Gate 广场创作者新春激励正式开启,发帖解锁 $60,000 豪华奖池
如何参与:
报名活动表单:https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用广场任意发帖小工具,搭配文字发布内容即可
丰厚奖励一览:
发帖即可可瓜分 $25,000 奖池
10 位幸运用户:获得 1 GT + Gate 鸭舌帽
Top 发帖奖励:发帖与互动越多,排名越高,赢取 Gate 新年周边、Gate 双肩包等好礼
新手专属福利:首帖即得 $50 奖励,继续发帖还能瓜分 $10,000 新手奖池
活动时间:2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00(UTC+8)
详情:https://www.gate.com/announcements/article/49112
为什么物理AI需要如此庞大的计算能力?
答案在于现实世界操作的基本限制。这些系统并不是闲置等待响应——它们在不断同时处理多项高要求任务。
首先,是源源不断的感官输入。视觉传感器、激光雷达数据、加速度计、触觉传感器——这些信息持续涌入。仅处理这些原始数据就需要强大的计算能力。
然后是决策压力。我们谈的是毫秒级的响应时间。机器人避障或自动驾驶车辆对道路状况的反应不能有延迟。没有将任务转移到远程云服务器等待的奢侈,每一微秒都至关重要。
除了即时反应,这些系统还在不断进行推理——不仅每秒一次,而是持续评估环境并调整行为。而且它们不是静态的;它们在实时学习和适应,根据新经验更新模型。
这就是为什么设备端计算是不可或缺的。物理智能不是云端游戏。它是本地的、即时的,并且对处理能力有极高的需求。