物理AI和机器人正从实验室走向现实世界——失败的代价不再是理论上的风险。随着机器人在工厂、仓库和公共场所的部署，大规模仿真已经与现实运营紧密耦合。
物理AI公司需要新类型的基础设施，以在动态的物理环境中持续构建、训练、仿真和部署模型。由于云计算的局限性，下一波物理AI浪潮无法实现规模化。以下是基础设施堆栈需要为物理AI量身定制的三个主要原因。
训练数据的需求与稀缺
物理AI无法像大语言模型那样通过互联网文本进行训练。它需要特定场景的数据——包括图像、视频、激光雷达、传感器流和运动数据——这些数据直接映射到动作和结果。由于不同环境、任务和硬件配置的差异，这类数据很难获取。
完全在现实世界中收集训练数据既缓慢又昂贵。虚拟环境允许团队生成合成数据、测试边界情况，并比单独的现实部署迭代得更快。
仿真已成为启动训练的关键方式，但扩展它需要大量工作。它需要协调大规模GPU集群、并行化仿真、准备"仿真就绪"的3D资产，并经常使用与训练或推理不同类别的GPU。仿真内的推理镜像了真实机器人的前向传递，但必须大规模运行，针对吞吐量而非延迟进行优化，这创造了独特的基础设施需求。
硬件可靠性在此至关重要：当仿真跨越数千个GPU运行时，中断或故障可能会阻碍整个训练周期。选择仿真云时，性价比和平均故障时间成为首要考虑因素。
海量数据、高风险、低延迟
数据可用性带来了另一项挑战。物理AI系统部署后，团队突然面临大量数据，包括仿真输出以及来自活跃机器人的照片、视频、激光雷达和传感器数据。
简单地将多模态训练数据转储到对象存储中是行不通的。与经过精心策划的训练数据集不同，这些数据具有噪声、上下文依赖性和时间敏感性。要使数据有用，必须通过自动化管道对其进行索引、同步和组织，以便团队可以为每次训练运行搜索、分割和选择正确的数据。
延迟进一步增加了风险。物理系统必须在毫秒内做出反应，这排除了集中式的批处理方法。因此，物理AI越来越依赖于边缘处快速推理与云中更高层次的规划和协调模型配对运行，作为一个单一系统协作。
精密平台必须为多模态摄取和查询而量身定制。没有这些平台，更多数据不会转化为更好的模型。
数据移动成为瓶颈
在物理AI中，最难的问题通常不是模型大小——而是数据移动。机器人系统生成需要实时处理和响应的连续视频、传感器读数和运动数据流。
在这些系统中，基础设施以意想不到的方式出现故障。许多现有平台是为批处理工作负载设计的；当面对持续的高吞吐量多模态数据时，它们会遇到困难。仅扩展GPU是不够的，如果数据无法在设备、本地系统和云之间快速高效地移动。
移动这些数据的成本快速积累。跨系统传输大量数据的成本可能超过存储成本，使得幼稚的扩展变得低效。大规模支持物理AI需要基础设施针对快速读写性能、高带宽管道和可预测吞吐量进行优化——而不仅仅是更多的内存或计算能力。
物理AI堆栈的新需求
物理AI正在将AI从受控的数字环境推向现实世界，在现实世界中失败的方式是物理性的，而非理论性的。这些系统对计算、网络和数据基础设施提出了新要求，目前还没有一个统一的蓝图来说明如何构建它们。
协调单个机器人很困难。将其扩展到在动态环境中运营的机队——持续从仿真和现实反馈中学习——要求更高。数据变得更有价值，延迟变得更加关键，基础设施决策与系统行为紧密耦合。
物理AI的进展不仅取决于更好的模型，还取决于能够支持持续学习、实时响应以及边缘和云系统间协调的基础设施。未能满足这些需求会导致部署停滞、系统不可靠和现实世界后果。
挑战是明确的。必然地，一个强大的物理AI堆栈将是云中大规模仿真和训练与边缘处快速的设备推理和持续学习的混合体。现在的问题是谁将首先构建它。
Q&A
Q1：物理AI的基础设施为什么需要重新设计？
A：物理AI需要处理多模态实时数据流、大规模仿真和边缘推理，这与传统云计算的批处理模式完全不同。现有基础设施在数据移动、延迟和可靠性方面面临严峻挑战，无法满足机器人系统在动态环境中的需求。
Q2：物理AI训练面临的最大难题是什么？
A：最大难题是获取高质量的场景特定训练数据。物理AI无法使用互联网文本数据，必须收集包括图像、视频、激光雷达和传感器流等多模态数据，这需要昂贵的实时采集或大规模仿真。
Q3：边缘推理和云协调在物理AI中的作用是什么？
A：物理系统需要在边缘进行快速推理以实现毫秒级响应，同时依靠云中的高层规划和协调模型，两者协作形成统一系统，以在动态环境中实现持续学习和实时控制。