國產(chǎn)GPU不再只是替代 WAIC現(xiàn)場礪算科技想讓AI真正走進(jìn)物理世界

Amelia / 2026-07-21 17:17177724

標(biāo)簽：WAIC2026

前兩年逛AI展會，大家聊得最多的還是大模型：參數(shù)有多大、回答有多快、能生成什么內(nèi)容。但到了今年WAIC，現(xiàn)場的重點(diǎn)明顯變了。

越來越多企業(yè)開始把AI放進(jìn)機(jī)器人、無人機(jī)、工廠和城市管理這些真實(shí)場景里。機(jī)器人怎么避開障礙、抓準(zhǔn)零件，無人機(jī)遇到氣流和突發(fā)狀況該怎么調(diào)整路線，城市發(fā)生災(zāi)害后又該如何快速判斷影響范圍，這些都不是靠模型“會聊天”就能解決的。

這也讓GPU面對的任務(wù)變得更復(fù)雜。它既要處理AI計(jì)算，也要把三維場景實(shí)時呈現(xiàn)出來，還要模擬物體運(yùn)動和環(huán)境變化，并盡快給出判斷。礪算科技這次在WAIC展示的幾個應(yīng)用，基本都圍繞這些實(shí)際需求展開。

熱點(diǎn)科技在現(xiàn)場體驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，礪算科技此次帶來的展示，幾乎都圍繞著一個共同主題展開——AI如何從“生成內(nèi)容”，邁向“理解世界”。

WAIC上的四個應(yīng)用，指向AI發(fā)展的下一站

位于張江科學(xué)會堂Z2B-301的礪算科技展臺，人氣一直不低。

相比展示一塊GPU芯片參數(shù)，礪算把更多空間留給了實(shí)際應(yīng)用。從具身智能、物理AI，到空間智能和智能政務(wù)，四個展區(qū)幾乎覆蓋了AI走向現(xiàn)實(shí)世界最具代表性的方向。

其中最受關(guān)注的，是與松應(yīng)科技聯(lián)合打造的具身智能方案。

現(xiàn)場大屏上，一臺機(jī)器人正在虛擬工廠里反復(fù)“練習(xí)”。它要自己識別零件、繞開障礙、找到合適的路線，再把目標(biāo)物體準(zhǔn)確抓起來。動作做錯了就重新來，直到把整套流程練熟。

工作人員介紹，過去進(jìn)行這類機(jī)器人訓(xùn)練，往往要依賴國外GPU和仿真軟件。如今從虛擬工廠的搭建，到機(jī)器人訓(xùn)練和測試，已經(jīng)可以在國產(chǎn)GPU及相關(guān)軟件平臺上完成。簡單來說，機(jī)器人不用一開始就到真實(shí)工廠里反復(fù)試錯，而是可以先在虛擬環(huán)境中把動作練得更熟，再進(jìn)入實(shí)際場景。

更重要的是，這套系統(tǒng)支持多機(jī)器人同時訓(xùn)練。對于未來工廠來說，不再是一臺機(jī)器人單獨(dú)學(xué)習(xí)，而是多個智能體可以一起協(xié)同訓(xùn)練、不斷優(yōu)化，這也是具身智能產(chǎn)業(yè)目前非常關(guān)注的發(fā)展方向。這套方案還入選了新華社WAIC報(bào)道總結(jié)的人工智能五大趨勢之一，也反映出業(yè)內(nèi)對于國產(chǎn)具身智能生態(tài)的關(guān)注正在不斷提升。

從數(shù)字孿生到物理AI，AI開始學(xué)會“預(yù)測”

如果說具身智能解決的是機(jī)器人如何行動，那么物理AI更關(guān)注AI如何理解現(xiàn)實(shí)世界。

礪算與索辰科技聯(lián)合展示的低空安全物理AI平臺，就是現(xiàn)場比較有代表性的案例。

現(xiàn)場演示并沒有讓無人機(jī)按照固定路線飛，而是不斷給它“加難度”。氣流、障礙物、建筑遮擋接連出現(xiàn)，系統(tǒng)會實(shí)時模擬各種可能發(fā)生的情況，提前評估不同路線的風(fēng)險，再自動選擇更安全的飛行方案。

整個過程不像傳統(tǒng)數(shù)字孿生那樣只是把場景"畫出來"，而是真正讓AI不斷計(jì)算未來可能發(fā)生什么。

現(xiàn)場不少觀眾都會停下來觀看完整演示。一位參觀者的一句話也很形象："以前數(shù)字孿生更像地圖，現(xiàn)在它更像是在提前推演未來。"

隨著無人機(jī)應(yīng)用越來越多，怎么在起飛前把各種風(fēng)險想得更充分，也成了行業(yè)關(guān)注的新問題。這類能夠提前模擬環(huán)境、預(yù)判突發(fā)情況的物理AI平臺，正在獲得越來越多關(guān)注。

數(shù)字城市，不只是建模型，更重要的是持續(xù)計(jì)算

空間智能同樣吸引了不少專業(yè)觀眾。

礪算此次聯(lián)合飛渡科技展示了基于空間智能大模型打造的數(shù)字城市方案。

現(xiàn)場大屏上，一片城區(qū)很快就被“搬”進(jìn)了電腦里。哪里是道路，哪里是建筑，哪里有水域和綠地，系統(tǒng)都會自動分出來。接著畫面切到應(yīng)急場景，災(zāi)害可能往哪里擴(kuò)散、哪些區(qū)域會受到影響，系統(tǒng)也會一邊模擬、一邊給出判斷。

它和普通三維地圖最大的區(qū)別是，畫面不是建好之后就不動了，而是會跟著現(xiàn)場情況不斷變化。簡單來說，它不只是把城市做成一個三維模型，還能幫人更快看清發(fā)生了什么、接下來可能會怎樣。

對于城市管理、無人機(jī)飛行和應(yīng)急救援來說，這種能力顯然比單純“看一張三維地圖”更實(shí)用。

AI辦公之外，本地部署成為越來越重要的話題

相比機(jī)器人和數(shù)字城市，智能政務(wù)這塊就更容易看懂了。

工作人員現(xiàn)場丟進(jìn)去一段還比較粗糙的會議記錄，沒過多久，系統(tǒng)就把語句理順了，格式也整理好了，還會順手找出可能相關(guān)的政策內(nèi)容。整個過程都在現(xiàn)場這臺設(shè)備上完成，資料不用上傳到云端。

這點(diǎn)對政府部門和大型機(jī)構(gòu)尤其重要。AI當(dāng)然要好用，但有些文件本身就不能隨便傳出去。對他們來說，效率只是其中一部分，資料留在本地、誰處理過、改了哪些內(nèi)容都能查清楚，才是真正敢用的前提。

也正因?yàn)槿绱?，本地部署、國產(chǎn)操作系統(tǒng)適配以及自主可控，已經(jīng)成為近年來政務(wù)AI建設(shè)越來越重要的方向。

GPU競爭，也開始進(jìn)入新的階段

四個展示雖然方向不同，但背后都依賴同一個核心平臺——礪算自主研發(fā)的TrueGPU"渲推一體"GPU架構(gòu)。

與傳統(tǒng)更偏向AI訓(xùn)練或圖形渲染的GPU不同，礪算希望把圖形渲染、通用計(jì)算以及AI推理融合到同一套架構(gòu)中。

現(xiàn)場交流中，工作人員介紹，現(xiàn)在GPU承擔(dān)的工作早已不只是圖形渲染，還要負(fù)責(zé)物理仿真、機(jī)器人訓(xùn)練和大模型推理等任務(wù)。

隨著機(jī)器人、無人機(jī)等應(yīng)用越來越多，GPU不僅要把畫面算出來，更要讓AI理解三維環(huán)境，并及時作出判斷和響應(yīng)。

礪算方面表示，目前TrueGPU已經(jīng)實(shí)現(xiàn)從GPU架構(gòu)、指令集到驅(qū)動軟件棧的自主研發(fā)，并正持續(xù)完善機(jī)器人訓(xùn)練、數(shù)字孿生等場景的應(yīng)用能力。

熱點(diǎn)科技觀察：國產(chǎn)GPU競爭，已經(jīng)不只是替代

今年WAIC，一個明顯的趨勢是，越來越多國產(chǎn)GPU企業(yè)已經(jīng)不再單純強(qiáng)調(diào)性能參數(shù)，而是在思考如何服務(wù)下一代AI應(yīng)用。

從機(jī)器人訓(xùn)練到數(shù)字城市，現(xiàn)場這些演示其實(shí)都指向同一件事：AI正在從屏幕里走出來，開始處理真實(shí)世界里的問題。對GPU來說，工作也不再只是跑模型。搭建虛擬場景、模擬環(huán)境變化、生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些任務(wù)都要靠它來完成。

礪算此次展示的四大應(yīng)用，也正是圍繞這一趨勢展開。從國產(chǎn)GPU到完整產(chǎn)業(yè)生態(tài)，再到多個合作伙伴共同打造行業(yè)解決方案，可以看到國產(chǎn)圖形算力的發(fā)展重點(diǎn)，已經(jīng)開始從"能不能替代"逐漸轉(zhuǎn)向"能不能支撐新的AI應(yīng)用"。

對于國產(chǎn)GPU來說，這或許也是下一階段真正要比拼的地方。