机器人电报10月20日讯,物理AI的训练数据供给面临刚性缺口。与软件AI依赖互联网数据的获取逻辑不同,真实物理数据的采集涉及复杂的真实环境交互,技术门槛极高且具有数据独占性,掌握此类数据的厂商因此在行业中占据稀缺地位。在机器人之外,流程工业被普遍视为物理AI优先落地的应用方向。该领域处于AI决策与机器执行之间的衔接环节,承担着将智能决策转化为物理操作的关键桥梁角色。流程工业有望成为物理AI产业链中具备显著预期差的新增长方向,其发展将同步受益于训练端与推理端对算力需求的双重增长。
机器人电报10月20日讯,物理AI的训练数据供给面临刚性缺口。与软件AI依赖互联网数据的获取逻辑不同,真实物理数据的采集涉及复杂的真实环境交互,技术门槛极高且具有数据独占性,掌握此类数据的厂商因此在行业中占据稀缺地位。在机器人之外,流程工业被普遍视为物理AI优先落地的应用方向。该领域处于AI决策与机器执行之间的衔接环节,承担着将智能决策转化为物理操作的关键桥梁角色。流程工业有望成为物理AI产业链中具备显著预期差的新增长方向,其发展将同步受益于训练端与推理端对算力需求的双重增长。