打破GPU垄断格局，加速物理AI规模化落地-物理AI-至顶网

将AI引入物理世界向来是一项极具挑战性的任务。从工厂机器人到自动驾驶汽车，自主系统必须持续处理传感器数据，并通过复杂的处理器架构协调多项任务，同时还要在严格的功耗、延迟和安全限制下做出实时决策。

物理AI系统历来在传统GPU上孕育发展，这迫使开发者不得不接受高昂成本、复杂架构以及严苛的功耗限制。尽管存在这些低效问题，各团队仍因迁移过程中巨大的工程风险而被束缚在这一生态系统中。在此之前，开发者一直缺乏一个针对物理AI性能优化的无缝替代方案。

当市场无法摆脱专有生态系统的束缚时，这种依赖关系便会带来架构、财务和运营层面的脆弱性。更关键的是，建立在转换成本之上的这种壁垒会造成巨大的机会成本，阻碍对潜在更优替代方案的探索与采用。这个行业接受这种限制的时间已经太久了。

今天，我们要打破这一限制。我们正式推出Palette Neat，这是业界首个面向物理AI的智能体开发环境。当它与我们已投入量产的Modalix MLSoC系统级模块（SoM）搭配使用时——该模块与英伟达Orin SoM引脚对引脚兼容——二者结合将彻底消除传统GPU壁垒，从根本上改变大规模部署物理AI的经济性。

无摩擦的GPU到SiMa.ai迁移方案

为解决硬件层面的迁移阻力，我们将Modalix SoM设计为与Orin SoM引脚对引脚匹配。这意味着开发者可以实现无缝的即插即用替换，无需重新设计载板，同时还能在物理AI应用中获得明确的能效优势。

但硬件兼容性只是问题的一半。传统模式下，一旦更换芯片，就必须投入大量工程时间重写软件栈，这是一笔巨大的沉没成本，会阻碍创新进程。

Palette Neat通过引入一种全新范式，彻底消除了这种复杂性：利用AI来部署物理AI。开发者无需从零开始重写应用程序，可以保留约90%的现有代码库，从而大幅降低开发工作量、成本以及平台迁移风险。

与其花费数月时间进行手动移植和集成，一个自主智能体层会负责处理底层计算相关的繁琐工作。开发者现在可以用简单明了的语言定义系统需求，而不必编写成千上万行僵化的代码。

设想一下，开发者只需输入："我有16个摄像头、两个激光雷达和一个雷达。请融合这些数据。我需要在这样的功耗范围内，实现这样的延迟和这样的性能。"

智能体工作流会随即接管后续工作，将整个处理流程直接映射到芯片上。我们正在将开发周期从数月压缩到数天——在许多情况下甚至只需数小时。这带来的业务成果是变革性的：工程资源从硬件底层适配工作转向高价值的差异化创新，从而让产品更快进入市场。

挑战行业巨头

过去需要一整机架耗电巨大的GPU才能完成的工作，如今在手中的一块芯片上就能运行。

在单个Modalix SoM上，我们能够同时运行多个大语言模型，并结合视觉和传感器模型协同工作——所有这些都在严格的10瓦以下功耗范围内完成。

这正是物理AI真正所需要的：语言驱动的推理与实时感知相融合，同时在机器人、汽车、无人机、工业自动化、航空航天与国防、智能视觉以及医疗健康等领域中，安全地运行在物理AI系统严格的热设计功耗范围内。

物理AI的未来是软件优先

SiMa.ai是一家软件优先的AI公司，同时也自主研发芯片。我们的平台专门针对市场最关注的两大要素而打造：能效比和可扩展性。

由于AI模型的迭代周期以周计算，而芯片研发周期却需要数年，我们将传统上固化在僵化硬件中的复杂计算功能，转移到了一个智能化的软件驱动平台上。这种架构使我们的物理AI硬件能够以软件发布的速度进行更新。这充分释放了硬件的全部能力，使其能够随着物理AI从原型阶段迈向量产阶段而灵活适应不断变化的需求。

我们所提供的技术是专为物理AI时代打造的。我们不会试图将高耗能的数据中心GPU强行改造用于边缘场景，而是提供与传统方案形成鲜明对比的高能效性能。

赢得下一场AI竞赛

第一场超大规模云计算厂商之间的AI竞赛，靠的是云端的原始算力取胜。而第二场AI竞赛——物理AI——将由部署速度、能效以及将推理能力大规模引入现实世界系统的能力来决定胜负。

物理AI的规模化发展始终需要精心的工程设计，但不应再继续在错误的问题上浪费数月时间。

我们的Palette Neat智能体AI开发环境是业界首创，它无缝集成了专为物理AI打造的执行库，能够在创纪录的时间内实现生产效率与卓越结果质量的双重提升。该平台从底层架构开始，专为这个新时代而打造，我们优化的软硬件一体化平台打破了传统GPU的垄断壁垒。这对开发者而言是一次胜利，对整个市场而言是一次必要的进化，也是行业高效实现物理AI规模化部署所需要的关键催化剂。