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前兩年逛AI展會，大家聊得最多的還是大模型：參數有多大、回答有多快、能生成什么內容。但到了今年WAIC，現場的重點明顯變了。

越來越多企業開始把AI放進機器人、無人機、工廠和城市管理這些真實場景里。機器人怎么避開障礙、抓準零件，無人機遇到氣流和突發狀況該怎么調整路線，城市發生災害后又該如何快速判斷影響范圍，這些都不是靠模型“會聊天”就能解決的。

這也讓GPU面對的任務變得更復雜。它既要處理AI計算，也要把三維場景實時呈現出來，還要模擬物體運動和環境變化，并盡快給出判斷。礪算科技這次在WAIC展示的幾個應用，基本都圍繞這些實際需求展開。

熱點科技在現場體驗后發現，礪算科技此次帶來的展示，幾乎都圍繞著一個共同主題展開——AI如何從“生成內容”，邁向“理解世界”。

WAIC上的四個應用，指向AI發展的下一站

位于張江科學會堂Z2B-301的礪算科技展臺，人氣一直不低。

相比展示一塊GPU芯片參數，礪算把更多空間留給了實際應用。從具身智能、物理AI，到空間智能和智能政務，四個展區幾乎覆蓋了AI走向現實世界最具代表性的方向。

其中最受關注的，是與松應科技聯合打造的具身智能方案。

現場大屏上，一臺機器人正在虛擬工廠里反復“練習”。它要自己識別零件、繞開障礙、找到合適的路線，再把目標物體準確抓起來。動作做錯了就重新來，直到把整套流程練熟。

工作人員介紹，過去進行這類機器人訓練，往往要依賴國外GPU和仿真軟件。如今從虛擬工廠的搭建，到機器人訓練和測試，已經可以在國產GPU及相關軟件平臺上完成。簡單來說，機器人不用一開始就到真實工廠里反復試錯，而是可以先在虛擬環境中把動作練得更熟，再進入實際場景。

更重要的是，這套系統支持多機器人同時訓練。對于未來工廠來說，不再是一臺機器人單獨學習，而是多個智能體可以一起協同訓練、不斷優化，這也是具身智能產業目前非常關注的發展方向。這套方案還入選了新華社WAIC報道總結的人工智能五大趨勢之一，也反映出業內對于國產具身智能生態的關注正在不斷提升。

從數字孿生到物理AI，AI開始學會“預測”

如果說具身智能解決的是機器人如何行動，那么物理AI更關注AI如何理解現實世界。

礪算與索辰科技聯合展示的低空安全物理AI平臺，就是現場比較有代表性的案例。

現場演示并沒有讓無人機按照固定路線飛，而是不斷給它“加難度”。氣流、障礙物、建筑遮擋接連出現，系統會實時模擬各種可能發生的情況，提前評估不同路線的風險，再自動選擇更安全的飛行方案。

整個過程不像傳統數字孿生那樣只是把場景"畫出來"，而是真正讓AI不斷計算未來可能發生什么。

現場不少觀眾都會停下來觀看完整演示。一位參觀者的一句話也很形象："以前數字孿生更像地圖，現在它更像是在提前推演未來。"

隨著無人機應用越來越多，怎么在起飛前把各種風險想得更充分，也成了行業關注的新問題。這類能夠提前模擬環境、預判突發情況的物理AI平臺，正在獲得越來越多關注。

數字城市，不只是建模型，更重要的是持續計算

空間智能同樣吸引了不少專業觀眾。

礪算此次聯合飛渡科技展示了基于空間智能大模型打造的數字城市方案。

現場大屏上，一片城區很快就被“搬”進了電腦里。哪里是道路，哪里是建筑，哪里有水域和綠地，系統都會自動分出來。接著畫面切到應急場景，災害可能往哪里擴散、哪些區域會受到影響，系統也會一邊模擬、一邊給出判斷。

它和普通三維地圖最大的區別是，畫面不是建好之后就不動了，而是會跟著現場情況不斷變化。簡單來說，它不只是把城市做成一個三維模型，還能幫人更快看清發生了什么、接下來可能會怎樣。

對于城市管理、無人機飛行和應急救援來說，這種能力顯然比單純“看一張三維地圖”更實用。

AI辦公之外，本地部署成為越來越重要的話題

相比機器人和數字城市，智能政務這塊就更容易看懂了。

工作人員現場丟進去一段還比較粗糙的會議記錄，沒過多久，系統就把語句理順了，格式也整理好了，還會順手找出可能相關的政策內容。整個過程都在現場這臺設備上完成，資料不用上傳到云端。

這點對政府部門和大型機構尤其重要。AI當然要好用，但有些文件本身就不能隨便傳出去。對他們來說，效率只是其中一部分，資料留在本地、誰處理過、改了哪些內容都能查清楚，才是真正敢用的前提。

也正因為如此，本地部署、國產操作系統適配以及自主可控，已經成為近年來政務AI建設越來越重要的方向。

GPU競爭，也開始進入新的階段

四個展示雖然方向不同，但背后都依賴同一個核心平臺——礪算自主研發的TrueGPU"渲推一體"GPU架構。

與傳統更偏向AI訓練或圖形渲染的GPU不同，礪算希望把圖形渲染、通用計算以及AI推理融合到同一套架構中。

現場交流中，工作人員介紹，現在GPU承擔的工作早已不只是圖形渲染，還要負責物理仿真、機器人訓練和大模型推理等任務。

隨著機器人、無人機等應用越來越多，GPU不僅要把畫面算出來，更要讓AI理解三維環境，并及時作出判斷和響應。

礪算方面表示，目前TrueGPU已經實現從GPU架構、指令集到驅動軟件棧的自主研發，并正持續完善機器人訓練、數字孿生等場景的應用能力。

熱點科技觀察：國產GPU競爭，已經不只是替代

今年WAIC，一個明顯的趨勢是，越來越多國產GPU企業已經不再單純強調性能參數，而是在思考如何服務下一代AI應用。

從機器人訓練到數字城市，現場這些演示其實都指向同一件事：AI正在從屏幕里走出來，開始處理真實世界里的問題。對GPU來說，工作也不再只是跑模型。搭建虛擬場景、模擬環境變化、生成訓練數據，這些任務都要靠它來完成。

礪算此次展示的四大應用，也正是圍繞這一趨勢展開。從國產GPU到完整產業生態，再到多個合作伙伴共同打造行業解決方案，可以看到國產圖形算力的發展重點，已經開始從"能不能替代"逐漸轉向"能不能支撐新的AI應用"。

對于國產GPU來說，這或許也是下一階段真正要比拼的地方。