高通技术公司副总裁兼ADAS和机器人业务总经理Anshuman Saxena近日与媒体深入探讨了物理AI领域的战略布局，重点涉及机器人芯片架构、跨行业技术迁移以及生态协同创新等关键议题。作为全球移动芯片领域的领导者，高通正通过系统级解决方案推动机器人产业进入规模化落地阶段。
在硬件创新层面，高通今年初推出的跃龙IQ10平台已形成完整技术矩阵。该平台不仅提供AI计算模块，更构建了覆盖传感器接口、低功耗通信、实时控制的全栈架构。Anshuman透露，目前已有数十家企业基于该平台开发产品，其中日本机器人中心已启动运营，与Figure AI、NEURA Robotics等企业的合作项目进入实质性验证阶段。在中国市场，多款搭载高通方案的物流机器人、服务机器人已实现量产交付。
针对机器人产业的核心挑战，Anshuman指出分布式智能架构是破局关键。传统"单一大脑"方案在抓取玻璃杯等精细操作中暴露出明显短板——机械臂末端需要本地化决策能力，而中央处理器难以兼顾实时性与功耗。高通提出的混合关键级处理架构，通过在执行端部署专用AI加速器，配合中央计算单元的协同调度，成功将动作响应延迟降低至毫秒级。这种架构已在CES展示的人形机器人原型中得到验证，其自研的VLA模型通过物理引擎模拟，实现了对复杂场景的动态适应。
成本管控被视为规模化发展的核心要素。Anshuman强调，机器人系统复杂度远超汽车领域，不存在"万能芯片"解决方案。高通通过模块化设计策略，将通信、感知、计算等功能解耦为可扩展组件，使客户能够根据应用场景灵活配置。例如在工业搬运场景中，企业可选择基础版计算单元配合高精度传感器；而在人形机器人开发中，则可叠加多模态交互模块。这种设计使方案成本较传统架构降低40%以上。
技术迁移战略方面，高通正将汽车领域积累的混合关键级处理技术导入机器人系统。Anshuman举例说明，智能座舱中同时运行娱乐系统与驾驶辅助功能的架构，与机器人需要兼顾用户交互与安全控制的场景高度契合。高通Flex融合方案通过虚拟化技术，在单芯片上实现实时操作系统与通用操作系统的并行运行，这种能力在机器人关节控制、环境感知等场景中已展现显著优势。
面对人形机器人发展路径的争议，Anshuman保持审慎乐观。他认为当前产业仍处于形态探索期，双足结构在复杂地形适应方面具有优势，但最终形态将由应用场景决定。高通选择构建开放技术生态，与电机制造商、传感器供应商、AI模型开发者建立联合实验室，目前已有超过30家企业接入其开发平台。这种协作模式使合作伙伴能够专注核心算法研发，而基础硬件、系统优化、量产验证等环节则由高通提供支持。
在模型训练方向，高通正探索将物理引擎与神经网络结合的新路径。传统VLA模型受限于静态场景理解，而新研发的世界动作模型（WAM）通过引入刚体动力学、摩擦系数等物理参数，实现了对动态交互的精准模拟。Anshuman透露，该模型在物料分拣测试中，将抓取成功率从78%提升至92%，同时模型参数量较通用方案减少60%，为边缘设备部署创造了可能。
中国市场的创新活力给高通留下深刻印象。Anshuman观察到，本地企业在移动机器人导航、机械臂控制等领域已形成技术优势，而高通则通过提供标准化硬件接口和开发工具链，帮助这些创新成果快速转化为商业产品。某物流企业基于高通方案开发的分拣机器人，从原型设计到量产仅用时8个月，较行业平均周期缩短50%，这验证了高通生态战略的有效性。
