周期，使黑芝麻智能能以快于市场平均水平的速度响应客户需求 。
同时 ，技术复用避免了重复的底层研发投入 ，成熟的供应链管理经验也能有效控制成本 。这意味着，黑芝麻智能能够为机器人厂商提供更高性价比的高端计算平台，从而加速机器人从“实验室样品 ”走向“量产商品”的进程。
总结来看 ，黑芝麻智能的核心竞争力 ，核心在于完成了一次有效的“能力迁移 ” 。它将汽车产业千锤百炼出的高可靠性 、平台化研发效率与成本控制能力，无缝对接到机器人赛道 。这不仅是技术的跨界应用 ，更是工程方法论的渗透 ，为破解机器人量产中的可靠性、成本与开发效率难题，提供了一条被验证过的路径。
从“专用 ”到“通用” ，一条清晰的增长路径
过去的机器人 ，大多是“一个萝卜一个坑 ”的专用设备 。扫地机器人只会扫地，迎宾机器人只会迎宾 ，它们被设计用来完成特定场景下的特定任务 。这些专用设备虽然功能单一 ，却成功地打开了市场，让机器人技术从实验室走向了商业应用。
然而 ，专用设备的局限性也显而易见 。每开发一款新型机器人 ，都需要从零开始设计硬件架构、开发软件系统，研发周期长 、成本高 。更重要的是，这些机器人缺乏适应环境变化的能力 ，一旦遇到预设场景之外的情况 ，往往就束手无策。
仔细观察SesameX的三个计算平台——Kalos 、Aura、Liora，我们可以发现一条清晰的技术演进路径：它们分别对应机器人发展的三个层级——视觉驱动 、感控融合与认知理解 。
Kalos平台专注于商用服务机器人场景 ，是“最成熟 、最具性价比的机器人中枢 ” 。它兼顾视觉感知与运动控制 ，让机器人在送餐、迎宾 、巡检 、清洁等场景中“看得清、动得稳”，满足低速轮式机器人的典型任务需求。
商用服务机器人专用平台SesameX Kalos计算平台落地案例
Aura平台则进一步融合多模态感知与安全控制 ，是“最敏捷 、最可靠的机器人行动脑 ”。它面向多足机器人 、人形机器人等更复杂的场景，支持多任务执行与高精度控制 ，让机器人能够“看懂世界、精准行动 ” ，适用于巡检维护 、协作机械臂 、遥操机器人等应用 。
多任务执行机器人通用计算平台SesameX Aura落地案例
Liora平台则代表了机器人智能的最高层级 ，是“最快最安全的思考脑 ” 。它支撑世界模型与端到端控制 ，具备超强算力与多模态融合能力，让机器人能够“思考、预测并自主决策 ”，面向人形机器人、高级仿生机器人及多机器人协同系统等前沿领域。
面向具身智能“大脑 ”的全能计算平台SesameX Liora落地案例
值得注意的是 ，SesameX平台发布之初，便已与具身智能领域的多家头部机器人企业达成合作 ，商业化进程迅速展开 。例如 ，基于Kalos平台的整体解决方案已在星程智能的物流车中实现商业化部署；同时，基于Aura平台的消费级四足机器人 、工业级四足机器人及轮式机器人解决方案 ，正逐步应用于深庭记 、云深处及灵御智能的相关产品中 ，并陆续进入商业化部署阶段 。此外，黑芝麻智能还与均胜电子、湖北华中电力科技等重要伙伴达成战略合作 ，共同拓展机器人市场新边界 ，探索具身机器人在电力等垂直行业的落地应用。
这条从专用到通用的演进路径，最终通向具身智能与全脑协同的演进路径 ，背后反映的是整个产业发展的必然逻辑 。
首先 ，从技术层面看，专用设备解决的是“从0到1 ”的问题，让机器人技术得以落地；而通用智能体要解决的是“从1到N”的问题 ，让机器人能够适应更多场景 、完成更多任务 。这需要计算平台具备更强的适应性和扩展性。
其次 ，从市场层面看，专用设备虽然市场规模有限 ，但需求明确 、容易落地；通用智能体虽然技术门槛更高 ，但市场空间也更大 。一个能够适应多种场景的通用机器人，其价值显然远超只能完成单一任务的专用设备 。
更重要的是 ，从商业层面看 ，专用设备往往意味着定制化开发，难以形成规模效应；而通用平台则可以通过模块化设计 ，实现技术的复用和成本的降低。这正是黑芝麻智能能够将其在汽车芯片领域积累的技术快速复用到机器人领域的关键所在 。
从专用到通用的演进 ，反映的是整个智能化产业发展的普遍规律 。计算机从最初的专用计算设备，发展到今天的通用个人电脑和智能手机；互联网从最初的军事科研专用网络 ，发展到今天的通用信息基础设施。现在 ，同样的故事正在机器人领域上演。
黑芝麻智能的SesameX平台，正是这一产业演进过程中的重要推动力 。通过提供覆盖不同层级需求的计算平台，它让机器人企业能够更加专注于自身擅长的领域 ，而不必为底层技术所困 。这或许正是推动机器人产业从“专用设备 ”向“通用智能体 ”跨越的关键一步。
这场从汽车到机器人的技术迁徙 ，揭示了一个深刻的产业规律：真正的智能化突破，往往来自于底层硬件的先行 。当芯片能够承受极端环境的考验 ，当计算平台具备处理复杂任务的能力 ，机器人才有可能从实验室走向真实世界 。
下一阶段的竞争，将不再是功能炫技的较量 ，而是看谁能为机器人打造更坚实可靠的“数字身体与智能大脑”。
在具身智能商业化浪潮即将全面到来之际 ，黑芝麻智能的入局可谓恰逢其时 。凭借其全栈自研的技术实力、车规级的可靠品质 、与头部机器人企业快速推进的商业化合作，以及开放的姿态 ，黑芝麻智能正展现出其作为“最佳机器人商业落地合作伙伴 ”的独特价值与强大潜力 。这条清晰的增长曲线若能成功兑现 ，既开拓了新的市场空间，也通过跨领域的技术反哺与生态共振 ，增强了其基本盘的竞争力。这最终将帮助黑芝麻智能在智能化浪潮中 ，构建一个更具韧性和想象空间的业务结构 。
（本文首发于钛媒体App）
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