礪算亮相WAIC 2026，國產圖形算力開啟AI范式革新

供稿 / 2026-07-20 23:272457

標簽：WAIC2026

7月17日至20日，WAIC 2026如期而至。AI圖形算力、具身智能、大模型應用…近年來炙手可熱的前沿技術在本屆WAIC悉數登場，硬核成果令人應接不暇。

過去兩年，AI產業主線長期聚焦大模型。從文本生成到多模態再到智能體AI，行業發展日新月異。但最新趨勢表明，下一階段的AI不會僅停留在屏幕中的內容生成，還會進入物理世界，理解空間、感知環境、預測變化，并在現實世界中完成行動。英偉達黃仁勛把這種趨勢概括為，從生成式AI、智能體AI走向物理AI。

在此背景下，作為國產自研高性能GPU代表，礪算科技在本屆WAIC展示了包含具身智能、物理AI、空間智能、智能政務在內的多個AI前沿應用。

這四大領域共同構成了人工智能“由虛向實”的核心路徑，即通過具身載體、物理認知、空間理解與社會賦能，實現AI與真實世界的全維度融合。

當人工智能由虛擬踏入現實，這場由國產圖形算力開啟的AI范式革新，已經拉開帷幕。

四大領域應用，呈現AI下階段演進方向

走進張江科學會堂Z2B-301，礪算科技的展位前圍滿了駐足體驗的觀眾。

從具身智能的訓練仿真到低空安全的物理推演，從城市空間的理解重建到政務辦公的智能輔助，四大應用場景依次排開，直觀呈現了人工智能從虛擬走向物理世界的完整路徑。

其中，具身智能應用由礪算和松應科技聯合打造，通過國產具身智能操作系統ORCA與國產高性能“渲推一體”GPU的深度協同，打通從場景構建、合成數據、物理仿真到模型訓練的完整國產技術鏈路。在新華社2026WAIC報道中，該解決方案被列為人工智能產業五大新趨勢之一，是“從數字世界走向物理世界”的典型案例。

演示屏上，一臺虛擬機器人在復雜工廠環境中自主穿梭——避開障礙、識別零件、規劃路徑、完成抓取。“過去這類訓練依賴國外硬件和仿真平臺，現在從場景構建到合成數據生成，再到物理仿真和模型訓練，全部跑在國產技術鏈路上。”現場工作人員介紹道。

更令人印象深刻的是，該方案支持多機器人并發訓練，這意味著未來工廠中的所有智能體可以在同一虛擬環境中同時學習、協同進化。

移步隔壁，礪算聯合索辰科技打造的物理AI應用吸引了很多人的注意。作為主要面向低空安全與工業裝備的物理AI仿真解決方案，該方案契合了當下最受關注的物理AI趨勢。

無人機航線、建筑物氣流擾動、突發障礙物入侵等場景實時演進...依托礪算TrueGPU“渲推一體”的圖形渲染與物理計算融合能力，觀眾可以親眼看到AI如何在模擬環境中完成“感知—推演—決策—優化”的閉環。

一位參觀者感嘆：“以前只見過靜態的數字孿生，這里是活的、會計算的、能預判風險的。”

另一塊演示屏幕上，一座城市的數字底座正在緩緩展開。礪算與飛渡科技基于飛渡“崢嶸空間智能大模型”聯合打造的空間智能應用，將真實世界轉化為AI可感知、可計算、可推演的數字鏡像，為城市治理、低空經濟、應急指揮等場景提供巨大的空間智能化落地空間。

演示中，系統在數秒內完成了一片城區的三維場景生成，并實時標注出語義信息——道路、建筑、植被、水域一目了然。工作人員切換至應急指揮場景，系統迅速推演出災害擴散路徑并給出輔助決策建議。空間智能“生成世界、理解世界、推演世界、決策世界”的核心能力，在現場演示中變得尤為具體。

還有不少專業觀眾都十分感興趣的智能政務應用。

該應用同樣依托礪算TrueGPU“渲推一體”圖形算力底座，設備完全適配國產操作系統，大模型推理全部在本地完成，構建起安全可信、自主可控的智能政務辦公終端，實現政務辦公與AI智能生產力深度融合。

嘗試輸入一段會議紀要草稿，系統在數秒內便完成格式校驗、內容潤色和合規審查，并自動關聯相關政策條款。整個過程中，數據始終在設備內部閉環運行。“不出域、可追溯、合規安全，這對黨政機關來說是最關鍵的剛需。”現場一位政府客戶代表表示。

礪算“渲推一體”GPU平臺：AI理解物理世界的圖形算力底座

在各類AI“由虛向實”的前沿應用當中，礪算“渲推一體”GPU提供的高性能圖形渲染、物理計算與AI推理融合能力，已成為人工智能渲染世界、計算世界、理解世界的統一圖形算力底座。

特別是在AI進入物理世界的產業趨勢中，圖形能力、通用計算能力與AI能力對底層芯片而言缺一不可，這正是礪算所代表的“完整”GPU的核心價值所在：不同于GPGPU更偏向矩陣計算和AI訓推，礪算GPU是圖形計算、通用計算和AI矩陣計算的超集。

礪算堅持全棧自研TrueGPU天圖架構，從底層、指令集、驅動到軟件棧均具備自主知識產權，不依賴第三方GPU IP。架構內核完整融合圖形渲染、通用計算和AI矩陣計算能力，形成國產唯一的“渲推一體”GPU體系。并基于AI Powered GPU技術，支持神經網絡渲染、NRSS AI插幀和實時交互優化；AI能力也可以進入真實三維生產力場景，支持大模型推理、Agent應用和空間智能任務。

面向世界模型和物理AI，礪算正致力于提供視覺仿真、數據生成、物理渲染、模型推理和交互閉環的GPU平臺，并進一步演進為三類產品應用。

一是仿真合成數據生成器即面向數據層的生成型GPU平臺，為具身智能和自動駕駛實現真實場景3D化、物理規則參數化、極端條件規模化、訓練數據自動化。

二是數字世界引擎即面向訓練層的持續運行型GPU平臺，支撐城市、工廠、交通和能源系統等從“可視化數字孿生”向“可計算數字世界”升級。

三是邊緣智能平臺即面向推理部署的端側訓推一體GPU平臺，通過統一架構同時處理圖形、視頻編解碼、多源異構數據、通用計算和AI推理，在有限功耗內完成實時感知、局部世界建模、動作預測、路徑規劃和多模態交互。并將世界模型部署在機器人、智能汽車、工業終端的SoC硬件中，使下游模型在實際決策過程中，調用單一模型同時想象“會發生什么”和“該做什么”，快速模擬多種未來軌跡并執行最優路徑，實現實時感知、推理與行動閉環。

從大規模場景仿真、物理準確的數據生成，到本地實時模型推理、端側交互，礪算GPU的核心不是將應用場景簡單疊加，而是用同一套TrueGPU架構和AI Powered GPU技術，打通“合成數據生成—仿真后訓練—端側部署”所需的底層圖形算力閉環。

高度協同國產生態，從“渲染世界”到“理解世界”

過去，GPU是顯示芯片；大模型時代，GPU成為AI訓練和推理核心；物理AI時代，GPU將進一步成為構建、顯示、模擬、生成、理解和交互數字世界的統一平臺。

與之相對應，被視為物理AI最具戰略高度演進方向之一的世界模型，不是單一模型的創新，而是計算架構與產業生態的共同重構，它需要圖形算力、通用算力和AI算力的系統工程。

但僅有底層芯片還不夠。持續運行的三維世界是物理AI應用的基礎設施，真正讓世界模型進入實體產業，還需與垂直行業的知識、數據和軟件生態深度結合。

因此，礪算要打造的不是封閉的單點產品，而是開放的世界模型圖形算力底座。以“渲推一體”GPU為核心，聯合國產CPU、操作系統、行業ISV及數字孿生平臺等生態伙伴，提供完整底層能力，并深度結合行業側沉淀的三維場景、物理規則和垂直模型，共同構建面向產業的物理AI解決方案。此次WAIC 2026期間，礪算聯合多個合作伙伴打造的具身智能、物理AI、空間智能、智能政務應用便是直觀體現。

未來，礪算的客戶不再是建設一個一次性的數字孿生項目，而是在“世界模型”平臺中持續生成數據、驗證模型并優化策略，再反饋至真實生產。隨著數據積累、模型迭代和生態復用，GPU硬件也將從單次采購，升級為支撐數字世界長期運行的核心基礎設施。

短期看，礪算是以國產高端圖形GPU切入確定性市場，服務專業圖形工作站、數字孿生、工業設計、云渲染等場景，解決高端圖形國產替代的現實需求。長期看，礪算將從“渲染+AI”的確定性市場，走向“AI+渲染”的物理AI增量市場。

在全球范圍內，物理AI正沿著“基礎模型+數字孿生+合成數據+邊緣部署”的路徑發展，國內同樣需要構建自主可控的生態體系。礪算科技的使命，不止于做一款國產GPU，更要打造中國物理AI時代的核心圖形算力底座，支撐世界模型、具身智能和空間智能真正賦能實體經濟，加速本土物理AI應用落地。