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從“數(shù)字智能”邁向“空間智能”:熵基科技如何布局Physical AI時(shí)代

近期,長(zhǎng)期深耕多模態(tài)生物識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的熵基科技,首次系統(tǒng)性對(duì)外闡釋其在PhysicalAI與空間智能領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局。從其技術(shù)路徑與業(yè)務(wù)落地可以看到,這家公司正在嘗試完成一次重要轉(zhuǎn)型:從傳統(tǒng)智能硬件企業(yè),逐步走向空間智能時(shí)代的平臺(tái)型企業(yè)。

當(dāng)生成式AI席卷全球科技產(chǎn)業(yè)后,行業(yè)正在進(jìn)入一個(gè)新的討論階段:AI下一步將走向哪里?

過去幾年,大模型的爆發(fā)讓人工智能在內(nèi)容生成、知識(shí)處理與語(yǔ)言理解方面取得了跨越式進(jìn)展,但與此同時(shí),一個(gè)越來越清晰的趨勢(shì)正在出現(xiàn)——AI正在從數(shù)字世界走向現(xiàn)實(shí)世界。

它開始進(jìn)入園區(qū)、樓宇、辦公空間、零售場(chǎng)景與城市基礎(chǔ)設(shè)施,開始真正接觸現(xiàn)實(shí)中的人、設(shè)備與空間,并逐步具備理解環(huán)境、聯(lián)動(dòng)設(shè)備、自主決策與持續(xù)優(yōu)化的能力。

這背后,一個(gè)新的產(chǎn)業(yè)方向正在形成:Physical AI(物理AI)。

近期,長(zhǎng)期深耕多模態(tài)生物識(shí)別與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的熵基科技,首次系統(tǒng)性對(duì)外闡釋其在PhysicalAI與空間智能領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局。從其技術(shù)路徑與業(yè)務(wù)落地可以看到,這家公司正在嘗試完成一次重要轉(zhuǎn)型:從傳統(tǒng)智能硬件企業(yè),逐步走向空間智能時(shí)代的平臺(tái)型企業(yè)。

AI真正進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界

熵基科技對(duì)PhysicalAI給出了一個(gè)頗具代表性的定義:“讓AI從電腦和云端走進(jìn)現(xiàn)實(shí)世界,感知物理環(huán)境、理解物理場(chǎng)景、實(shí)時(shí)決策并驅(qū)動(dòng)設(shè)備執(zhí)行,形成完整閉環(huán)。”

這一定義背后,實(shí)際上反映的是AI產(chǎn)業(yè)的一次底層變化。

過去的AI,更偏向于處理數(shù)字信息,本質(zhì)上仍然停留在“數(shù)據(jù)智能”階段;而PhysicalAI開始面對(duì)真實(shí)世界中的空間、設(shè)備與場(chǎng)景,它不僅需要“理解”,更需要“行動(dòng)”。

例如,在智慧園區(qū)中,AI不僅要識(shí)別人臉,還要理解人員動(dòng)線、設(shè)備狀態(tài)與環(huán)境變化,并進(jìn)一步完成門禁聯(lián)動(dòng)、能耗調(diào)節(jié)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警;在零售場(chǎng)景中,它不僅要分析消費(fèi)數(shù)據(jù),還需要實(shí)時(shí)感知貨架狀態(tài)、客流變化與商品運(yùn)營(yíng)情況。

也就是說,AI開始從“給答案”轉(zhuǎn)向“管流程”。

而這,也被視為AI真正實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化落地的重要標(biāo)志。

Physical AI背后,比拼的是系統(tǒng)能力

相比互聯(lián)網(wǎng)AI,Physical AI對(duì)企業(yè)能力的要求明顯更高。

因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)世界中的AI系統(tǒng),需要同時(shí)解決算力、設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、延遲、穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)安全與多場(chǎng)景協(xié)同等一系列問題。

這意味著,僅有算法或模型遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

在熵基科技看來,Physical AI競(jìng)爭(zhēng)的核心,并不是單一模型能力,而是從端側(cè)硬件到云平臺(tái)、從感知到認(rèn)知的完整體系能力。

基于近三十年的技術(shù)積累,公司已經(jīng)形成一套覆蓋“算力—感知—邊緣智能—云平臺(tái)—認(rèn)知決策”的五層全棧技術(shù)體系。

這也是熵基科技此次對(duì)外重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

首先是底層算力體系。

與云端大模型依賴高性能GPU不同,現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的AI設(shè)備更加關(guān)注低功耗、低延遲與長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行。尤其在門禁、閘機(jī)、考勤機(jī)、智能貨架等設(shè)備上,AI需要在有限硬件條件下完成實(shí)時(shí)處理。

熵基科技提出的“超低延時(shí)超算”體系,本質(zhì)上是針對(duì)邊緣AI場(chǎng)景構(gòu)建的輕量化算力架構(gòu)。其核心目標(biāo),是讓中低端芯片同樣具備高精度AI運(yùn)行能力,并支持離線環(huán)境與復(fù)雜場(chǎng)景下的穩(wěn)定工作。

這意味著,AI能力不再局限于云端,而是能夠真正進(jìn)入海量終端設(shè)備。

在此基礎(chǔ)上,公司長(zhǎng)期積累的BioCV多模態(tài)能力,則承擔(dān)著Physical AI“感知世界”的角色。

作為一家以生物識(shí)別起家的企業(yè),熵基科技在人臉、指紋、掌靜脈、虹膜等領(lǐng)域擁有較深積累。而如今,這些能力正在與計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)一步融合,形成更完整的多模態(tài)感知體系。

這種能力的重要性在于,它讓AI不僅能夠“識(shí)別身份”,還能夠“理解場(chǎng)景”。

例如,在智慧空間中,系統(tǒng)需要同時(shí)識(shí)別人、車、物以及行為狀態(tài);在智慧商業(yè)中,則需要識(shí)別消費(fèi)者動(dòng)線、商品狀態(tài)與空間熱度變化。

換句話說,未來空間智能最核心的入口,很可能正是多模態(tài)感知。

而真正決定Physical AI體驗(yàn)的,則是端側(cè)智能能力。

熵基科技提出的BioCV TinyML引擎,核心是將輕量化AI模型直接部署在設(shè)備本地,實(shí)現(xiàn)大部分?jǐn)?shù)據(jù)“端側(cè)處理”。

這一方向正在成為行業(yè)的重要趨勢(shì)。

原因在于,越來越多現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景開始強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)性與隱私安全。如果所有數(shù)據(jù)都回傳云端,不僅會(huì)增加延遲與帶寬成本,也很難滿足全球不同地區(qū)對(duì)于數(shù)據(jù)合規(guī)的要求。

因此,“本地智能”正在成為空間智能時(shí)代的重要基礎(chǔ)設(shè)施。

熵基科技透露,目前其大量場(chǎng)景已實(shí)現(xiàn)95%以上的數(shù)據(jù)本地處理,設(shè)備即使在斷網(wǎng)狀態(tài)下,也能夠完成識(shí)別、判斷與執(zhí)行。

這也是Physical AI區(qū)別于傳統(tǒng)AI的重要特征之一。

從“看得見”到“看得懂”

如果說前面的能力解決的是“感知”問題,那么真正讓空間具備智能的,則是更高層級(jí)的認(rèn)知能力。

在這一方向上,熵基科技重點(diǎn)推出了“火星慧知”AI認(rèn)知空間平臺(tái)。

在公司看來,未來的空間智能,并不只是自動(dòng)化,而是具備持續(xù)學(xué)習(xí)、自主決策與主動(dòng)服務(wù)能力的“空間智能體”。

因此,“火星慧知”不僅融合了多模態(tài)大模型能力,也加入了AI Agent、語(yǔ)義理解與場(chǎng)景推理機(jī)制。

這意味著,系統(tǒng)開始從“看得見”升級(jí)為“看得懂”。

例如,在智慧樓宇中,系統(tǒng)不僅知道“有人進(jìn)入”,還能夠進(jìn)一步判斷其行為是否異常、是否存在風(fēng)險(xiǎn)、是否需要聯(lián)動(dòng)其他設(shè)備;在辦公場(chǎng)景中,它能夠根據(jù)會(huì)議狀態(tài)、人員密度與環(huán)境數(shù)據(jù),自動(dòng)完成空間調(diào)度與能耗優(yōu)化。

某種程度上,這代表著空間正在從“被動(dòng)管理”走向“主動(dòng)運(yùn)營(yíng)”。

而這,也正是“空間智能”概念真正成立的關(guān)鍵。

四大場(chǎng)景,構(gòu)成Physical AI落地路徑

值得注意的是,熵基科技并未將Physical AI停留在概念層面,而是已經(jīng)全面融入現(xiàn)有主營(yíng)業(yè)務(wù)。

目前,公司重點(diǎn)聚焦四大場(chǎng)景:智慧空間、智慧辦公、數(shù)字身份認(rèn)證與智慧商業(yè)。

其中,智慧空間被公司視為最核心的落地方向之一。

過去,傳統(tǒng)園區(qū)與樓宇更多依賴人工管理與孤立系統(tǒng),而現(xiàn)在,AI開始成為空間運(yùn)行的中樞。通過攝像頭、門禁、停車、梯控與環(huán)境感知設(shè)備,系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)感知空間狀態(tài),并進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)通行、智能巡檢、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與能耗優(yōu)化。

這意味著,建筑本身正在逐漸從靜態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施演變?yōu)榫邆涓兄c決策能力的“空間智能體”。

在智慧辦公領(lǐng)域,熵基科技則試圖重構(gòu)人與辦公空間之間的關(guān)系。

傳統(tǒng)辦公系統(tǒng)往往彼此割裂,而Physical AI正在將考勤、訪客、會(huì)議、消費(fèi)與空間管理統(tǒng)一連接。

無感考勤到會(huì)議室自動(dòng)調(diào)度,從刷臉通行到辦公效率分析,辦公空間正在逐漸從“流程工具”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皡f(xié)同平臺(tái)”。

而數(shù)字身份認(rèn)證,則是熵基科技長(zhǎng)期積累最深的方向之一。

隨著全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展,“可信身份”正在成為現(xiàn)實(shí)世界的重要入口。尤其在支付、門禁、政務(wù)與金融場(chǎng)景中,市場(chǎng)對(duì)于高安全、低延遲與本地化處理的需求持續(xù)提升。

熵基科技正在將多模態(tài)BioCV與區(qū)塊鏈可信機(jī)制結(jié)合,實(shí)現(xiàn)本地身份核驗(yàn)與數(shù)據(jù)不上云處理,以滿足全球日益嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私要求。

相比之下,智慧商業(yè)則更能體現(xiàn)PhysicalAI對(duì)于現(xiàn)實(shí)運(yùn)營(yíng)的重構(gòu)能力。在零售場(chǎng)景中,AI開始真正連接“人、貨、場(chǎng)”。從客流分析、動(dòng)態(tài)定價(jià)到智能貨架、自助結(jié)算,再到無人值守與零碳節(jié)能,零售空間正在從傳統(tǒng)門店逐漸演變?yōu)榭蓪?shí)時(shí)感知、自主優(yōu)化的新型商業(yè)系統(tǒng)。

其背后,本質(zhì)上是AI開始真正參與現(xiàn)實(shí)世界的經(jīng)營(yíng)邏輯。

從AIoT企業(yè)走向空間智能平臺(tái)

從行業(yè)演進(jìn)角度來看,AI產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷一次重要轉(zhuǎn)向。

過去,市場(chǎng)更多關(guān)注“內(nèi)容智能”;而未來,真正具備長(zhǎng)期價(jià)值的,很可能是能夠進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界、持續(xù)運(yùn)營(yíng)物理空間的“空間智能”。

而這背后,比拼的不只是模型能力,更是端、邊、云、設(shè)備與場(chǎng)景協(xié)同的系統(tǒng)能力。

這也是熵基科技當(dāng)前最希望向市場(chǎng)傳遞的信號(hào)。

在其看來,Physical AI并不是一個(gè)短期概念,而是AI產(chǎn)業(yè)下一階段的重要基礎(chǔ)設(shè)施方向。

未來,隨著AI進(jìn)一步進(jìn)入園區(qū)、辦公、商業(yè)與城市空間,能夠真正實(shí)現(xiàn)“感知現(xiàn)實(shí)、理解場(chǎng)景、驅(qū)動(dòng)設(shè)備、持續(xù)運(yùn)營(yíng)”的企業(yè),將有機(jī)會(huì)在空間智能時(shí)代建立新的產(chǎn)業(yè)壁壘。

而熵基科技正在嘗試率先進(jìn)入這一賽道。

本文來源:日照新聞網(wǎng)。本網(wǎng)轉(zhuǎn)發(fā)此文章

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