物理人工智能（Physical AI）与机器人技术正从实验室走向现实世界 —— 决策失误的代价不再是理论层面的空谈。随着机器人在工厂、仓库及公共场景的广泛部署，大规模仿真已与现实操作紧密相连。
专注于物理人工智能的企业需要新型基础设施，以持续构建、训练、仿真和部署能在动态物理环境中运行的模型。而受限于当前云计算的短板，下一波物理人工智能浪潮难以实现规模化发展。
以下三大原因表明，必须为物理人工智能量身打造专属基础设施架构：
一、训练数据的刚需与稀缺性
物理人工智能无法像大型语言模型（LLM）那样依赖互联网文本进行训练。它需要特定场景的数据 —— 从图像、视频到激光雷达（LiDAR）数据、传感器流及运动数据 —— 这些数据需直接映射到具体动作与结果。由于环境、任务及硬件配置存在差异，这类数据的获取难度极大。
仅通过现实世界收集训练数据既耗时又昂贵。虚拟环境则能让研发团队生成合成数据、测试极端场景，且迭代速度远超单纯的现实部署。
仿真已成为启动训练的关键手段，但实现其规模化极具挑战。这需要协调大规模 GPU 集群、实现仿真并行化、准备 “可直接用于仿真” 的 3D 资产，且通常需使用与训练或推理阶段不同类型的 GPU。仿真中的推理过程虽与真实机器人的前向传播类似，但必须支持海量规模运行，且需针对吞吐量而非延迟进行优化 —— 这本身就对基础设施提出了独特要求。
硬件可靠性至关重要：当仿真跨数千个 GPU 运行时，任何中断或故障都可能导致整个训练周期崩盘。因此，在选择用于仿真的云计算服务时，性价比与平均无故障时间（mean time to failure）成为首要考量因素。
二、海量数据、高风险与低延迟需求
数据可用性构成了另一大挑战。物理人工智能系统部署后，研发团队会突然面临海量数据，包括仿真输出数据，以及运行中机器人产生的照片、视频、激光雷达数据和传感器数据。
简单将多模态训练数据存入对象存储是行不通的。与经过精心整理的训练数据集不同，这些数据具有噪声多、场景关联性强、时间敏感等特点。要发挥其价值，必须对数据进行索引、同步和组织（理想情况下通过自动化流水线实现），以便团队能够搜索、筛选并为每次训练选择合适的数据。
延迟问题进一步提升了风险等级。物理系统必须在毫秒级时间内做出反应，这就排除了集中式批量处理的可行性。因此，物理人工智能正日益依赖边缘端的快速推理，结合云端的高层级规划与协调模型，形成协同运作的统一系统。
必须为多模态数据的摄入与查询量身打造精密平台。若无此类平台，更多的数据并不意味着更优的模型。
三、数据传输成为核心瓶颈
在物理人工智能领域，最棘手的问题往往不是模型规模，而是数据传输。机器人系统会持续生成视频流、传感器读数和运动数据，这些数据需实时处理并转化为行动指令。
现有基础设施在这类系统中会以意想不到的方式出现故障。许多现有平台是为批量处理工作负载设计的，面对持续、高吞吐量的多模态数据时往往难以应对。若数据无法在设备、本地系统与云端之间快速高效传输，单纯扩充 GPU 规模毫无意义。
数据传输的成本会迅速累积。大规模数据跨系统传输的成本可能超过存储成本，导致简单的规模化扩张变得低效。要支持物理人工智能的规模化发展，基础设施需针对高速读写性能、高带宽传输通道和可预测吞吐量进行优化 —— 而非仅仅增加内存或计算资源。
物理人工智能架构的新要求
物理人工智能正将人工智能从受控的数字环境推向现实世界，而现实中的故障模式是物理层面的，而非理论层面的假设。这些系统对计算、网络和数据基础设施提出了全新要求，目前尚无统一的构建蓝图。
协调单个机器人已非易事，而要实现多机器人集群在动态环境中的规模化部署 —— 持续从仿真与现实反馈中学习 —— 难度更是呈指数级增长。数据的价值愈发凸显，延迟的影响愈发关键，基础设施决策与系统行为的关联也愈发紧密。
物理人工智能的发展不仅依赖更优的模型，还需要能支持持续学习、实时响应及边缘与云端系统协同的基础设施。若无法满足这些要求，可能导致部署停滞、系统不可靠，并引发现实世界的严重后果。
挑战已十分明确。一个稳健的物理人工智能架构必然是混合式的：结合云端的大规模仿真与训练，以及边缘端的快速本地推理与持续学习。如今的问题是，谁将率先构建出这样的架构？
涅比乌斯如何打造机器人解决方案
未来的人工智能架构并非仅由原始计算能力定义，而是由速度、数据传输效率、协调能力以及在虚拟与物理世界间无缝运行的能力共同塑造。
在涅比乌斯，我们专注于解决物理世界的独特约束。我们正为人工智能的下一个发展阶段量身打造基础设施，整合高性价比 GPU 与高吞吐量存储，并配备灵活的托管式协调系统，以应对机器人工作负载的动态特性。
无论你是需要通过 Slurm 调度大规模仿真工作负载，还是在可靠的大规模集群上训练基础模型，涅比乌斯都能提供坚实基础，助你加速研发、稳健规模化部署，并信心十足地开展业务。
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