文 / 阿里云研究院
智实融合的实现和落地，首先依赖于一系列基础技术的支持，涵盖传感器、芯片、控制器、电机、材料、电池等硬件领域及云计算、大数据、物联网等数字支撑技术。而为了实现深度的智实融合，需通过关键融合技术作为纽带，将先进的计算能力、数据处理技术和 AI 算法无缝应用于现实生活场景和物理世界中。这些关键技术的发展水平直接决定了智实融合的深度与广度，是其应用进一步拓展的关键因素。本文旨在深入分析智实融合的核心技术，探讨当前进展、面临的挑战及未来可能的突破方向，为该智实融合的持续发展提供参考。
智实融合关键技术
为了实现智能技术与物理世界的深度融合，需要通过一系列关键技术优化物理系统的自适应能力、思考决策能力和人机协作水平，其核心在于构建“感知 - 决策 - 执行”的闭环系统。
感知与理解技术
多传感器融合技术
多传感器融合技术通过整合多种类型的传感器（如摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波传感器和惯性测量单元等）来提升环境感知能力。该技术的核心在于有效结合不同传感器的数据，利用各自的优势互补不足。例如，激光雷达提供精确的距离和轮廓信息，但在恶劣天气下性能下降；摄像头则提供丰富的视觉细节，但深度感知有限。通过融合算法将两者数据匹配，可获得更准确、全面的环境感知结果。在自动驾驶中，此技术用于检测周围物体和环境，实现安全的自适应巡航与自动紧急制动功能。
多模态数据融合技术
多模态数据融合技术旨在结合来自不同感官渠道（如视觉、听觉、触觉）的数据，以获取对环境或任务更全面的理解和处理。这些数据通常由不同的传感器或输入设备采集，比如摄像头获取图像、麦克风捕捉声音、压力传感器记录触觉信息等。通过融合这些数据，能够挖掘出更为丰富、全面的信息，提高理解和处理能力。例如，在机器人应用中，结合视觉和力觉特征可以同时考虑物体的外观和物理属性，从而增强物体识别与操作精度。
环境感知与理解技术
环境感知与理解技术基于先进的深度学习方法处理传感器收集的数据，执行目标识别、场景分类及语义分割等任务。卷积神经网络 (CNN) 可用于分析图像并区分对象类别；语义分割进一步细化每个像素所属语义类别，为设备提供详尽环境描述。此外，大模型具备处理多模态数据的能力，无论是图像、音频还是文本，均能有效整合分析，并且能够在复杂环境中识别物体和行为模式。这种泛化的感知能力使系统面对新场景时仍能准确获取关键信息。
决策与控制算法
决策规划算法
大模型凭借其庞大参数规模，实现了对海量数据的学习、推理和上下文理解能力，在路径规划和任务规划方面展现出显著优势。
在路径规划中，大模型能够生成适应各种环境的最优路线方案，提高规划的泛化能力。例如，在自动驾驶领域，大模型通过学习大量交通场景数据，可以综合考虑不同城市的道路风格、高峰时段的交通流模式等因素，从而在陌生或复杂路况下也能提供合理规划。
对于任务规划，大模型能够处理复杂的任务目标和约束条件，将复杂任务分解并合理安排执行顺序，无论是工业制造中的产品组装还是物流配送中多变的订单需求，都能更灵活地规划任务流程。
动作控制算法
在物理世界中，人工智能为设备与硬件赋予了动作控制的能力。当前，强化学习和模仿学习(Imitation Learning)是实现这一目标的主要算法框架。
强化学习是一种基于模型指导的方法，通过解析模型来进行推演及控制策略的设计。这种方法使智能体能够在与环境互动的过程中不断优化行为策略，实现精准的动作控制，如行走、站立等复杂动作。
模仿学习则是数据驱动的学习方式，通过观察并复制特定的行为模式来促进学习过程的发生，减少了对显式模型依赖的需求。尤其适合复杂场景下的感知 - 行动循环，如机器人模仿人类手势和抓取物体等上半身动作的学习。
目前在实际应用中，这两种方法往往根据具体任务的特点相互结合使用。通过融合模型指导与数据驱动的优势，形成了更为高效且鲁棒性强的混合学习机制。
交互与协同技术
人机交互技术
人机交互技术主要用于提升人与机器之间自然、高效的交互体验，核心在于理解人类意图、情感及行为，并以恰当方式反馈和响应。借助大语言模型和多模态大模型，可实现更流畅的对话式交互及多种交互方式的融合（如语音、手势、表情）。当前研究正围绕脑机接口和情感分析等领域展开，将进一步增强沉浸式交互体验。
多机器交互技术
多机器交互技术旨在解决多个机器（或智能体）间的信息共享、任务分配、资源协调、冲突避免等问题，以提升系统整体效率和可靠性。例如，在工业自动化生产线中，大模型可根据任务的性质和机器设备的能力进行任务分配与规划，协调机器人、机械臂、AGV 小车、传感器等多种设备，实现物料搬运、零件装配、质量检测等任务的高效协同，提高生产效率和质量，降低成本。
智实融合的技术路线
当前，智实融合技术仍处于多路径探索的初期阶段，不同应用场景下的技术实现方式各异。本文以自动驾驶和机器人为例，探讨目前主流的分层式方案与新兴的端到端方案，并分析各自优劣及未来发展方向。两种技术路线各有优劣，未来研究应聚焦于如何结合两者优势，开发出更高效灵活且广泛适用的系统架构。
分层式方案
在目前主流的系统设计中，广泛采用的架构是感知 - 决策 - 执行的分层模式：
感知层：扮演着系统的眼睛与耳朵的角色，负责收集来自外部世界的丰富信息，如图像、声音等多元数据。
决策层：基于感知层提供的详尽数据进行深度分析与智能判断，进而形成具体的行动指令。
执行层：最终依据规划好的策略指令，完成相应的物理或虚拟动作。
分层式架构的算法框架通过大模型解析复杂任务、感知环境并进行推理，随后将任务分解为多个层级，利用多个神经网络训练，最终输出规划由下层行为模块执行。以 Figure 01 机器人为例，顶层采用 OpenAI 的多模态大模型提供视觉推理和语言理解；中间层作为决策与运动控制中心生成动作指令；底层则负责接收指令并执行具体操作。
分层式架构的优势在于具备模块化设计，方便单独优化调试，可靠性高，部分故障不影响整体，易于维护且适用性广泛、灵活性强。但也存在挑战，如信息传递可能延迟或丢失，各层协同需复杂接口机制增加系统复杂度，层级内模型泛化能力受数据集局限，处理转换过程多可能造成计算资源浪费而导致效率低下。
端到端方案
随着深度学习技术的飞速发展，端到端方案作为一种新方法逐渐兴起。该方法简化了传统架构中的冗余步骤，显著提升了整体效率，但也对训练数据的数量和质量提出了更高要求，成为当前研究热点之一。
端到端架构经历了多个阶段的演进。在模块化端到端架构中，感知模块输出特征向量，决策规划模块则据此输出运动规划结果，通过跨模块梯度传导进行联合训练，可减少信息损失，但仍存在模块划分，可能限制系统的灵活性和整体优化能力；而 One Model/ 单一模型端到端架构则进一步取消模块划分，借助一个神经网络完成从任务目标输入到行为指令输出的全过程，不仅负责最上层的感知与规划，还参与中下层的控制与执行，打通了端到端的链路，实现了系统的全局优化和高度集成，具有更高的性能和泛化能力。
在自动驾驶领域，端到端解决方案正逐步走向实际应用。以特斯拉全自动驾驶(FSD)为例，其通过单个神经网络处理来自摄像头的输入，并直接输出转向、加速、制动等驾驶指令，模型通过模仿人类驾驶行为不断优化。而在机器人领域，将大脑与小脑功能融合的端到端体系也被视为极具潜力的发展方向。
端到端架构的主要优势包括无缝信息传输、全局一致性、累积误差最小化及降低延迟效应。然而，这种架构也面临挑战：模型复杂性导致解释困难，形成“黑箱”效应；高质量训练数据获取难度大且成本高；计算资源消耗巨大；实时响应能力不足，在时间敏感场景下难以满足低延迟需求，影响用户体验与系统稳定性。
智实融合技术难点和挑战
计算能力和硬件性能限制
终端计算与存储资源限制：当前，个人终端、智能汽车及机器人等设备的计算能力与存储空间相对有限，难以满足大模型对高性能计算和大容量存储的需求。一些复杂的深度学习模型通常需要数 GB 甚至数十 GB 的空间来存储参数，并需依赖于高性能 GPU 以实现快速推理。然而，多数终端设备因硬件限制无法直接运行大型语言模型或视觉模型，从而制约了其智能化功能的发挥，例如自然语言处理和高精度图像识别。
云端算力需求激增：随着生成式 AI 技术的突破性发展，模型复杂度和数据处理能力显著增加，导致对高性能计算资源的需求剧增。训练大规模模型需消耗巨量浮点运算，这在传统硬件环境下几乎不可行，唯有借助云平台提供的强大 GPU 集群才能高效实现。某头部车企支撑智驾业务的云端算力从 2022 年的数百 PFLOPS 迅速增长到 2024 年的 EFLOPS 级别，而到 2025 年预计将增至 10 EFLOPS。随之而来的高昂成本和能源消耗问题，使得构建安全可靠、绿色环保且高适应性的新一代云计算体系架构成为亟待解决的关键课题。
实时性要求与硬件性能冲突：对于智能汽车和机器人等应用场景而言，实时响应至关重要，往往需在极短时间内作出决策，而大模型可能因计算复杂度过高、推理时间较长而导致延迟。因此，如何满足实时性需求是该领域面临的一大挑战。
数据质量与安全问题
数据质量和数据稀缺：高质量的数据是大模型训练和应用的基础，尤其是在机器人和智能汽车领域获取此类数据更为困难。首先环境因素（如光照、噪声、天气等）会影响传感器数据的质量，其次准确标注这些数据则耗时费力，尤其是对于复杂的场景和任务，确保标注准确性亦是一大难题。
数据安全与隐私保护：设备终端运行过程中收集的用户信息（位置、使用习惯等）和环境数据的安全性极为重要。大模型的应用涉及数据传输、存储与共享过程，也增加了数据泄露风险。例如，在智能汽车将驾驶数据上传至云端进行模型训练时，若缺乏充分的安全措施，则可能导致用户隐私泄露。
模型泛化性与鲁棒性
复杂场景的模型泛化能力：真实世界中的场景多变且复杂，要求大模型具备良好的泛化能力。然而，模型可能在特定数据集上过度拟合，导致面对新的场景时表现不佳。例如，基于某一地区路况训练的自动驾驶模型，在其他地区或极端天气条件下可能无法正常工作。
模型的干扰和攻击：大模型易受各种干扰和攻击的影响，如传感器故障、恶意软件注入及对抗样本攻击等。这些问题会导致模型输出错误结果，进而影响系统的正常运作。例如，通过向智能汽车摄像头输入带有微小扰动的图像，可能误导目标检测模型产生误判，从而干扰自动驾驶系统的决策。
智实融合关键技术突破方向
智实融合的突破并非单点技术改进，而是多种技术协同进化的结果，需从计算资源、数据质量和模型优化等多方面综合考虑。
突破计算资源限制
硬件与计算平台升级
终端硬件性能提升：开发高性能硬件组件，如定制 AI 芯片和 GPU，以及大容量存储设备，以支持复杂的大模型运行。对于智能汽车，可以在车载计算平台中集成更强大的处理器和高速存储模块；对于机器人，可根据其功能需求配备合适的高性能硬件。未来，可能会出现专门为机器人和智能汽车定制的芯片组，其架构和性能将根据大模型的特点进行优化。
云计算全栈体系架构升级：AI 时代对基础设施的性能与效率提出了更高的要求，计算体系也从以 CPU 为中心转向以 GPU 为主导的 AI 计算结构。随着云计算与人工智能技术深度融合，“模型即服务”(MaaS) 这一概念不仅革新了算力资源的利用模式，也推动基础设施向以 GPU 为核心的超大规模计算集群的方向发展。当前，云计算体系架构正在围绕着支持 AI 应用的需求进行全方位升级，通过采用更加先进的技术来提升计算、存储、网络和数据库的整体性能，并与 AI 应用场景更深层次地融合，加速 AI 模型的研发周期，为 AI 的应用提供高性能、高效的算力支持。
算力的端云协同架构：端云协同架构利用云端的强大算力和数据资源进行复杂模型训练，而在端侧设备上执行轻量级推理和实时决策。例如，智能汽车可将大数据分析任务发送至云端处理，而车载设备则专注于环境感知和驾驶决策。同时边缘计算作为补充，可以进一步减轻端侧硬件的压力。端云协同是当前的智实融合各场景下广泛采用的架构体系，可以有效缓解硬件侧算力资源的压力，更好地支持大模型的应用。
模型加速与优化技术
硬件层面的模型加速：根据硬件特性（如处理器架构、 内存带宽等）对大模型进行加速和优化，提升大模型的运行效率。例如，针对 GPU 平台，优化卷积运算以充分利用其并行计算能力，从而加快推理速度。如 2024 年 9 月的云栖大会上，阿里云与斑马智行联合 NVIDIA 推出的舱驾融合大模型解决方案，此解决方案基于端云一体架构，端侧通义大模型经 NVIDIA 英伟达自动驾驶和座舱芯片 NVIDIA DRIVE Orin 加速，显著提升了端侧处理性能。
模型轻量化处理：为使大模型在资源受限的设备上高效运行，需采用模型剪枝（去除不重要的神经元或权重）、知识蒸馏（将大型模型的知识传递给小型模型）、量化（将参数的数据类型从高精度转换为低精度）等技术，减少模型大小及计算需求，同时尽量保持模型性能。目前一些智能终端、机器人及智能汽车上已经开始部署轻量化处理的小尺寸大模型，即便在硬件资源有限的情况下也能提供良好服务。
模型动态加载与自适应调整：根据任务需求和硬件资源状况，动态加载和调整模型。比如，在执行简单任务时使用小型模型；面对更复杂的场景，则动态加载更大规模的模型。同时，对模型的参数和结构进行自适应调整，根据硬件的实时性能（如可用内存、计算负载等）优化模型的计算量。这种动态加载和自适应调整的策略可充分利用有限的硬件资源，提升系统的适用性。
增强数据处理能力与数据质量
高效数据处理与传输技术
数据预处理与特征提取：在将数据输入大模型前，需进行数据清洗（去除噪声、异常值等）、归一化（将数据映射到特定的范围）和特征提取（从原始数据中提取有代表性的特征）等操作。例如，对摄像头图像进行降采样和边缘特征提取，可以提高模型处理速度并减少计算负担。
高速数据传输与通信协议：采用高速通信接口和优化的通信协议，可以确保各硬件组件间高效的数据传输，使大模型能实时获取最新传感器数据。例如，工业机器人通过这些技术实现控制器与电机、传感器间的高效通信，保障实时的动作控制。
数据质量提升与合成数据生成
数据清洗与增强技术：开发先进的数据清洗技术，自动去除传感器数据中的噪声、异常值和无关信息。并采用数据增强技术对原始数据进行变换（如旋转、翻转、添加噪声等），增加数据的多样性，提高数据质量。这些技术可以提高数据质量，减少数据不确定性，从而提高大模型的训练效果和泛化能力。
自动化数据标注技术：利用机器学习和人工智能技术实现自动化数据标注。例如，通过训练一个初始的模型来对数据进行预标注，然后由人工进行审核和修正；或者采用主动学习方法，让模型主动选择最有价值的未标注数据进行标注请求。这种自动化标注技术可以大大减少人力成本，提高标注效率和准确性。
合成数据生成技术：针对数据稀缺领域（如医疗诊断、工业检测），采用算法或模型生成合成数据，以辅助与扩展真实数据并用于模型训练。该技术通过构建多样化场景，有效仿真极端或边缘情形（Corner Cases）， 增强数据集的全面性和多样性，提升模型在非典型情况下的稳定性和泛化能力。它能在为各种应用场景提供足够数量且具有代表性的数据，以解决真实数据获取困难、数据量不足、数据隐私等问题。
数据安全与隐私保护
加密与安全传输技术：通过 SSL/TLS 等加密技术保护数据在传输过程中的保密性和完整性，同时建立安全通信通道，防止数据被窃取或篡改。例如，在云端上传或设备间通信时，确保用户隐私信息和设备运行数据的安全。
数据匿名化与本地化处理：对数据进行匿名化处理，去除或隐藏个人身份信息；尽可能在本地设备上完成数据处理任务，减少敏感数据的上传和共享。
提升模型泛化性与鲁棒性
模型训练策略改进
多样化数据集构建与预训练：通过收集涵盖多种场景、环境和任务的数据集（如不同天气条件下的传感器数据、用户行为记录等），并采用预训练 - 微调策略，先在大规模通用数据集上预训练以学习通用特征表示，再针对特定硬件设备数据集进行微调，增强模型泛化能力。例如，在自动驾驶领域，可先在包含各种路况的大规模图像数据集上预训练视觉模型，之后根据本地交通规则和道路特点微调。
对抗训练与多任务学习：通过引入对抗网络来生成对抗样本，让模型在训练过程中学习如何抵抗这些干扰，从而提高模型的鲁棒性。同时，利用多任务学习，让大模型同时学习多个相关的任务，共享模型的参数和特征表示，提高模型对不同任务和场景的适应性。例如，在机器人的训练中，让模型同时学习物体识别和抓取任务，从而更好地理解物体的属性和操作要求。
模型验证与监控策略制定
严格的模型验证过程：建立全面的验证流程，包括模拟场景测试（使用虚拟现实和仿真技术创建复杂环境）和实际测试（长期跟踪评估真实数据）。智能汽车的自动驾驶模型可通过虚拟城市交通环境和实地道路测试来评估其准确性、安全性和稳定性。
实时模型监控与更新：持续收集模型运行数据（推理时间、错误率等），快速识别问题并及时优化模型性能，并通过在线学习或远程更新的方式实现模型的及时更新和优化。例如智能汽车可以通过 OTA（空中下载技术）技术对自动驾驶模型进行实时更新，以适应新的路况和交通规则。
