物理AI工程落地，为何难度极高？

物理AI正在改变芯片的设计与使用方式，它将传感、AI推理与实时控制集成到设备中，让机器能够安全、可预测地与物理世界交互。它面临的挑战远不止性能层面。工程师需要应对不可预测环境带来的各类极端场景，保障系统安全可靠；同时还要保证设备可维修、可升级，面向未来做好设计预留。这就需要全新的工具、方法论以及一些新的设计思路。

新思科技物理AI、数字孪生、仿真驱动AI与加速计算负责人Anthony Matarazzo表示：“AI正在走出屏幕。它不再只是生成文本或代码，而是进入物理世界。AI需要在物理环境中感知、理解、交互并做出决策。我们正从生成式AI，走向智能体工作流编排，再到物理AI（见图1）。这真正让智能具备可执行能力。但一旦出错，后果会发生根本性变化，关乎生死，也可能带来1% 左右的偏差。”

图1：AI的三个时代。来源：新思科技

物理AI必须感知真实世界并与之交互。是德科技信号完整性应用科学家Chun-Ting “Tim” Wang-Lee称：“让人工智能正确感知现实世界是一大难题。真实世界的信息来自传感器，数据需要传输、处理，AI才能做出判断并执行动作。这中间存在大量决策环节。”

这改变了设计优先级。Mixel（Silvaco旗下公司）市场销售总监Justin Endo说：“物理AI常常被解读成算力问题。但在我们看来，它本质上是成像问题。每一台机器人、无人机和自动驾驶系统，核心都是摄像头为推理引擎输入图像数据。”

物理AI建立在物联网发展出的连接与传感技术之上。瑞萨电子物理AI与用户体验负责人Brad Rex表示：“物联网主要用于设备联网与状态监测；而物理AI让机器能够在非结构化环境中自主感知并执行动作。这是完全不同的工程问题，要求系统能力实现阶跃提升：单台设备需要搭载更多传感器、更强的实时算力、更完善的电源管理以及更全面的安全考量。”

Arteris产品营销总监Ashley Stevens介绍，物理AI设备分为两类：一类可依托云端连接，另一类必须完全本地运行、不依赖网络。“例如车辆无法一直保持联网，很多区域蜂窝信号覆盖不足。与之相对，工业机械臂虽然会运动，但被限定在工厂固定区域，能够接入云端。”

其他业内人士也持相同看法。楷登电子设计IP产品营销总监William Chen表示：“传统AI应用主要产出信息，而物理AI系统通过持续与环境交互，改变现实世界结果。传统物联网大多侧重数据采集与传输，物理AI在此基础上增加实时解读与执行动作。行业重心从联网设备，转向运行在传感与控制闭环内的智能系统。”

这需要全新架构与设计方法。Vinci半导体与电子业务负责人Satish Radhakrishnan称：“整套架构差异巨大。产品上市周期会明显拉长，因为行业仍在摸索。物理AI是大家期待的下一阶段技术，但转型过程不会轻松。最简单的落地场景是重复性动作，但客户不愿为此支付高价；用户期待机器完成更多任务。因此需要更复杂的架构，保证系统稳定可靠，并且单次充电至少可以稳定运行一天。”

物理AI还需要强大算力。联发科物联网业务副总裁Sameer Sharma表示：“机器人与无人机需要高效高性能算力，支持多模态处理，在动态环境中实现精准、实时响应。受延迟与带宽限制，这类设备必须在端侧处理AI任务，包括机器视觉与目标分类的AI加速。”

随着系统规模扩大或能力提升，更多挑战随之而来。Mixel的Endo谈到：“机械关节需要更远的信号传输距离，大量摄像头的数据要汇聚到少量接口，同时还要满足汽车行业传导过来的功能安全要求。不过相关标准已经朝这个方向演进。移动设备摄像头接口正在成为机器人的视觉神经，移动端多年验证的成熟度很难被其他方案替代。”

不同市场落地物理AI的速度各不相同，但整体市场预测数据值得关注。普华永道估算，到2030年全球物理AI市场规模将达到约4300亿欧元，“随着系统规模化与成熟，市场还有巨大上行空间”。德勤调研显示，目前58% 的企业已经在有限场景使用物理AI，预计两年内这一比例将升至80%。

各行业不会同步采用这项技术。新思科技系统解决方案战略项目执行总监Frank Schirrmeister表示：“物理AI不只是端侧AI，范畴大于机器人，行业落地节奏不均衡。关键在于各行业的采纳速度。它要求跳出芯片层面，考虑完整物理系统。当传感、推理、物理执行和自主控制形成完整闭环，行业增长将迎来拐点。这本质上是一次平台变革，所有设计都提升到系统层面。”

新市场多次推动半导体产业生态变革。Velaura AI联合创始人兼总裁Sanjay Gupta认为：“我们相信物理AI是未来几年最具颠覆性的AI机遇之一。它是独立品类，并非物联网产品的延伸。各家机构预测数值有差异，但不少报告认为未来十年，机器人、无人机、工业自动化、物流、医疗和国防领域合计，其潜在市场规模可达数万亿美元。”

很多场景下，市场需求将决定行业技术推进节奏。瑞萨的Rex表示：“短期最清晰的应用集中在工业与物流领域。人形与非人形机器人，在工厂、仓库和供应链中处理重复或高强度体力工作。这类场景面临劳动力短缺，自动化价值突出，且环境结构化程度较高，适合当前安全部署。”

尽管很多人关注安全与风险问题，但可以从多个角度看待。Arm物理AI市场推广总监Robert Day称：“物理AI能够以新方式让基础工作变得更安全、高效、高产。自主机器已经逐步在制造、物流和交通领域投入实际工作。预计到2030年代，这些行业每年将带来约2000亿美元的算力市场空间。”

部分行业落地会更缓慢，但整个产业有望实现快速增长。Vinci的Radhakrishnan说：“每个细分品类单独看增长偏慢，但多个行业会并行发展。每个领域都需要新一代AI与全新算力，这会影响整体发展速度。某一个赛道的深度落地周期较长，但在完全渗透一个细分市场前，物理AI就会进入多个新领域，叠加起来实现整体增长。”

但在这之前，所有方向都需要在模型训练、仿真等方面取得技术突破。新思科技的Matarazzo提出疑问：“互联网成就了生成式AI的训练，那物理AI靠什么训练？这是各大企业正在思考的核心问题，现实世界存在客观物理规律。”

模块化设计

物理AI设备不像手机，新款上市就快速淘汰旧机型。汽车、机器人、无人机的初始成本很高，预期使用寿命长达数年。这意味着大量物理AI系统不仅软件、AI模型可更新，硬件、传感器与执行器也需要支持升级。

随着模型与应用场景迭代，物理AI系统会持续演进。Arm的Day说：“开发与部署阶段保持统一算力底座，便于软件迭代复用，不用每一代都重新搭建独立组件。想要将市场机会转化为业务增长，最终需要自主机器足够高效、响应灵敏且稳定，实现规模化部署。”

Radhakrishnan谈到：“自动驾驶汽车已经落地一段时间，但老款车型无法改装适配新算法、摄像头传感器等。物理AI设计必须采用某种模块化架构。比如算力单元可以单独取出更换，或是替换新传感器。用户或许愿意每隔两三年，支付设备原价10% 的费用升级部分硬件，软件则持续更新。依靠这种方式，设备可以不断迭代更新。”

模块化能力必须在初始设计阶段就规划。Rex表示：“机器人架构迭代速度很快，我们在设计时预留性能余量，而不是预设一个固定的最终形态。这意味着更大的算力裕量、可扩展电源架构，以及模块化子系统设计。新增传感模块或智能能力时，无需全盘重新设计。我们正在研发下一代器件，从功耗、算力、可扩展性、能效等多个维度评估，寻找最优平衡点。同时采用分布式架构，当性能需求提升时，只需新增或升级子系统，不用替换整套平台。这套思路，搭配可长期更新的软件与参考设计平台，帮助客户避免设计方案锁死、没有升级空间。”

相比以往嵌入式与端侧系统，物理AI对面向未来的可拓展性要求更高。楷登电子的Chen称：“物理AI设备服役周期很长，同时需要适配不断迭代的AI模型、新型传感器、变化的负载，以及持续提升的自主能力。因此，面向未来的设计重点不在于极致的原始性能，而在于架构灵活性。多芯粒架构、可扩展内存子系统、高速互联以及标准化接口，让系统能够随需求变化调整。难点在于，一旦基础架构确定，很多底层基础设施很难修改。内存架构、通信总线、接口选型，往往决定系统未来扩容的实际上限。”

实时性约束

实时约束是很多嵌入式系统的基础要求，但物理AI将其复杂度提升到全新层级。过去很多简化设计手段不再适用，例如为了避免响应时间不可预测，不使用高速缓存。

算力规模本身就是前所未有的难题。proteanTecs工程与客户成功执行副总裁Alex Burlak表示：“面向物理AI设计的芯片，最大限制是真实工况下的行为可预测性。以人形机器人为例，强大的中央计算单元相当于‘大脑’，全身分布数十个微控制器与其他器件，控制电机、关节、传感器、供电与通信。这类器件一旦出现时序问题或者性能衰减，不只是程序运行变慢。它可能导致关节动作偏离预期、传感器数据延迟送达、执行器运行超出额定参数。”

把系统对环境的感知转化为精准动作，过程十分复杂。联发科的Sharma谈到：“物理环境不可预测，传感器数据存在噪声，系统必须处理不确定性，并随环境持续自适应。这需要一套软件栈，打通感知、导航、决策和控制，支撑各类专用模型、运行环境与开发工具。”

设计重心因此发生转变。Chen说：“传统AI基础设施一般针对吞吐量、利用率与规模优化。物理AI系统需要在持续变化的输入信号下，同时满足延迟、功耗、可靠性、安全与环境要求。就算计算结果正确，但交付过晚，在实际操作中等同于错误结果。因此物理AI的优化目标不同，不只是最大化算力性能，而是保证传感、内存、计算、通信、执行整套系统行为可预测。”

这变成一个更加复杂的优化问题。Day表示：“物理AI系统需要处理传感器数据，在尺寸、功耗、重量的严格限制下实时推理、执行动作。它不只是依赖高性能AI模型，软硬件必须围绕这类负载协同设计，覆盖低功耗传感、实时控制，以及高负载AI处理。”

整套系统都纳入时序约束范围。Rex称：“这正是软硬件协同设计价值最突出的场景。跨多领域的复杂度会持续上升，不仅包含电子，还涉及机械设计与电池技术。这些过去相对独立的学科，现在必须同步解决，而不是分开处理。物理AI系统需要兼顾AI推理和高安全等级的确定性控制，芯片与软件不能分开优化，再指望集成后正常工作。系统架构、实时软件、底层算力与电源硬件，从项目一开始就要协同设计。”

这套设计方法论已经酝酿许久。Chen表示：“物理AI可以说是软硬件协同设计最典型的应用场景。控制闭环的行为，由传感、内存访问、推理运算、通信、执行器之间的交互共同决定。仅优化软件无法突破底层基础设施瓶颈；如果数据传输、同步、时序存在限制，单纯提升硬件速度，也不能自动改善系统表现，必须端到端考量整体架构。”

到底什么是实时AI？新思科技的Schirrmeister提出：“AI推理能否足够快速，把控制指令反馈给执行器？工程层面的难点在于系统行为。要先完成真实场景验证，再应对不确定性，防止发生灾难性故障。软硬件协同会变得更加关键。系统升级需要具备灵活性；出于安全考量，在风险不可控的场景下，系统必须能够及时停止动作。”

挑战不只是研发更快的芯片或者更强的AI模型。物理AI系统需要协调传感、计算与执行，并且在变化的运行环境下保持行为可预测。这要求系统架构、软硬件协同设计与验证采用全新思路，尤其当机器自主性持续提升、服役周期不断拉长时。