在上一期內(nèi)容中，我們帶大家解鎖了在物理AI時(shí)代，格羅方德的關(guān)鍵角色是什么。本期內(nèi)容，我們將繼續(xù)帶大家深入探索，了解AI的下一階段將如何快速落地。

機(jī)器人與物理AI系統(tǒng)正迎來(lái)關(guān)鍵躍遷——它們正從實(shí)驗(yàn)演示階段發(fā)展成為能夠在真實(shí)的物理世界中運(yùn)行、響應(yīng)并做出決策的實(shí)用性工具。這一快速演進(jìn)背后，標(biāo)志著人工智能正在從云端走向邊緣，嵌入到我們?nèi)粘＝佑|的設(shè)備與機(jī)器中。

瑞銀集團(tuán)預(yù)測(cè)，到2050年，僅人形機(jī)器人相關(guān)市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到最高約1.7萬(wàn)億美元。而這場(chǎng)變革背后的關(guān)鍵基礎(chǔ)，正是AI數(shù)據(jù)中心的大規(guī)模投資周期。它為物理AI打開(kāi)了通往現(xiàn)實(shí)世界的大門，并重塑了半導(dǎo)體行業(yè)的需求。正是這一背景下，格羅方德正發(fā)揮關(guān)鍵作用——通過(guò)提供關(guān)鍵的半導(dǎo)體技術(shù)，讓物理AI落地成為現(xiàn)實(shí)。

數(shù)據(jù)中心的投資周期

看似突如其來(lái)的物理AI熱潮，實(shí)際上是長(zhǎng)期基礎(chǔ)設(shè)施投入的必然結(jié)果。回顧行業(yè)歷史，每一次重大躍遷幾乎都遵循同樣的路徑：先夯實(shí)底層基礎(chǔ)建設(shè)，隨后才迎來(lái)應(yīng)用層的集中爆發(fā)。當(dāng)前，我們正處于這樣一個(gè)節(jié)點(diǎn)：AI基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)準(zhǔn)備好推動(dòng)智能從云端下沉，真正進(jìn)入物理世界。

當(dāng)前，對(duì)AI數(shù)據(jù)中心的大規(guī)模投資正推動(dòng)新一輪投資周期，但真正的市場(chǎng)機(jī)會(huì)在于周期的下一階段：物理AI。其目標(biāo)在于讓海量的終端設(shè)備——從可穿戴設(shè)備到自動(dòng)駕駛汽車——具備實(shí)時(shí)感知、推理、行動(dòng)與通信能力，實(shí)現(xiàn)智能閉環(huán)。這一周期正以前所未有的速度加速推進(jìn)：市場(chǎng)預(yù)測(cè)顯示，2025年至2034年，物理AI相關(guān)領(lǐng)域的復(fù)合年增長(zhǎng)率有望達(dá)到33.49%，這一機(jī)遇正變得愈發(fā)重要。

物理AI的興起：

從原型走向規(guī)模化部署

當(dāng)前的市場(chǎng)動(dòng)向表明，物理AI正在走出原型和試點(diǎn)階段，邁向規(guī)?；⒄鎸?shí)世界的部署。隨著算力和能耗壓力不斷增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)中心正面臨明顯的資源限制。而物理AI通過(guò)將智能與決策能力直接轉(zhuǎn)移至設(shè)備端，有效緩解了資源壓力，同時(shí)顯著加快應(yīng)用落地進(jìn)程。

物理AI系統(tǒng)通過(guò)持續(xù)聚合多源傳感器數(shù)據(jù)，在不同精度層級(jí)上進(jìn)行信息處理，并在瞬間通過(guò)電機(jī)和執(zhí)行器完成決策和動(dòng)作執(zhí)行。這類系統(tǒng)通常能夠橫跨多傳感器域協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)真正的智能自主，使機(jī)器能夠在物理世界中完成“感知—推理—行動(dòng)—通信”的智能閉環(huán)。

現(xiàn)實(shí)應(yīng)用正加速成型

也許你并未意識(shí)到，如今你已經(jīng)接觸了許多物理AI的早期應(yīng)用場(chǎng)景，從高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)、家用機(jī)器人，到無(wú)人機(jī)，智能基礎(chǔ)設(shè)施，乃至AI驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療與診斷設(shè)備，相關(guān)應(yīng)用正持續(xù)落地。

在全球多個(gè)市場(chǎng)，物理AI已被用于行動(dòng)輔助與康復(fù)訓(xùn)練等領(lǐng)域，通過(guò)智能終端設(shè)備為老年人、患者及相關(guān)從業(yè)人員提供穩(wěn)定支持。這些部署清晰展示了邊緣側(cè)的實(shí)時(shí)決策如何轉(zhuǎn)化為可規(guī)?；涞氐慕鉀Q方案。隨著物理AI的持續(xù)發(fā)展，它也對(duì)半導(dǎo)體行業(yè)創(chuàng)新提出了更復(fù)雜、更多元的需求。

工作負(fù)載的變化：

物理AI對(duì)半導(dǎo)體提出新要求

從今年CES等國(guó)際展會(huì)的真實(shí)案例可以看到，在工作負(fù)載這一點(diǎn)，物理AI與主要運(yùn)行在數(shù)據(jù)中心的生成式AI存在本質(zhì)差異。相較于后者，物理AI引入了比生成式AI模型更復(fù)雜、更多元的工作負(fù)載。

隨著芯片設(shè)計(jì)師對(duì)設(shè)備持續(xù)采集、處理數(shù)據(jù)的要求提升，以及終端用戶對(duì)設(shè)備在變化莫測(cè)的環(huán)境中執(zhí)行指令并保持通信的期望也在持續(xù)增長(zhǎng)，這些不斷演進(jìn)的需求正在重新定義對(duì)半導(dǎo)體的技術(shù)要求。

具體體現(xiàn)在如下四個(gè)維度：

感知

物理AI的興起驅(qū)動(dòng)傳感技術(shù)爆發(fā)式增長(zhǎng)，亟需高精度模擬、高性能射頻技術(shù)以及高度集成的混合信號(hào)解決方案。格羅方德的FDX平臺(tái)以出色的射頻性能、漏電控制和高溫可靠性優(yōu)勢(shì)，已廣泛應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化與高級(jí)輔助駕駛場(chǎng)景。隨著視覺(jué)、雷達(dá)、激光雷達(dá)及環(huán)境傳感等多模態(tài)擴(kuò)展，格羅方德的高精度模擬、SiGe射頻與嵌入式存儲(chǔ)技術(shù)能夠?yàn)榈凸臄?shù)據(jù)采集及預(yù)處理提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

推理

實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)自主決策，需要兼顧極低功耗與工作負(fù)載優(yōu)化的計(jì)算能力。MIPS多線程RISC-V處理器采用事件驅(qū)動(dòng)的確定性執(zhí)行機(jī)制，能夠優(yōu)先處理關(guān)鍵任務(wù)，確保邊緣端的實(shí)時(shí)響應(yīng)。結(jié)合格羅方德高效能的FDX與FinFET技術(shù)，這些平臺(tái)正將算力從集中式云端推向數(shù)十億終端設(shè)備，構(gòu)建分布式智能體系。

行動(dòng)

在物理世界執(zhí)行決策不僅需要高精度控制、低延遲，也需要電機(jī)與執(zhí)行器的高度集成。格羅方德的BCD、氮化鎵功率器件、混合信號(hào)IP以及高可靠性CMOS技術(shù)，能夠支持高密度I/O、快速電機(jī)控制回路和高效驅(qū)動(dòng)——這是構(gòu)成機(jī)器人、工業(yè)自動(dòng)化及人形系統(tǒng)的核心。而MIPS以其領(lǐng)先的實(shí)時(shí)控制環(huán)路性能，進(jìn)一步強(qiáng)化了系統(tǒng)在電機(jī)控制、傳感融合與決策場(chǎng)景中的響應(yīng)能力。

通信

物理AI的部署得益于數(shù)十億設(shè)備間的安全、低功耗連接。格羅方德憑借射頻、連接技術(shù)、SiGe與氮化鎵射頻技術(shù)優(yōu)勢(shì)，支持從短距設(shè)備互聯(lián)到5G、6G及衛(wèi)星通信等多層級(jí)需求。結(jié)合MIPS軟件優(yōu)先的開(kāi)放架構(gòu)，格羅方德能夠提供兼顧效率與安全性的通信平臺(tái)，并支撐分布式智能系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。

從感知到推理，從行動(dòng)到通信，這些變化正推動(dòng)對(duì)精密模擬、多模態(tài)集成、超低功耗、算力優(yōu)化、低延遲、安全連接、嵌入式存儲(chǔ)以及先進(jìn)傳感電路的強(qiáng)勁需求。

格羅方德依托深厚的技術(shù)積累與覆蓋廣泛的產(chǎn)品組合，已構(gòu)建起面向物理AI階段全面升級(jí)的核心支撐能力，以更好地面對(duì)下一階段。

賦能物理AI：

格羅方德的完整解決方案

隨著AI數(shù)據(jù)中心投資規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，新的創(chuàng)新浪潮正在邊緣側(cè)興起。這一轉(zhuǎn)變?yōu)槲锢鞟I的快速擴(kuò)張創(chuàng)造了市場(chǎng)機(jī)遇——預(yù)計(jì)到2030年，物理AI市場(chǎng)規(guī)模將至少達(dá)到180億美元，智能技術(shù)將逐步覆蓋交通出行、工業(yè)自動(dòng)化、消費(fèi)電子與醫(yī)療健康等設(shè)備和系統(tǒng)中?？蛻粽龑で髮⒏兄?、推理、行動(dòng)與通信能力直接集成到終端設(shè)備中，因此，對(duì)底層技術(shù)平臺(tái)也提出了更多的要求。

格羅方德正加速布局關(guān)鍵平臺(tái)技術(shù)，以支持這一轉(zhuǎn)型落地。通過(guò)擴(kuò)展后的產(chǎn)品組合，包括超低功耗CMOS、高精度模擬、射頻與連接解決方案、先進(jìn)封裝，以及MIPS實(shí)時(shí)多線程RISC-V處理器的加入，我們?yōu)榭蛻籼峁┝藰?gòu)建差異化物理AI系統(tǒng)所需的平臺(tái)。憑借全球制造布局、深度協(xié)同設(shè)計(jì)合作伙伴以及日益增長(zhǎng)的AI驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)項(xiàng)目，格羅方德能夠?yàn)榭蛻籼峁募軜?gòu)設(shè)計(jì)到量產(chǎn)交付的全流程支持，加快新一代智能設(shè)備走向市場(chǎng)。

賦能新未來(lái)

當(dāng)前，物理AI已部署在自動(dòng)駕駛汽車、ADAS、家用機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、智能設(shè)備、可穿戴設(shè)備以及AI醫(yī)療診斷等應(yīng)用。展望未來(lái)，物理AI的應(yīng)用還將進(jìn)一步拓展，引領(lǐng)人形機(jī)器人及更先進(jìn)自主系統(tǒng)時(shí)代的到來(lái)。

在本系列后續(xù)文章中，格羅方德超低功耗CMOS業(yè)務(wù)高級(jí)副總裁Ed Kaste將進(jìn)一步深入解析物理AI的未來(lái)應(yīng)用圖景，以及我們?cè)谶@一關(guān)鍵轉(zhuǎn)型期所扮演的技術(shù)推動(dòng)角色。

隨著物理AI的普及，其對(duì)半導(dǎo)體的需求日益明晰，而格羅方德在推動(dòng)這一轉(zhuǎn)型中的所扮演的角色也愈發(fā)明確。下一篇文章將聚焦構(gòu)成未來(lái)十年物理AI的關(guān)鍵技術(shù)底座，以及格羅方德如何在這一拐點(diǎn)階段搶占先機(jī)、鞏固領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

作者簡(jiǎn)介

Mike Hogan

格羅方德首席商務(wù)官

Mike Hogan（邁克·霍根）現(xiàn)任格羅方德首席商務(wù)官，領(lǐng)導(dǎo)公司所有產(chǎn)品線的基本技術(shù)解決方案、產(chǎn)品路線圖和研發(fā)計(jì)劃的戰(zhàn)略、開(kāi)發(fā)和執(zhí)行。他在半導(dǎo)體行業(yè)擁有超過(guò)35年的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，曾在賽普拉斯半導(dǎo)體公司、博通、PulseCore、Sirific Wireless與德州儀器等公司擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)職位。