物理AI

核心摘要 Cogniedge.ai 创始人 Madhu Gaganam 明确指出，物理AI（Physical AI）的演进瓶颈在于云端延迟，唯有通过“边缘优先”的架构设计，才能实现协作机器人所需的实时感知与安全响应。 八卦洞察 ▶ 延迟即安全：在物理世界中，毫秒级的通信延迟决定了机器人的避障能力，传统的云端推理模式已无法满足高动态环境下的安全冗余要求。 ▶ 架构范式转移：物理AI的未来不在于模型参数的无限堆叠，而在于将计算能力下沉至边缘设备，实现从“云端大脑”到“分布式神经系统”的进化。 行动建议 企业应重新评估机器人堆栈，将关键决策逻辑从云端迁移至边缘侧，优先部署具备本地推理能力的硬件单元。 在开发流程中引入边缘优先的开发范式，确保模型压缩与量化技术成为产品迭代的核心竞争力，而非事后补丁。