· ·从“数字智能”迈向“空间智能”：熵基科技如何布局Physical AI时代
熵基科技对Physical AI给出了一个颇具代表性的定义：让AI从电脑和云端走进现实世界，感知物理环境、理解物理场景、实时决策并驱动设备执行，形成完整闭环。这一定义背后，实际上反映的是AI产业的一次底层变化。
过去的AI，更偏向于处理数字信息，本质上仍然停留在“数据智能”阶段；而Physical AI开始面对真实世界中的空间、设备与场景，它不仅需要“理解”，更需要“行动”。例如，在智慧园区中，AI不仅要识别人脸，还要理解人员动线、设备状态与环境变化，并进一步完成门禁联动、能耗调节与风险预警；在零售场景中，它不仅要分析消费数据，还需要实时感知货架状态、客流变化与商品运营情况。也就是说，AI开始从“给答案”转向“管流程”。而这，也被视为AI真正实现产业化落地的重要标志。PhysicalAI背后，比拼的是系统能力
相比互联网AI，Physical AI对企业能力的要求明显更高。因为现实世界中的AI系统，需要同时解决算力、设备、网络、延迟、稳定性、数据安全与多场景协同等一系列问题。这意味着，仅有算法或模型远远不够。在熵基科技看来，Physical AI竞争的核心，并不是单一模型能力，而是从端侧硬件到云平台、从感知到认知的完整体系能力。基于近三十年的技术积累，公司已经形成一套覆盖“算力—感知—边缘智能—云平台—认知决策”的五层全栈技术体系。这也是熵基科技此次对外重点强调的核心竞争力。首先是底层算力体系。与云端大模型依赖高性能GPU不同，现实场景中的AI设备更加关注低功耗、低延迟与长期稳定运行。尤其在门禁、闸机、考勤机、智能货架等设备上，AI需要在有限硬件条件下完成实时处理。
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