算力需求两年涨10倍，机器人为了走进真实物理世界，正在疯狂「吃算力」
内容提要
逐际动力与阿里云无影灵构合作，将机器人研发环境迁移至云端，以应对算力需求激增、环境配置复杂和成本高昂等问题。通过云上工作站，实现环境标准化、算力弹性调度和低延迟3D交互，提升仿真训练效率，推动具身智能研发从自建设施转向按需调用，加速行业迭代。
延伸解读
云端工作站如何解决机器人研发的“环境地狱”
机器人研发环境配置复杂，CUDA、ROS2、Isaac Sim等工具链版本冲突频发，本地工作站硬件不统一导致环境难以标准化。逐际动力与无影灵构合作，通过云端预置镜像模板，实现环境一键复制和快速部署，新人或外包人员无需从零配置，单人配置时间从大半天缩短至半小时，显著降低隐藏成本。
算力弹性：从“买设备”到“调用算力”
机器人研发算力需求两年增长5到10倍，且不同阶段需求波动大。传统自建算力按峰值采购，易造成闲置和资金浪费。云端工作站支持按任务灵活选择GPU规格，高峰期快速扩容，结束后释放，实现“算力跟着需求走”，避免硬件快速迭代带来的投资风险。
低延迟3D交互：云端工作站的关键门槛
机器人仿真训练需要实时操作3D场景，延迟直接影响调试效率。无影灵构通过自研ASP流化协议，在复杂操作下帧率比WebRTC高约32%，带宽占用降低约50%，弱网环境下仍保持稳定。这使云端工作站从“远程GPU”升级为可用的研发基础设施，支撑多人远程协作。
具身智能研发的“标准化”趋势
逐际动力开源FluxVLA Engine，无影灵构推动环境、算力、安全等基础能力标准化，两者共同降低具身智能研发门槛。行业正从“自建设施”转向“按需调用”，竞争焦点从底层设施转向迭代速度。技术壁垒有限，时间红利成为关键，基础设施标准化加速这一进程。
Q&A
逐际动力与阿里云无影灵构合作的主要目的是什么？
合作旨在将机器人研发环境迁移至云端，以应对算力需求激增、环境配置复杂和成本高昂等问题，通过云上工作站实现环境标准化、算力弹性调度和低延迟3D交互，提升仿真训练效率，推动具身智能研发从自建设施转向按需调用。
为什么机器人研发对算力的需求增长如此迅速？
因为机器人需要理解真实世界、感知物体、预测动作并不断试错，每个环节都需要大量计算资源。逐际动力CTO谌骅表示，过去两年公司研发团队的算力需求增长了5到10倍，且有多少卡就能吃掉多少卡。
传统机器人研发环境配置存在哪些痛点？
传统模式需要采购工作站、安装软件、配置GPU环境，工程师需通过命令行安装依赖、编译程序，整套流程常耗时四五个小时。此外，CUDA、ROS2、Isaac Sim等工具链版本冲突频发，多台本地工作站环境难以统一，新人或外包人员需从零配置，单人耗时大半天，且存在数据安全和权限管理问题。
无影灵构如何解决机器人研发环境标准化问题？
无影灵构将机器人研发所需的软件、驱动打包成固定模板镜像，新增开发机器时一键复制模板，新人登录即可使用相同环境，无需自行安装。逐际动力CTO谌骅表示，过去配置Isaac仿真环境常报错，现在可直接选现成镜像启动，半小时就能开工，稳定可靠。
无影灵构在算力弹性调度方面有哪些优势？
企业可根据任务灵活选择GPU规格，日常保持稳定资源，高峰期快速扩容，项目结束后释放，避免按峰值采购硬件导致的浪费。这改变了从买设备到调用算力的方式，使算力跟着需求灵活调整。
无影灵构如何保证云端3D交互的低延迟？
无影灵构通过自研ASP流化协议，对图形渲染、视频编码、网络传输、终端解码和输入回传进行整体优化，使云端GPU渲染后实时传输到本地。在Isaac Sim测试中，复杂操作下帧率比WebRTC高约32%，带宽占用降低约50%，弱网环境下帧率提升约29%。
逐际动力开源FluxVLA Engine的意义是什么？
FluxVLA Engine是标准化具身智能大模型工程底座，旨在让拥有真实场景数据的合作伙伴和用户自主完成数据处理、模型搭建、仿真评测和真机部署，降低VLA全研发周期的工程门槛，与无影灵构共同推动具身智能研发基础设施的标准化。
具身智能行业研发方式正在发生哪些变化？
越来越多机器人团队从“买设备、配环境、管服务器”转向“按需调用算力、复用研发环境、云上协同开发”，竞争重点从“谁搭建了更多底层设施”转向“谁能让机器人更快学会新技能并进入真实场景”，强调迭代速度和时间红利。
