雙腦同芯啟新局 物理 AI 產業生態大會在杭舉辦 聚焦具身智能工程化落地
當下,具身智能賽道熱度持續走高,但行業正遭遇一道現實鴻溝:不少機器人在展會、實驗室表現驚艷,落地工廠、倉儲等真實工況后,受算力架構、真實數據供給、環境適應性等條件制約,很難實現穩定規模化作業。如何從演示樣機走向真正可用的生產力工具,已經成為物理 AI 產業亟待破解的核心命題。

近日,“雙腦同芯 —— 物理 AI 端側算力智能超腦產業生態大會”在杭州未來科技城學術交流中心舉辦。大會匯聚院士專家、高校科研院所、芯片產業鏈、產業資本、地方政企平臺,圍繞端側算力底座、世界模型工程化、數據閉環、整機落地與產業協同展開深度研討。作為本次大會舉辦方,華睿智普同重要合作伙伴聯發科技(MediaTek),打造基于 MediaTek GenioPro 5100 3納米SoC的端側算力平臺智能超腦,及以智能超腦為底座延展的全套端側物理 AI 產品和技術方案,同時聯合生態伙伴完成多項戰略合作,為行業探索可落地的實踐路徑。
大會上,華睿智普創始人兼 CEO 蔡鎮輝分享“具身智能三道坎金字塔模型”,將大模型算法、真實場景高質量數據、端側算力視作產業規模化落地必須逾越的三道門檻。他表示,端側算力是上層算法與數據得以工程化落地的底層基石,端側算力平臺將會帶來產業的新一輪突破,也將產生一個巨大的市場。此外,蔡總闡述了,技術創新既要保有無畏探索的勇氣,也要敬畏客觀物理規律與產業現實,并堅持科技向善。“物理 AI 產業不是一家企業的獨角戲,華睿智普要做產業的鋪路者,而非技術隔斷墻。”
聯發科技物聯網事業部市場總監吳乃燊作為產業鏈代表出席并發表主題分享《邁向具身智能時代 MediaTek 賦能物理 AI 新紀元》,介紹MediaTek Genio Pro 5100這款面向物理 AI 機器人的高端邊緣 SoC 平臺,解析高性能邊緣計算、工業級可靠性對于機器人端側本地大模型、實時運動控制的支撐價值,探討芯片平臺如何助力具身智能產業向前演進。最后表示歡迎大家來參與聯發科技與華睿智普構筑的生態體系。


架構革新破局,一套全棧方案直面行業現實痛點
端側算力架構缺陷、仿真與真機泛化鴻溝、非理想環境適應性差,是擺在行業面前的幾大共性難題。本次大會上,華睿智普對外展出一整套從算力底座、數采體系、世界模型再到場景機器人的全棧技術成果,為行業提供可供參考的工程化樣本。
算力層面,大小腦單芯片融合架構成為本次大會技術焦點。針對傳統方案大小腦分置雙芯片帶來的通信時延、時序不匹配、功耗成本居高不下等痛點,該架構將認知決策與實時運動控制收斂至單芯片內部。其中 Praxis One,基于 MediaTek Genio Pro 5100 3 納米 SoC,面向重載人形等高自由度整機,C+G+N 綜合算力 120 TOPS;輕量化版本 Praxis Nano,基于 MediaTek Genio 720 SoC,適配中小型機器人與數采設備,C+G+N 綜合算力 23 TOPS,配套開放軟件生態,降低科研機構與整機廠商的二次開發門檻。


數據與模型方面,“睿眸星源數采生態系統”及“睿眸星源·星眸”EGO數采終端,致力于補齊行業真實工況數據短板,彌合仿真世界與現實物理環境的差距;華睿智普自研的物理潛空間世界模型不再片面追求模型參數量,通過引入物理規律約束,把業內關注的 “關燈操作”,即無光、弱光工況穩定作業能力,從實驗室 Demo 推進至工程可部署階段。現場子龍、子天、子運多款真機同步亮相,均定位面向工業、商業真實業務,而非表演型樣機。


多方專家思辨,厘清產業機遇與風險
本次大會邀請多位行業權威,從技術、芯片產業鏈、群體智能、產業投資多個維度輸出研判。
俄羅斯工程院外籍院士孫立寧指出,機器人的核心競爭力不在于舞臺特技,而在于真實環境下的長期作業穩定性與環境適配能力。浙江大學郁發新教授結合航天芯片產業經驗,闡述硬科技產業離不開長期沉淀與產業鏈協同;西北工業大學郭斌教授提出,具身智能將由單體智能向群體智能演進,端側實時處理與數據閉環會成為關鍵壁壘;寧德時代 CATL 溥泉資本李守宇則從投資視角提示,資本將更看重真實場景驗證,而非概念化演示效果。
會上完成四輪產學研政企戰略合作簽約,合作方涵蓋廣東省電子集團、云幕智造、上海清華國際創新中心類腦智能世界模型聯合研究所、清智涌現科技、西北工業大學計算機學院、荊州經濟技術開發區管委會,覆蓋整機產業化、前沿科研攻關、校企人才培養、地方產業集群建設四大方向,推動科研成果向產業端流轉落地。
在高層圓桌論壇上,來自企業、高校、科研機構、一二級投資機構的嘉賓圍繞端側算力對物理 AI 智能體產業的根本性意義和發展方向展開交鋒。現場形成共識:物理 AI 正處在去虛火、重實干的關鍵階段,紙面算力指標不等于落地能力;現階段完全照搬 PC 高度開放分工模式尚不現實,全盤垂直一體化又會抬高行業門檻,“底層算力底座標準化開放,上層場景應用百花齊放”,是更適配當前階段的發展路徑。

行業觀察
從單點技術炫技走向系統工程落地,是具身智能行業的必經之路。物理 AI 的成熟,需要算力、模型、真實數據、整機工程能力的系統性協同,離不開產學研政企多方共建開放生態。本次大會的一系列技術實踐與生態合作,也為國內物理 AI 產業如何跳出 “Demo 陷阱” 提供一次現實參考。
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