算力需求 | 具身智能从科幻走向现实

引言：
想象一下，一个机器人不仅能识别你的微笑和语言，还能通过触摸感知你的身体变化，甚至共情你的情绪变化。这听起来像是科幻电影中的场景，但其实，这就是“具身智能”正在努力实现的目标。

具身智能的定义与核心理念

具身智能，英文为“Embodied Intelligence”，是一种强调“身体”在智能系统中的核心作用的理论。

与传统人工智能（AI）主要依赖于大脑或计算机的逻辑推理不同，具身智能认为，智能不仅仅是大脑的产物，而是身体与环境互动的结果。比如，一个传统的AI应用可能只能通过摄像头识别物体，如人脸识别；而一个具身智能机器人除了视觉之外，还可以通过触觉感知物体的形状、重量甚至温度、光滑度等，并根据这些信息做出决策再行动，如一个家政服务的机器人，需要能看到、听到人的需求并理解后执行，在运动中需要实时规避家中的各种障碍物和人甚至宠物，需要通过多种感知理解不同物体的不同使用方式以及使用的力度等等。

简单来说，具身智能让机器能够像人类一样，通过感知、理解、决策、行动和以及与环境的实时互动来适应通用的复杂环境，而不是仅仅依靠预设的程序或数据。

具身智能的发展现状

具身智能的概念最早可以追溯到20世纪80年代，但近年来随着人工智能技术的飞速发展，这一领域的研究开始进入快车道。从硬件、软件到算法模型，学术界已经取得了一些突破性进展，包括驱动电机、机械臂、灵巧手、雷达、力传感器、机器人操作系统、运动控制算法、多源感知融合、智能决策、虚拟仿真环境、人机交互等领域均有了长足进步，具身智能的理论正在被广泛应用于实际场景。

除了学术研究，产业界也在不断提升技术体系和产品能力，从波士顿动力的Altas到宇树科技的Unitree H1就实现了技术体系的升级。同时产业界也在积极探索具身智能的商业化应用，比如优必选已与比亚迪、吉利、富士康等多家行业龙头企业达成合作，并实现全球首次人形机器人批量进入汽车工厂。

具身智能应用中的算力需求点

01数据采集与处理：如何让机器“感知”世界？

具身智能的核心在于让机器能够感知和理解环境，而这需要大量的数据支持。无论是视觉、听觉还是触觉，都需要通过传感器收集数据，这些数据需要经过复杂的处理和计算，才能转化为机器能够理解的信息。

02模型训练：如何让机器“理解”世界？

具身智能的模型训练需要大量的计算资源。与传统AI模型不同，具身智能模型需要同时处理多模态数据（如视觉、听觉、触觉等），这使得模型的复杂度大大增加。比如，一个传统的大语言模型可能只需要处理文本数据，而一个具身智能模型可能需要同时处理文本、图片、语音、视频、雷达等多种传感器的数据，这需要更强大的算力支持。

03实时交互：如何让机器“行动”与“反馈”？

具身智能应用的一个重要特点就是需要实时响应。智能机器人需要能够在复杂环境执行任务的过程中，应对复杂多变的情况快速做出反应和调整。这不仅需要强大的计算能力，还需要高效的算法和硬件支持。

算力挑战：从理论到实践的鸿沟

在上述算力需求点中，模型训练环节是算力消耗量最大。

随着传感器技术的进步，数据量正在以指数级增长。这不仅增加了存储的难度，也对计算能力提出了更高的要求。比如，当一辆自动驾驶车辆每天可以产生数TB，甚至数十TB数据，使用这些数据进行模型训练的过程中对算力的需求可想而知。同时，虚拟仿真平台的快速发展，可以依靠计算机大批量地生成多种场景下的仿真数据辅助真实数据进行训练。小米2025年计划斥巨资建设GPU万卡集群，用来解决在处理大规模复杂模型训练和数据处理任务时算力不足的问题。

随着具身智能技术的发展，模型的复杂度也在不断提升，具身智能模型达到数十亿甚至更多的参数。这意味着，训练一个具身智能模型可能需要数周甚至数月的时间，而算力的不足可能会严重制约研究的进展。因此，算力的投入是人工智能产品成功的关键之一。埃隆·马斯克的Colossus AI基础设施，现由20万张英伟达（Nvidia）GPU组成，用来支持其多种人工智能产品的训练，包括Grok 3大模型、人型机器人Optimus、Tesla汽车的FDS智能驾驶系统；Colossus 2是其规划的下一代人工智能超级计算机数据中心，预计GPU集群规模将扩展到100多万个。

目前高性能GPU的价格非常昂贵，无论是自建集群或是整机租赁均面临着巨大的资金投入和算力使用效率的双重考验。例如OpenAI训练GPT-4的GPU集群拥有2.5万块英伟达（Nvidia）A100,而算力利用率(MFU)仅在32%到36%之间。