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机器人技术将突破AI基础设施限制，新方案应运而生
物理AI和机器人从实验室走向实际应用，对基础设施提出新要求。现有云基础设施难以满足物理AI的规模需求，亟需专用基础设施栈。关键挑战包括：训练数据稀缺，需大规模仿真生成合成数据；数据处理复杂，多模态数据需实时处理和低延迟推理；数据流成为瓶颈，高吞吐量数据移动成本高。未来物理AI基础设施应整合云端大规模仿真训练与边缘侧快速推理。
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