物理AI和机器人从实验室走向现实应用,传统云基础设施面临三大挑战:首先,物理AI需要特定场景的多模态训练数据,大规模仿真成为必要但成本高昂;其次,部署后产生海量数据需低延迟处理,要求边缘推理与云端规划协同运作;再次,数据移动成为瓶颈,跨系统数据传输成本远超存储。未来物理AI需要专用基础设施,整合云端大规模训练与边缘实时推理,支持机器人群组的动态学习和协调。