隨著智駕行業格局逐漸清晰，一批智駕圈的“老兵”正集體換道，涌入具身智能賽道。
自2023年以來，國內智駕賽道大約有近40位核心高管及技術骨干跨界進入了具身智能領域，涉及20余家初創公司。其中，超過七成公司成立于最近兩年。
那么，智駕“老兵”們帶著技術和量產經驗集體涌入具身智能賽道，究竟是技術的自然延伸，還是一場前途未卜的豪賭？
圖片來源：蓋世汽車
智駕人，為何集體換道具身智能
對于智駕人才批量跨界具身智能這一現象，分析師認為，主要有三重核心驅動力：
首先，具身智能與自動駕駛在底層技術上高度互通，二者均依賴“感知-決策-執行”技術閉環，這種技術棧的高度復用，使得跨界遷移比想象中順暢得多；
其次，以輔助駕駛為代表的智能汽車技術進入成熟期，技術路線逐步收斂，原有技術高管也面臨職業“天花板”，需要尋找新藍海；
再者，資本正在大規模涌入具身智能賽道，為人才創造了巨額回報機會，不僅推高了具身智能人才薪資，也大幅提升了創業的可能性。
這三個因素，形成了一條層層遞進的因果鏈。
作為物理AI的兩大核心落地場景，智能駕駛與具身智能在技術實現路徑上有著共通的底層邏輯。從技術閉環來看，兩者都需要通過攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等傳感器感知外部環境，構建環境模型，然后基于算法進行決策規劃，最終通過執行器完成動作。
在此過程中，智駕系統所依賴的多模態融合、端到端大模型、世界模型以及數據閉環方法論等，均與具身智能高度一致。甚至在不少業內人士看來，一輛智能汽車本質上就是一臺裝有四個輪子、背著電池的專用機器人。
因此，智駕人跨界做具身智能，算法和工程架構上基本不需要從零開始。
特別是他們在智駕領域積累的海量數據處理經驗、復雜場景下的決策算法優化能力以及大規模工程化落地的實戰心得，在具身智能的探索中都可以轉化為寶貴的“先發優勢”。
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如果說核心技術同源，為智駕人才遷徙提供了可能性，那么智駕市場格局的演變，則為這場跨界流動提供了現實動力。
國內智駕賽道歷經過去數年的大浪淘沙，市場格局正逐漸清晰：以、理想、蔚來、小鵬、地平線等為代表的少數頭部企業憑借先發優勢和資源積累，逐漸壟斷了市場份額和核心技術話語權，留給其他玩家的生存空間正被持續壓縮。
地平線創始人兼CEO余凱甚至直言，自動駕駛如果是一場大考，感覺基本上快要交卷了。
牌桌上的玩家減少，便意味著人才需求量將大幅降低，即便頭部企業的核心管理層，也難免面臨“僧多粥少”的競爭壓力，以及個人職業生涯的階段性天花板，尋找“新牌桌”勢在必行。
恰逢近兩年，具身智能賽道異軍突起，其廣闊的應用前景與巨大的市場潛力，為在智駕領域積累了深厚技術功底和實踐經驗的人才，提供了新的探索方向。
但真正讓智駕人才這場遷徙從個體選擇變成集體行動，離不開資本的推波助瀾。
智能駕駛賽道經過幾輪洗牌后，市場整體投資節奏已經放緩。比較之下，具身智能作為當下AI領域最炙手可熱的新風口，正吸引著各路資本瘋狂涌入，從市場化VC，到產業資本，再到各個地方甚至國家級的產業引導基金，都在積極涌入具身智能賽道。
這些資本，不僅為具身智能企業提供了充足的資金支持，更直接催生了對高端技術人才的旺盛需求。為快速搭建核心團隊、搶占技術高地，很多具身智能企業甚至開出了遠高于智駕行業平均水平的薪酬待遇和股權激勵方案，吸引人才加入。
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例如優必選，近日公開發布招聘信息，面向全球尋找具身智能首席科學家，年薪1500萬元起步，最高可達1.24億元。這一薪酬水平，直接對標OpenAI、Meta等國際科技巨頭的頂級科學家。
魔法原子甚至曝出，被追覓科技創始人俞浩以近乎命令的口吻向團隊下達指令，以2億年薪招首席科學家，并在PR、客戶、員工、投標等多個維度對宇樹展開全面“圍攻”。
當一個行業的頭部企業愿意為一位首席科學家開出億元級年薪時，這已經不能簡單用“高薪挖角”來定義了。
不僅如此，鑒于智駕人才與具身智能需求的高度匹配性，不少投資機構在投資具身智能項目時，也會格外關注來自智駕領域的人才，進一步加速了人才在兩個領域的流動。
理想與地平線，兩座“黃埔軍校”
縱觀這場人才遷徙，一個有意思的現象是：理想汽車和地平線出現的頻率格外頻繁。
其中理想汽車，過去兩年相繼向具身智能行業輸送了沈亞楠、郎咸朋、王凱、夏中譜、趙哲倫等一批核心創業者；地平線則輸出了張玉峰、余軼南、孫浚凱、潘楊家一、樊慶元等多位創始人及高管。
從數量上看，這兩家企業幾乎占據了上述名單的半壁江山。
為什么理想汽車和地平線會成為這場人才流動的策源地？答案藏在兩家公司的發展基因與組織特性之中。
先看理想。
在新勢力車企陣營中，理想汽車對核心技術的投入姿態一直頗為鮮明。尤其在智能駕駛、智能座艙等AI密集型領域，理想汽車的資源傾斜十分明顯。
而這一切，與其創始人李想的個人判斷密不可分——他很早就將理想定位為一家人工智能企業，而非單純的汽車制造商。李想始終認為，汽車的終極形態是機器人，當前的智能汽車本質上是運行在標準化道路環境中的“輪式機器人”。
圖片來源：理想汽車
正是這種極具前瞻性的判斷，加之對AI的持續大力投入，直接吸引了一批頂尖的AI算法與智駕人才在理想匯聚。
然而，持續的戰略升級，往往也伴隨著團隊的動態調整。
比如今年初，李想進一步提出，理想的品牌定位不再僅僅局限于“創造移動的家”，同時還要進一步強化“具身智能”屬性，為此理想內部進行了大規模組織架構重組，劃分出基座模型、軟件本體和硬件本體等更專業的團隊。
當組織重心向更底層的AI架構傾斜時，部分智駕高管的角色和空間不可避免會發生變化，離開便成了一種自然的選擇。
值得關注的是，理想汽車在經歷一系列核心人才出走后，內部甚至一度提出要“把原來那些去到機器人創業公司的人再招回來”，其后充分凸顯了對這些人才的高度認可。
圖片來源：地平線
而地平線，同樣帶有濃厚的AI基因。
地平線創始人余凱本身就是AI領域的旗幟性人物。從創業之初，他就將地平線的使命錨定在一個清晰的目標上：做“機器人時代的Intel”。這個定位決定了地平線從第一天起，就不只是一家智駕公司，而是一家人工智能與機器人技術的底層供應商。
這種基因，也塑造了地平線對人才的獨特要求。據知情人士透露，余凱在內部一直強調，任何部門或業務的負責人，都必須具備獨立完成商業閉環的能力——不僅要懂技術，還要能搞定客戶、算清賬、帶得了隊伍。
換句話說，地平線所培養的不僅僅是專業AI人才，更是能獨當一面的“操盤手”。
正因如此，從地平線出來的智駕人才，往往帶著鮮明的“單兵作戰”烙印。無界動力創始人兼CEO張玉峰便是一個典型代表。技術研發出身的他，在地平線的職業軌跡幾乎覆蓋了從技術到產品的全鏈條，用其自己的話說，財務、法務、供應鏈、談判、喝酒，全鏈條都經歷了一遍。
線性資本創始人兼CEO王淮更是評價張玉峰：“在一個難且重要的技術產品領域，他是少有深度經歷過從技術到產品、產品到市場、市場到規模化過程的締造者之一。”
正是基于這樣的體系化能力，自2025年創業項目正式啟動后，短短半年張玉峰即帶領無界動力斬獲了近8億元融資。
不過整體來看，雖然都是領先的AI人才，“理想系”人才在AI能力之外，天然帶有強烈的產品定義和場景落地烙印，而“地平線系”人才則更具備平臺思維和生態構建能力。
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而除了天然的AI基因，資本拉力也在其中扮演了重要“催化劑”角色。
由賈鵬、王凱、王佳佳等聯合創辦的至簡動力，成立半年即連續完成5輪融資，累計金額達20億元，所倚仗的正是其核心團隊在理想汽車積累的體系化能力。
用他們自己的話來說，這支隊伍曾親歷競爭最慘烈、迭代最殘酷的市場廝殺，完整走過從生死存亡到逆勢突圍、從0到1再到規模化的全周期。最終沉淀下來的，是對頂層戰略與實操執行之間落差的深刻體察，以及對資源節奏、成本邊界、組織效率近乎本能的把控直覺。
對于投資人而言，這無疑比一份漂亮的算法Demo更有分量——因為這些經歷意味著，這群人知道如何把一個想法，真正變成可以交付的產品。
而對于“地平線系”創業者，甚至有投資人調侃：“只要地平線的技術員工傳出創業風聲，很快就能收到投資機構的TS（投資意向書）。”
話雖夸張，卻折射出一種真實的偏好：資本對地平線背景的信任，已經接近于某種條件反射。
更值得關注的是，面對核心員工“單飛”，地平線選擇的不是設障，而是入局。無界動力、章魚動力、維他動力——這些由其前員工創辦的公司，都在早期融資中獲得了地平線的投資。
這種策略背后，與其說是包容，不如說是一種主動的“生態孵化”。畢竟，具身智能機器人也是其核心技術的重要“著陸點”。
降維打擊，還是華麗冒險？
智駕人才跨界具身智能，固然帶著多重天然優勢，但硬幣的另一面同樣值得關注。
“汽車人跨界具身智能，智駕開發經驗雖然提供了降維打擊的能力基礎，比如感知、規劃、決策等技術框架，但具身智能在物理交互、關節控制、大小腦協同、數據采集、供應鏈成熟度等維度，面臨更高挑戰——這些都不是簡單的技術平移能解決的，仍需從頭攻克。”蓋世汽車研究院上述分析師表示。
小鵬汽車創始人何小鵬甚至有一個判斷：“人形機器人的研發難度，是汽車的數十倍。”其后的挑戰可見一斑。
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具體而言，技術層面，智能汽車的運動主要被約束在二維路面，控制維度有限，但具身智能機器人需要幾十個自由度的全身控制，涉及復雜的動力學平衡和接觸物理。
不僅如此，在規劃與決策層面，汽車人擅長的路徑規劃算法，在面對“機器人如何從兜里掏出鑰匙并插入鎖孔”這種精細操作時，也往往力不從心。
簡言之，智駕人帶來的“大腦”雖然足夠強大，但具身智能真正考驗的，是“小腦”與“雙手”。
商業層面的挑戰，同樣棘手。
汽車作為交通工具，功能性十分明確：：解決出行。但具身智能，至今沒有一個單一且體量足夠大的剛需場景。進工廠擰螺絲，精度和節拍難以超越專用機械臂；進家庭洗衣做飯，非結構化環境的泛化能力遠未達標。
這種場景的不確定性，意味著汽車人最擅長的降本策略可能在具身智能產業化初期無處著力，難以啟動“降本-放量-再降本”的正向循環。
還有文化層面的摩擦，亦不容忽略。
汽車行業有著極其嚴苛的流程規范，包括功能安全標準、V模型開發流程，以及動輒數年的研發周期。而AI和機器人領域推崇的是快速迭代、敏捷試錯。這意味著，如何在軟件敏捷性與硬件可靠性之間找到平衡，也可能是一個不小的管理考驗。
正因如此，在部分業內人士看來，當前智駕背景人才大量涌入具身智能賽道，客觀上也一定程度催生了新的泡沫。
但這未必全是壞事。“長期來看，這也是驅動產業走向成熟所必經的健康外溢過程。目前賽道存在資本過熱、人才溢價過高、落地場景不明確、商業模式不清晰的情況，因此必然會在后續出現分化。而隨著泡沫擠出，行業將快速出清，市場預計將經歷一次殘酷的洗牌。”一位業內人士表示。
畢竟，泡沫與洗牌，從來都是新興產業走向成熟的必由之路。
因此，對于這批跨界者而言，真正決定他們能否留在牌桌上的，不僅僅是帶來了多少汽車行業的經驗，更是能否在新戰場上完成一次認知的刷新——承認“降維打擊”的邊界，正視“從頭補課”的現實。
結語
汽車人批量涌入具身智能，本質上是技術外溢與產業周期疊加的必然結果。
當智能駕駛的牌桌日漸擁擠，而具身智能的賽道剛剛鋪開，人才的流動便成為了資源重新配置的信號。對于具身智能行業，智駕“老兵”們帶去的不僅是算法框架和工程經驗，更是汽車工業百年沉淀下來的系統思維與量產規律——這些，恰恰是尚處于“實驗室階段”的機器人產業最稀缺的“養分”。
但“養分”要真正被吸收，還需要跨界者們完成一次認知上的躍遷：從“可靠的工具”到“通用的伙伴”，中間橫亙的不僅僅是技術鴻溝，更是對產品定義、商業場景和組織文化的全面重構。
泡沫終會退去，估值終會回歸，資本的熱情也終將冷卻。到那時，真正能留在牌桌上的，不會是那些只會復述智駕履歷的人，而是那些真正在新戰場上學會了從頭“解題”的人。