机器人研发算力需求两年涨10倍,云端工作站成新趋势

随着具身智能的兴起, 机器人研发对算力的需求正以惊人速度增长 。据逐际动力联合创始人兼 CTO 谌骅透露, 过去两年, 其研发团队对算力的需求增长了 5 到 10 倍, 且“有多少卡就能吃掉多少卡”。这一趋势背后, 是机器人从简单的程序控制走向复杂的大模型驱动, 对仿真训练、数据处理等环节提出了更高要求。

📌 研发模式之变: 从单机到云端

过去, 一名算法工程师拥有一台高性能工作站即可完成部分研发工作。但如今, 完整的具身智能团队需要同时处理仿真训练、数据处理、模型迭代、多人协作和真机验证 , 研发资源已从“一台机器”演变为“一整套持续运行的基础设施”。传统模式下, 采购工作站、安装软件、配置 GPU 环境、逐台维护的流程, 不仅耗时 (单次环境配置常需四五个小时), 且难以适应团队扩张和快速迭代的需求。

🔍 云端工作站: 解构研发痛点

针对上述痛点, 阿里云无影灵构等云端工作站方案应运而生 。其核心思路是将高性能工作站搬至云端, 工程师通过轻量设备远程操作。具体优势包括:

• 环境标准化: 预置 CUDA、ROS2、Isaac Sim 等工具链镜像, 一键复制, 告别版本冲突和重复配置。
• 算力弹性: 按需选择 GPU 规格, 高峰期分钟级扩容, 项目结束即释放, 避免设备闲置和硬件快速贬值。
• 图形性能优化: 自研 ASP 流化协议保障 3D 场景实时交互, 在复杂操作下帧率较 WebRTC 提升约 32%, 带宽占用降低约 50%。
• 安全治理: 数据不落地, 权限可管, 外包人员离场即回收。

💡 行业观察: 从“造轮子”到“用轮子”

阿里云智能集团副总裁张献涛认为, 机器人时代需要“第三朵云”, 它不仅要提供算力, 还要将开发环境和 3D 交互能力融入研发流程。逐际动力与无影灵构的合作, 正是这一趋势的缩影。此前, 机器人公司往往需要自建研发环境, 重复“造轮子”。而云端工作站将共性需求沉淀为标准件, 让企业聚焦于本体、模型和数据等核心竞争力。目前, 多家具身智能头部企业已基于此类平台构建云上数据采集工厂和仿真评测体系。

📊 总结: 算力如水, 云端是渠

机器人研发的算力需求暴涨, 但单纯增加硬件并非解决之道 。云端工作站通过弹性调度、环境标准化和成本优化, 为行业提供了一条可持续的基础设施路径。正如谌骅所言, 从“买设备”到“调用算力”, 机器人研发的资源组织方式正在发生深刻变革。未来, 随着数据驱动和持续迭代成为常态, 云端工作站有望成为具身智能研发的标配, 推动机器人更快走进真实物理世界。