汽车产业与机器人产业的加速融合，正在为包括车企在内的产业玩家带来巨大的发展机遇。
今年以来，汽车产业向机器人赛道的跨界延伸已升级为集体性趋势。据不完全统计，目前国内外已有超10家主流车企相继入局机器人赛道；汽车供应链企业的布局动作同样密集，2025年以来已经有数十家汽车零部件公司通过设立子公司、控股并购等方式切入机器人赛道。
高工智能汽车研究院指出，当前汽车产业链跨界机器人行业的外延效益已经快速凸显。
首先汽车与机器人行业技术同源性，例如智能汽车行业在感规控领域的技术积累与量产经验，与机器人所需的“感知-决策-执行”链条高度同源，经过海量路况验证，且达到车规级安全标准的“智能系统”，能转化为机器人的智能“大脑”，有效避免试错成本，缩短研发与验证周期。
而一组数据显示，汽车与机器人产业在芯片、传感器、电机、电池、结构件等供应链系统的重合度高达50%。尤其是包括芯片、感知、关键模组、软件等机器人成本占比较高的核心部分，均可以受益于成熟且规模巨大的智能汽车供应链协同效益，带来成本与质量的“双杀”优势。
高工智能汽车研究院指出，当前汽车产业的“跨界”趋势已经进入了从原来结构件、散热、底盘等硬件为代表的1.0阶段，进入到以芯片、域控、感知系统为核心的2.0阶段。
接下来几年将是“车+机器人+AI”快速融合的黄金发展期，也是各大跨界玩家的黄金「卡位」期。
而在智能汽车行业构建了深厚技术、产品方案、全栈能力及丰富量产经验的供应商，将有望快速“出位”。例如德赛西威作为首批跨界机器人的智能汽车头部Tier 1，目前已经与多家知名机器人企业达成合作，率先打造“技术同源+资源协同”的「跨界」样本。
综合来看，智能汽车供应链供应商主要依托感知、芯片、执行器、算法等以及制造能力，集中在感知、芯片、执行器、控制器、传动、结构件、传感器、系统集成甚至整机领域快速落地。
例如速腾、禾赛等激光雷达供应商已快速切入赛道，知行科技基于智驾域的技术复用在机器人主控制器、关节、机械臂、灵巧手等核心领域实现产品布局；均胜电子通过车规级BMS、域控、传感器、精密制造能力的迁移，构建了机器人核心部件到系统总成的的产品矩阵。
目前，德赛西威发布了机器人智能基座AI Cube，并凭借其车规级技术优势斩获“2025高工人形机器人金球奖——核心零部件标杆产品奖”。
综合来看，德赛西威AI Cube控制器有几大优点：一是模块化设计，“即插即用”，可以直接直接适配德赛西威自有的摄像头、毫米波雷达等已实现车规量产的传感器套件，进行快速适配，大幅降低客户开发与适配成本，让客户按需配置，灵活多元化。
二是车规级标准的“降维”优势；众所周知，车规级代表极度可靠、安全至上的高标准。例如车规级硬件需要在极端温度、极端天气、极端环境下的稳定且长达10年的生命周期；车规级系统则意味着一系列标准认证并经历从开发到真实场景落地的验证测试的高安全性和可靠性保证体系。均可从容应对工业、特种、物流等一些恶劣场景下的对稳定性、耐久性、安全性的高标准要求。
这在德赛西威产品性能方面也有所体现。例如该控制器实现了高度集成化，尺寸仅117mm×117mm的机身内集成的多种主流工业接口；采用车规级散热技术，提供风冷及液冷等差异化散热方案，在极端环境下仍能稳定运行。
更为核心的是，德赛西威AI Cube是一整套开放的技术平台与服务支持系统。包括可提供成熟的底层驱动、中间件、ISP调试等定制化服务，并提供模型快速适配部署、模型优化以及计算加速优化等技术服务。
这归功于其在智能汽车领域积累的开发、适配以及部署落地的经验复用，能很好的让机器人企业避免重复造轮子以及“避坑”。
据观察，当前机器人行业已经从“技术演示”进入到“场景验证”的关键竞速期，从实验室样品到场景验证这一过程中，包括底层软硬件开发适配、模型部署、驱动调试、场景测试到最终项目落地，还存在诸多技术方面难题。
此外，从高工智能汽车研究院调研的情况来看，当前机器人本体企业对供应链的关注要点主要聚焦在质量与可靠性、协同开发能力、成本与交付能力等几大方面。
这种背景下，如德赛西威这类真正在智能汽车行业经历了完整的从芯片适配、算法优化到系统集成，量产适配与工程落地的全栈能力与经验，尤其是“域控平台+传感器”量产交付能力，也将是各大机器人本体企业迫切所需。
从市场角度来看，机器人从实验室走入场景验证的阶段，也代表了未来两年将是一个非常关键的窗口期。
目前，工业制造、仓储物流、家庭服务几大领域被公认为人形机器人最具商业化潜力的应用场景。但不同场景对机器人的硬件配置、算法适配、技术标准以及核心需求痛点存在显著差异：工业场景侧重高可靠性与极端环境耐受能力，仓储物流场景强调高效协同与动态路径规划，家庭服务场景则聚焦主动交互与安全合规性。这种场景差异化特征，成为制约机器人技术规模化落地的核心壁垒。
在此行业背景下，如何打破细分场景的应用壁垒，实现方案的高效、安全且低成本部署落地，则变得至关重要。从智能汽车行业已经的验证经验来看，模块化、平台化可拓展的技术路径才是破局的主流方向，德赛西威推出的AI Cube机器人智能基座，正是这一思路的典型实践。
据了解，AI Cube依托灵活可拓展的模块化平台设计，形成了跨场景的普适能力。其核心逻辑在于，通过一个经过量产验证的智能化底座，包括成熟的底层软件与中间件底座，为不同场景下的软件算法适配部署提供了高效的工具与技术服务支持。
例如在工业领域里，它就像机器人的“聪明大脑”，能给固定底座、轮式/履带式移动、足式以及仿生机器人提供核心算力，帮生产制造、物流运输这些场景实现智能化升级；家居场景中，凭借高速推理能力与全链路信息安全加密技术，可实现全屋智能产品的"无缝联动"，并从传统的被动式响应向主动式、关怀式体验升级等等。
AI Cube所具备的车规级冗余设计与高性能计算平台，为基于AI大模型的主动式智能交互系统部署提供了坚实底座。接下来，凭借 "车规标准+多场景适配+体系化服务赋能"三位一体综合性优势，有望解锁主动智能交互在更多领域的应用可能。
根据高工智能汽车研究院的判断，从行业发展的趋势来看，包括智能汽车、机器人等智能终端产业均在快速沿着技术同源、产业协同的轨迹快速演进，“具身智能”时代全面到来。未来市场将不再是单点产品/单一赛道的单维竞争，而是以智能体为核心的跨平台、跨场景以及资源协同的竞争。
在这一进程中，谁能率先打通核心技术栈壁垒、构建开放合作的平台化能力，解决安全与可靠等关键挑战，具备更优的成本与交付能力，就在未来的智能时代占据主导地位。
