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。
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NFT Bankruptcy Clubvip
· 01-14 10:20
毫秒级反应啊...这就是为什么现在的芯片厂商赚疯了,算力成了刚需
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Moon火箭手vip
· 01-14 05:45
哈,毫秒级响应时间啊...这就是物理AI的发射窗口卡得死死的原因,传感器数据流像火箭燃料一样源源不断,稍微延迟一点就得坠落
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PretendingSeriousvip
· 01-11 12:51
这就是为啥现在芯片这么吃香啊,没有本地算力就是个废铁
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资深老韭当家vip
· 01-11 10:50
说白了就是实时处理呗,云端延迟根本玩不了。一毫秒的差别自动驾驶可能就翻车了,这架构设计得绝了。
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被毕业的矿工vip
· 01-11 10:49
哈哈所以说芯片厂这波要起飞了,边缘计算才是未来
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GasWasterrvip
· 01-11 10:43
说白了就是物理AI不能像大模型那样云里雾里,得本地跑。毫秒级反应谁等得起云延迟啊...芯片得往死里堆
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consensus_failurevip
· 01-11 10:38
ngl这就是为啥芯片厂商现在疯狂堆料...实时处理那一堆sensor数据真的扛不住
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