项目背景

深圳市人工智能与机器人研究院（Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society，简称AIRS）成立于2019年，是深圳市政府依托香港中文大学（深圳）建立的市级十大基础研究机构之一。

AIRS以国家、行业和企业的需求为牵引，重点开展人工智能与机器人领域的基础理论与原创技术研究，推动智能技术在医疗康复、智能制造、城市服务和可持续发展等方面的应用转化，为国家战略产业培养国际化人才，助力企业高质量发展，为社会创造价值。

项目挑战+解决方案

具身智能是物理世界中的智能体，强调与真实世界的交互。深圳是全球“软硬一体”之都，也是我国机器人产业先发地。在这片创新热土上，AIRS作为行业领先研究机构，从具身智能关键技术研究到落地应用上，全方面推动行业发展向新。

具身智能产业链分上游、中游、下游三部分，上游是零部件，新能源智能车行业很发达，过去十年孵化了很好的零部件产业，这部分我国在国际市场占优。中游是系统集成技术，我国相对落后。下游应用场景又相当丰富，我国在国际市场也占优。

在中游技术方面具身智能面临算法、算力和数据三重挑战。2024年底，AIRS已发布AIRSHIP、AIRSTONE、AIRSPEED三套开源系统以及下一代具身智能基础模型，帮助具身智能行业应对三大核心挑战。目前，AIRS正在百度智能云提供的AI Infra平台上，重点推进“面向下一代具身智能的通用元学习智能体”项目的研究工作。

AIRS主导研发的AIRSHIP具身智能系列开源系统，作为具身智能时代的“安卓平台”，已广泛应用于服务机器人、工业机器人与自动驾驶等领域，成为推动行业协同创新的重要底座。

面向智能体通用决策能力构建，AIRS提出的OmniRL具身智能基础模型，在多任务迁移、样本效率与跨体泛化能力方面显著优于传统强化学习算法，引领具身智能基础科研迈入“多体一脑”的新范式。
在数据层面，AIRS打造的AIRSPEED具身智能开源数据平台，实现了高质量、可复现、多模态的数据自动生成与标注，已支撑数家企业完成模型训练、能力评测与产品迭代，由AIRSPEED孵化的初创企业已经完成天使轮融资，显示出强大的孵化能力与行业带动效应。解决了具身智能领域数据采集成本高、场景任务单一、缺乏评估标准等问题，其源代码和论文已开源，助力低成本、高泛化性数据集开发。

在算力瓶颈方面，AIRS推出的AIRSTONE具身智能计算平台，采用数据流驱动与Chiplet模块化设计，实现低功耗、高实时性的计算能力，为边缘端具身智能系统提供“可部署、可落地、可演进”的算力解决方案，破解长期制约机器人智能升级的算力难题。旨在解决具身 AI机器人实时性、功耗与成本限制下的计算难题，通过优化计算资源分配，实现定位、路径规划等任务的硬件加速，并开源加速器设计，推动低功耗、低成本的嵌入式具身AI系统规模化部署。

百度智能云在AIRS具身算力项目中，针对具身训练的算力要求，提供异构算力融合调度方案，百度智能云整合多种性能规格GPU（支持大显存、高算力，同时兼顾性价比）、CPU 集群及高性能存储，构建 “通用算力 + 专用加速” 混合资源池，满足 AIRS 在具身模型训练（OmniRL 基础模型）、数据合成（AIRSPEED 模拟环境）、实时推理（AIRSHIP操作系统）等多场景的算力需求。

针对具身项目中算力供需平衡难题、端边云协同效率瓶颈、算力成本优化等挑战，提供具身智能专属算力优化方案，实现模型压缩与轻量化，以及算力动态分配、合理调度、高效利用；同时通过优化边缘节点网络，减少端云协同延时（50ms以内），满足具身机器人实时控制要求；通过百度智能云的基础设施能效优化、服务器自研芯片等方案，提供更优性价比的算力资源，实现算力成本优化。

客户收益

在AIRS开展的以大语言模型和多模态感知、控制模型为基础的具身智能计算系统关键技术研究中，百度智能云AI Infra平台提供基础计算资源和技术框架，加速“模型—数据—算力—平台”四大关键要素结合，助推科研前沿到产业落地的全链条生态的构建。

通过百度智能云的HPC高性能计算平台，利用百度智能云GPU算力、高性能存储等基础设施，为AIRS提供一站式高性能计算存储服务，帮助AIRS在云上快速搭建具身演算环境，提供快捷，弹性，安全、高效互通的高性能计算云平台。通过弹性、按需地使用基础设施资源并高效、便捷地完成具身训推任务。融合高效算力与大模型 AI 算法，能满足具身智能体复杂模型训练和实时数据处理需求。在具身AI机器人的动作规划和环境感知模型训练中，可快速处理大量传感器数据，同时平台可实现 CPU/GPU异构算力混合调度，提升计算效率。同时高性能的并行文件存储，则确保具身智能研发中产生的海量数据得以安全、高效存储和读取，为模型训练和优化提供数据基础。

未来，双方将继续围绕支撑具身智能体/具身基础模型研发的AI Infra、具身数据采集和标注服务、预训练大语言模型及开发平台、运动控制训练仿真平台等方向，协同各方结合具身智能技术发展需求，共创新的技术方案和服务模式。