夏中譜去向懸念落地，「地平線」+「理想汽車」齊聚無界動力

這是智駕圈最強「技術(shù)+產(chǎn)品+商業(yè)」組合，如今要將這套完整經(jīng)驗復(fù)用到具身智能。

雷峰網(wǎng)·AI科技評論此前曾獨家發(fā)布，前理想智駕端到端負責(zé)人夏中譜將轉(zhuǎn)向具身智能。昨日晚間，通用具身智能公司無界動力正式宣布，夏中譜將擔(dān)任聯(lián)合創(chuàng)始人兼聯(lián)席CTO，負責(zé)基于世界模型的原生具身智能多模態(tài)大模型研發(fā)。

在中國智能駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展史上，第一個研發(fā)并量產(chǎn)端到端模型的夏中譜，是一個無法繞開的關(guān)鍵人物。也正因如此，在郎咸朋、賈鵬等理想系智駕人才入局具身智能后，夏中譜的去向，成為近期智駕圈、AI 圈與一級市場關(guān)注度最高的懸念之一。

他的正式加盟，也為僅僅浮出水面半年的無界動力貼上了新的標(biāo)簽，成為由智駕轉(zhuǎn)向具身智能的大潮中，唯一集齊“地平線+理想汽車”復(fù)合背景的通用具身智能團隊。

另一個標(biāo)簽來自于無界動力創(chuàng)始人兼CEO張玉峰。他是地平線除三位創(chuàng)始成員外，唯一進入公司董事會、躋身EMT經(jīng)營管理委員會的早期員工，在任職的8年時間里把地平線智駕業(yè)務(wù)從零做到了中國市場份額第一。

某智駕公司CTO對雷峰網(wǎng)·AI科技評論表示，張玉峰+夏中譜的組合，是理想汽車與地平線體系走出的創(chuàng)業(yè)者中，戰(zhàn)績最扎實的兩個人，“都創(chuàng)造過被認(rèn)為是‘不可能’的奇跡”。

“很高興看到他們走到一起，成為一個Team。”無界動力核心投資人之一對雷峰網(wǎng)·AI科技評論稱，“兩人能力棧非常互補，做事理念也很契合，都是務(wù)實拿結(jié)果的實戰(zhàn)派，正在硬科技創(chuàng)業(yè)的黃金年齡。”

2026年，具身智能行業(yè)正在告別概念期。行業(yè)關(guān)注度從“人形機器人能跑能跳”的演示階段，全面轉(zhuǎn)向價值探索，在機器人本體與小腦逐步成熟之后，進入到最難的“大腦”與“操作”領(lǐng)域。所有人都在等一個答案，在千變?nèi)f化的物理世界中，誰能率先給出可規(guī)模化落地的通用智能解決方案。

要回答這個問題，需要同時跨越兩道關(guān)。

第一道是技術(shù)范式的突破能力。如同自動駕駛在規(guī)則范式下長期受制于長尾場景，直到端到端的到來才真正迎來規(guī)模化的拐點。

第二道是全鏈路閉環(huán)能力。從實驗室技術(shù)到可量產(chǎn)、可交付的商業(yè)產(chǎn)品，中間要解決產(chǎn)品化、工程化、供應(yīng)鏈、成本控制、商業(yè)落地等一系列鴻溝，并要在可能的多輪技術(shù)迭代中保證“幸存”。

過去兩年，具身智能賽道涌現(xiàn)了大量創(chuàng)業(yè)團隊，但真正經(jīng)歷過這兩道門檻的人，在這個剛剛爆火的產(chǎn)業(yè)還并不多見。這也是這次“夏中譜去哪兒”引發(fā)大量討論的主因。

01

夏中譜：敲開智駕算法的“涌現(xiàn)”大門

2024年，距離Deepseek震驚AI圈還有一年，夏中譜在當(dāng)時被認(rèn)為最多是“智駕追趕者”的理想汽車，已經(jīng)完成了一次范式級別的突破：讓智能駕駛的算法體系，從傳統(tǒng)模塊化規(guī)則架構(gòu)，正式升級至數(shù)據(jù)驅(qū)動的端到端技術(shù)時代。

前述主機廠智駕研發(fā)向雷峰網(wǎng)·AI科技評論稱，盡管在過去十余年里中國智駕涌現(xiàn)了不少“網(wǎng)紅大咖”，但端到端這樣級別的創(chuàng)新就這一次，因為“整個范式都被顛覆了”。

一位全程參與理想端到端項目的研發(fā)人員回憶，當(dāng)時公司內(nèi)外幾乎無人相信端到端方案能夠真正落地，即便馬斯克將 FSD V12 推向輿論焦點，業(yè)內(nèi)仍普遍視作概念與愿景。夏中譜是當(dāng)時業(yè)界中最早堅定探索、且敢于直面挑戰(zhàn)將端到端落地的人。

之后就是已眾所周知的故事。2024年4月臨危受命，夏中譜帶領(lǐng)40人不到的團隊在一個半月內(nèi)拿出了第一版端到端Demo，用一次試駕“說服”李想與經(jīng)緯創(chuàng)投合伙人張穎，100天完成從0到千人推送，半年完成量產(chǎn)推送，讓理想成為國內(nèi)首家、全球第二家實現(xiàn)端到端智駕全場景量產(chǎn)的車企，僅比特斯拉晚半年左右。

至此，智駕算法不再是在幾萬條手寫規(guī)則中左右互搏的“傻子”，真正“涌現(xiàn)”出智能。也是從那時開始，有了標(biāo)準(zhǔn)答案的“端到端”成為智駕標(biāo)配，從此“無端到端不智駕”。

多位曾共事或長期接觸的智駕行業(yè)從業(yè)者對雷峰網(wǎng)·AI科技評論表示，夏中譜對“數(shù)據(jù)驅(qū)動”理念的堅持可以追溯到十幾年前的博士時期，而實現(xiàn)“端到端”級別的突破，則還需要對技術(shù)方向的前瞻判斷與體系化的帶兵打仗能力，“缺一樣都不行”。

2011年，夏中譜進入中科院自動化所，成為國內(nèi)最早以強化學(xué)習(xí)為方向的研究者，與伯克利等頂尖高校同步。自 2016 年加入百度自動駕駛投身產(chǎn)業(yè)實踐以來，他始終堅定走數(shù)據(jù)與學(xué)習(xí)驅(qū)動（Learning-Based）技術(shù)路線，在物理 AI 的歷次關(guān)鍵技術(shù)判斷中，均精準(zhǔn)把握了行業(yè)方向。

除端到端之外，夏中譜是理想汽車內(nèi)部最早提出「快慢腦」系統(tǒng)架構(gòu)、最早指出VLA串聯(lián)結(jié)構(gòu)存在信息瓶頸不適合智駕的技術(shù)負責(zé)人，這些預(yù)判均被后續(xù)的行業(yè)發(fā)展所印證。2025年中，當(dāng)輿論還在“凡模型必VLA”的風(fēng)氣之下時，夏中譜就已一頭扎進了世界模型和強化學(xué)習(xí)相結(jié)合的研究路線上。

在此之外，被當(dāng)時的端到端項目成員提及最多的，是夏中譜極為體系化的任務(wù)拆分與管理能力。相比較于傳統(tǒng)規(guī)則范式，數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型訓(xùn)練在架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)處理、Infra、仿真、測試以及組織流程幾乎每一個方面，均有著截然不同的要求。成為負責(zé)人后，夏中譜快速完成了組織架構(gòu)與研發(fā)流程的重構(gòu)，各方向的工作規(guī)劃細化到每個方向的每個人，讓數(shù)十人的團隊像一臺精密儀器一樣無縫銜接、快速運轉(zhuǎn)。

體系化的管理方式，最終轉(zhuǎn)化為了行業(yè)罕見的執(zhí)行效率。項目啟動后的100天里，團隊每周穩(wěn)定迭代兩個版本，所有節(jié)點全部提前完成，沒有出現(xiàn)任何重大紕漏。這在動輒延期推送的智駕領(lǐng)域幾乎不可想象。更讓理想內(nèi)外部驚訝的是，即使到了公司全力資源支持的沖刺全量推送階段，夏中譜端到端項目的團隊也僅數(shù)百人，團隊與顯卡算力資源僅為同行同類項目的五分之一。

“事后復(fù)盤發(fā)現(xiàn)，全程幾乎沒有任何失誤，沒浪費一點時間和算力。”一參與項目的研發(fā)工程師向雷峰網(wǎng)·AI科技評論表示，“跟著夏博打仗那一年，是在理想收獲最大的一年。”

這在一定程度上解釋了為什么，夏中譜離開理想后的下一步，始終在智駕、AI、一級市場以及具身智能圈子內(nèi)成為討論話題。

據(jù)雷峰網(wǎng)·AI科技評論了解，離開理想汽車后，夏中譜并未急于做出選擇，而是回到中科院，重新扎根于世界模型與強化學(xué)習(xí)的研究一線，在較短時間內(nèi)快速產(chǎn)出一系列成果。在完成對物理AI發(fā)展路徑的系統(tǒng)性思考與校準(zhǔn)后，他將具身智能確定為下一個核心方向。

當(dāng)答案最終公布，熟悉夏中譜的投資人與從業(yè)者普遍認(rèn)為，無界動力是個不算意外的選擇。經(jīng)歷過互聯(lián)網(wǎng)與汽車兩個“大廠”，夏中譜更知道一項嶄露頭角的新技術(shù)要落地普及，需要怎樣的環(huán)境與團隊。這一次，他選定的“隊友”是張玉峰，一個即使在創(chuàng)業(yè)后也甚少公開露面，卻在地平線立下大量“戰(zhàn)功”的核心操盤手。

02

張玉峰：推動智駕方案普惠千萬家庭

智駕產(chǎn)業(yè)花了十幾年時間，把L2+級的體驗普及到了十幾萬的家用車上。當(dāng)具身智能從概念期走向突破期，對創(chuàng)業(yè)者的要求也從“做出技術(shù)亮點”，變成了需要技術(shù)、產(chǎn)品、落地、商業(yè)的全能選手。而把智駕芯片和算法產(chǎn)品，從0做到1000萬輛車規(guī)模的張玉峰，是極少數(shù)已“做到過”這個標(biāo)準(zhǔn)的人。

公開資料顯示，張玉峰作為地平線副總裁，是地平線EMT經(jīng)營管理委員會的核心一員，也是公司董事會成員。作為智能駕駛的一號位，他從零到一做起了整個智駕業(yè)務(wù)的研發(fā)、產(chǎn)品、銷售、服務(wù)全鏈路，曾管理超過1200人的團隊。

和夏中譜一樣，張玉峰有著多年的技術(shù)研發(fā)背景。早年任職于ARM英國總部負責(zé)嵌入式平臺研發(fā)時，是當(dāng)時ARM最年輕的高級研發(fā)主管，原本在海外有著明確的職業(yè)發(fā)展前景。

為了加入初創(chuàng)期的地平線，他放棄了海外的穩(wěn)定前景，舉家回國，從零開始搭建團隊、拓業(yè)務(wù)。

僅用一年多時間，張玉峰就拿下了奧迪、博世、本田、安波福等多個國際頭部客戶的核心業(yè)務(wù)合作，這既是地平線在初期最關(guān)鍵的業(yè)務(wù)進展，也在與頭部客戶的合作中成功孵化了產(chǎn)品雛型，他也因此火速被提拔為Auto產(chǎn)品線總裁，負責(zé)整體產(chǎn)品研發(fā)與銷售。

在他的操盤下，地平線智駕業(yè)務(wù)從零起步，搭建起了完整且極具競爭力的產(chǎn)品體系，并形成了一套獨特的開放賦能的商業(yè)模式打法，一路做到中國自主品牌輔助駕駛市場份額第一，實現(xiàn)國產(chǎn)軟硬一體智駕方案的千萬級量產(chǎn)交付，至今無人超越。

在地平線內(nèi)部，張玉峰的標(biāo)簽是“挑戰(zhàn)不可能”，善于運籌帷幄、攻堅克難，在多次關(guān)鍵戰(zhàn)役上帶領(lǐng)團隊虎口拔牙、屢立戰(zhàn)功。

2021-2022年的疫情影響，讓全球汽車業(yè)陷入缺芯危機。海外芯片廠商全面斷供，國內(nèi)大量車企面臨整車停擺的絕境。張玉峰帶著地平線團隊駐廠調(diào)試，僅用幾個月就完成了海外方案的國產(chǎn)替代。幫比亞迪、長安等核心客戶解決了交付燃眉之急，讓數(shù)以萬計早已造好、就差一套智駕的新車，順利交付給了消費者，也讓地平線的市場份額實現(xiàn)了跨越式增長。

與此同時，張玉峰還推動了地平線智駕成為中國硬科技出海的典型。憑借對海外市場的深入理解，和豐富的國際業(yè)務(wù)拓展的能力，張玉峰主導(dǎo)完成了地平線與大眾集團24億歐元的合資和全面業(yè)務(wù)合作，成為大眾在華歷史上最大的單筆投資，也是中國智駕首次向全球頂級車企進行技術(shù)輸出。

“他最特別的能力，是對技術(shù)發(fā)展、產(chǎn)品開發(fā)、以及商業(yè)轉(zhuǎn)化節(jié)奏的精準(zhǔn)把控。”上述已落子無界動力的投資人向雷峰網(wǎng)·AI科技評論表示，“他懂技術(shù)的邊界，也懂商業(yè)的規(guī)律，知道怎么用階段性的技術(shù)能力找到真實客戶需求，轉(zhuǎn)化成有競爭力的產(chǎn)品，從不會為了技術(shù)而技術(shù)。”

而這種能把實驗室技術(shù)轉(zhuǎn)化為可量產(chǎn)、可交付、可規(guī)模化盈利的商業(yè)產(chǎn)品的全鏈路閉環(huán)能力，恰恰是突破具身智能終局第二道門檻的關(guān)鍵。

03

通用大腦與量產(chǎn)落地，可以兼得

公開資料顯示，在夏中譜加入前，無界動力就已在短短半年內(nèi)進展快速。自天使輪起，獲紅杉、線性資本、高瓴創(chuàng)投、地平線、中金保時捷等頭部機構(gòu)持續(xù)押注。團隊成形不到半年，自研首代機器人平臺已快速進入國際頭部企業(yè)產(chǎn)線，初步跑通了“技術(shù)創(chuàng)新—場景落地—數(shù)據(jù)反哺—模型迭代”的核心閉環(huán)，據(jù)傳已獲得億元級海外訂單。

如今夏中譜的加盟，為這家明星初創(chuàng)企業(yè)在“世界模型和強化學(xué)習(xí)”的前沿技術(shù)創(chuàng)新突破上，注入了重要的研發(fā)力量。據(jù)雷峰網(wǎng)·AI科技評論了解，不少原本期待夏中譜獨立創(chuàng)業(yè)的投資人，第一時間主動尋求接觸，融資熱度進一步高漲。

其背后是1+1>2的邏輯：技術(shù)與商業(yè)的雙重閉環(huán)能力，在同一家公司里完成了拼圖，這意味著，無界動力既擁有突破具身智能“大腦”范式的技術(shù)底氣，也具備從實驗室走向規(guī)模化商業(yè)落地的體系化作戰(zhàn)經(jīng)驗。

“這套組合的稀缺性在于全面。”一位因夏中譜加入而多方聯(lián)系嘗試建聯(lián)的投資人向雷峰網(wǎng)·AI科技評論評價，“具身智能是個需要實力和耐力才能跑出來的長賽道，這兩個人在一起，看上去上限與下限都足夠高。”

具身智能的終局還遠，但終局玩家的樣子正在變得清晰。而人們在這個“技術(shù)+產(chǎn)品+業(yè)務(wù)”天花板級團隊組合身上，看到了這種稀缺的可能性。

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