WAIC 2026现场观察｜国产GPU不再只是替代，砺算科技想让AI真正走进物理世界
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WAIC 2026现场观察｜国产GPU不再只是替代，砺算科技想让AI真正走进物理世界
在过去的AI展会上，大模型的参数规模、响应速度和内容生成能力是讨论的焦点。然而，2026年世界人工智能大会（WAIC）上，技术展示的方向发生了明显转变。
越来越多的企业开始将AI技术嵌入到机器人、无人机、智能制造和城市治理等实际应用场景中。例如，机器人如何在复杂环境中避障并精准抓取零件，无人机在突发气流中如何调整飞行路径，以及城市灾害发生后如何快速评估影响范围，这些问题远非简单的文本生成所能解决。
这也对GPU提出了更高的要求。它不仅要处理AI推理任务，还需实时渲染三维场景、模拟物理运动和环境变化，并在短时间内做出决策。砺算科技在本次WAIC上展示的多个应用，正是围绕这些实际需求展开。
热点科技在现场体验后发现，砺算科技的展示内容几乎都围绕一个核心主题：AI如何从“生成内容”迈向“理解世界”。
WAIC上的四个应用，指向AI发展的下一站
位于张江科学会堂Z2B-301的砺算科技展台吸引了大量观众。
与以往单纯展示GPU性能不同，砺算科技将更多空间用于实际应用的演示。从具身智能、物理AI，到空间智能和智能政务，四个展区涵盖了AI落地现实世界的多个关键方向。
其中最受关注的是与松应科技联合开发的具身智能方案。
在大屏幕上，一台机器人正在虚拟工厂中反复“练习”操作流程。它需要自主识别零件、绕开障碍、规划路径，并准确抓取目标物体。如果动作出错，系统会自动重置，直到机器人掌握完整的操作流程。
工作人员介绍，过去这类机器人训练通常依赖国外GPU和仿真软件。如今，从虚拟工厂的构建到机器人训练和测试，均可在国产GPU及相关软件平台上完成。这意味着机器人无需在真实环境中反复试错，而是可以在虚拟空间中先进行充分训练，再进入实际场景。
此外，该系统支持多机器人协同训练，为未来工厂中多个智能体并行学习和优化提供了可能。这一方向也得到了行业高度关注，并被新华社列入WAIC人工智能五大趋势之一。
从数字孪生到物理AI，AI开始学会“预测”
如果说具身智能关注的是机器人如何行动，那么物理AI则更侧重于AI如何理解现实世界。
砺算科技与索辰科技联合展示的低空安全物理AI平台，是这一方向的典型代表。
在演示中，无人机并非按照固定路线飞行，而是不断面临新的挑战，如气流扰动、障碍物和建筑遮挡。系统会实时模拟各种可能情况，评估不同路径的风险，并自动选择最优飞行方案。
这一过程不同于传统的数字孪生，它不仅仅是对场景的“可视化”，而是让AI具备预测未来的能力。
一位参观者形象地总结道：“以前的数字孪生更像是一张地图，现在的系统更像是在推演未来。”
随着无人机应用的普及，如何在起飞前充分评估潜在风险，已成为行业关注的重点。具备环境模拟和风险预判能力的物理AI平台，正逐步获得市场认可。
数字城市，不只是建模型，更重要的是持续计算
空间智能展区同样吸引了大量专业观众。
砺算科技与飞渡科技联合展示了基于空间智能大模型的数字城市方案。
在大屏幕上，一片城市区域被快速构建为三维模型。系统能够自动识别道路、建筑、水域和绿地等要素。随后，画面切换至应急场景，系统模拟灾害扩散路径，并实时评估受影响区域。
与传统静态三维地图不同，该系统具备动态更新能力，能够根据实时数据不断调整模型。这意味着它不仅是一个可视化工具，更是一个具备分析和预测能力的智能平台。
对于城市治理、无人机调度和应急响应而言，这种能力显然比静态地图更具实用价值。
AI办公之外，本地部署成为越来越重要的话题
与机器人和数字城市相比，智能政务展区的内容更加直观。
工作人员现场输入了一段较为粗糙的会议记录，系统很快完成了语句整理、格式优化，并自动关联相关政策内容。整个过程在本地设备上完成，数据无需上传至云端。
对于政府机构和大型企业而言，数据安全至关重要。AI的实用性固然重要，但确保数据本地化处理、操作可追溯，才是其真正被采纳的前提。
因此，本地部署、国产操作系统适配以及自主可控，已成为近年来政务AI建设的重要方向。
GPU竞争，也开始进入新的阶段
尽管四个展示方向各异，但它们都依赖于同一个核心平台——砺算科技自主研发的TrueGPU“渲推一体”GPU架构。
与传统侧重AI训练或图形渲染的GPU不同，TrueGPU将图形渲染、通用计算和AI推理能力融合于同一架构中。
工作人员表示，当前GPU的任务已远不止图形渲染，还包括物理仿真、机器人训练和大模型推理等复杂计算。
随着机器人、无人机等应用的普及，GPU不仅要生成图像，还需让AI理解三维环境，并做出快速响应。
砺算科技表示，TrueGPU已实现从GPU架构、指令集到驱动软件栈的全面自主研发，并持续完善在机器人训练、数字孪生等场景中的应用能力。
热点科技观察：国产GPU竞争，已经不只是替代
2026年WAIC上，一个显著趋势是，越来越多国产GPU企业不再单纯强调性能参数，而是开始思考如何支撑下一代AI应用。
从机器人训练到数字城市，这些展示都指向一个共同方向：AI正在从屏幕中走向现实世界，开始处理真实环境中的复杂问题。对GPU而言，其任务也不再局限于模型运行，而是包括虚拟场景构建、环境模拟、训练数据生成等。
砺算科技此次展示的四大应用，正是围绕这一趋势展开。从国产GPU到完整产业生态，再到多个合作伙伴共同打造行业解决方案，可以看出，国产图形算力的发展重点，已从“能否替代”逐步转向“能否支撑新的AI应用”。
对于国产GPU而言，这或许正是下一阶段真正需要比拼的核心能力。
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