2026北京车展期间，四维图新携AI驱动的全栈汽车智能化量产方案及具身智能新赛道能力亮相，并首发智能体数据综合解决方案。
据最新数据，四维图新2025年交付订单保持稳健增长，量产进程持续加速。智驾业务板块累计获得定点超900万套，正在交付120余款车型的量产项目。智能座舱方案新增定点135万套，已实现量产或定点；海外导航方案新增定点100万套，助力中国车企出海加速。旗下杰发科技AC8015芯片量产车型超百款，量产验证超过500万颗，出海比例超50%。
“新鉴智”业务整合后，低中高阶全线产品在量产落地方面均取得进展。基于地平线征程®6B芯片打造的PhiGo Entry行泊一体方案，以千元以内成本实现“行泊性价比方案样板”，累计定点超300万套，即将于4月底在头部跨国车企实现量产交付；PhiGo Pro“7V鱼眼”高速领航方案已完成征程®6E平台电、油车型业界首发量产，将进一步下探复制至10万元以内车型；PhiGo Max端到端城区领航方案已实现征程®6P第三方首发定点，同时，方案预留“L3级”智驾升级空间，将于年内首发搭载至某新势力旗舰车型。
将移动智能平台视为第三曲线
四维图新首次发布智能体数据综合解决方案，包含智能体感知、数据采集方案（4D空间记录终端、动作捕捉手套、全身运动捕捉套装等高精度采集硬件），智能体全链路合规方案（数据合规服务、智能合规融合终端），以及已落地的六大场景应用方案（人形机器人、工业机械臂、无人车、四足机器人等）。
在四维图新看来，包括智能汽车、机器人、低空飞行在内的智能制造供应链，对数据和感知、算法的需求以及硬件具有较高重合度，四维图新凭借在数据合规、高精定位、感知算法、芯片模组等领域积累的AI全链路能力，不仅重塑辅助驾驶人车信任关系，更为具身智能软硬件场景应用拓展与商业化落地打开想象力天花板。
车展期间，四维图新CEO程鹏在接受南方+记者采访时表示，具身智能和智驾类似，核心都是数据采集和训练。相比具身智能，智驾的场景相对简单——车只能在道路上开，基本就是道路场景，四维图新做地图和导航出身，对道路场景非常熟悉。
而且，智驾的姿态也简单，因为车是“方盒”形态，只有加速、刹车、转向，称之为"有限姿态的单一场景"。
具身则复杂得多，是多姿态的——头可以转，胳膊可以动，手指头可以动，腿可以移，姿态极多。而且场景无限：可以在马路上、家里、商场、工厂；即便是工厂，每一个工位的工作内容也不一样。
程鹏总结为“多姿态、无限场景”，这意味着数据采集量非常庞大，5年之内将翻1000倍，“我们用4年时间，把车的数据合规业务从0做到10亿元；机器人要翻1000倍的数据量，所以我们成立具身小组，第一件事就是做数据合规”。
为何如此强调合规？程鹏解释，四维图新原来帮车企解决的正是合规：一台车在什么地方可以采集数据，哪些敏感地区又不让采集数据；涉及用户隐私层面，车里就不应该被拍，而车外的人脸、车牌、门牌号都要保护。机器人领域同样会遇到这些问题，甚至更严重——机器人到你家里，用户在家里连衣服都不敢脱，因为始终有两只眼睛一直看着，你不知道它会拍到哪去了。
而在信息安全方面，机器人同样面临一个问题——怎么不被控制，所以机器人也要解决信息安全。程鹏还谈到，机器人和汽车不一样的地方在于涉及商业机密，比如机器人在工位上抓哪个零部件、怎么装的，这是工厂的商业机密，不能随便把数据给别人用。
程鹏总结，具身智能机器人数据量大，几乎无限长；价值高，极其复杂，有难度。四维图新决定把这件事作为接下来的重点，第一增长曲线是地图导航，第二增长曲线是汽车智能化，第三增长曲线是移动智能平台。
两轮车营收今年或破亿
作为张雪机车芯片零部件合作伙伴，四维图新旗下杰发科技正用中国芯助力中国制造跑出中国速度。
程鹏介绍，四维图新的芯片方案可以连头盔、连手机。以前两轮车很少有智能化功能，厂商要自研两年才能推出来；而借助四维图新，连芯片带操作系统、云端服务，一两个月就可以交付。
他谈到，两轮车市场增长比较乐观。今年芯片订货量比去年翻了10倍，其中，两轮车市场就增长了300倍，总营收增长100%以上，今年营收预计能过亿元。
他表示，中国两轮车年产量3亿辆，远超汽车，市场规模大，且两轮车智能化程度低，机会大，“我们原来以为两轮车要求不高，后来发现不是这么回事——两轮车在外面风吹日晒，骑手一天到晚在外面跑，北方零下二三十度也得用。我们的芯片是零下40°C到125°C车规级标准，完全没问题”。
出海合规服务压缩至三周
车展期间，四维图新全新发布的一站式全球导航解决方案，整合12大品类、超50款生态应用，支持“一车一策”定制，3至6个月完成交付，实现全球导航本地化落地。
程鹏谈到，在智能汽车出海过程中，用户隐私是绝大部分国家的共同要求，各国都在学习彼此的做法。最终基础都是用户隐私、信息安全和功能安全。
最近，四维图新帮助一家车企做了100多个国家的出海合规分析，原来车企自己评估要6个月，而四维图新借助AI用时三周。方法就是训练一个法规智能体，把100多个国家的所有法规（约2万个文件）喂进去，能自动比对现有方案的差异项，然后一个个解决。模型搭好之后，车企进入新市场只需找差异项，针对性改进即可。
南方+记者 郜小平
【作者】 郜小平
【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端
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