物理AI的“三重智能”与“计算连续体”

当下人工智能正迎来从数字生成向实体落地与自主规划的关键跃迁，物理AI与智能体成为行业的核心发展主线。近期，在COMPUTEX 2026大会上，高通公司提出“计算连续体”概念，指出智能体时代的终极方向是“智能无处不在”，AI的部署必须跨越设备端、边缘端到云端，形成一个无缝流动的统一计算网络。

这一理念强调充分发挥其在低功耗计算、连接能力、终端生态方面的领先优势，并通过统一架构，将海量终端协调成为无缝衔接的统一载体，共同完成AI推理与智能体的计算与运行，确保性能与响应速度的同时，显著降低总体拥有成本。

“计算连续体”的概念清晰地规划出了AI技术应用的下一个阶段。AI的未来不在于堆叠巨量的算力，而在于对算力的充分利用，终端本地实时感知执行、边缘就近低时延推理、云端进行大规模计算与推理。

作为无线通信与高算力AI模组的领先企业，近期，美格智能研发团队率先提出面向物理AI与智能体时代的“三重智能”计算架构，以终端侧智能、边缘侧智能和云端智能三层算力的全栈式战略布局，结合各层级算力成本、供给特性打造差异化硬件产品，推动“计算连续体”从技术理念走向产品落地。

终端侧是物理AI触达真实世界的第一入口，承载环境感知、本地实时推理、实体设备动作执行核心职能，是物理AI第一层智能，也是用户最易获取、可长期免费复用的永久算力资源，但单设备算力上限有限，对算力体积、功耗、本地大模型运行能力提出了严苛要求。

依托十余年高通生态深度合作优势，美格智能在端侧高算力赛道持续领跑行业，实现从8TOPS到200TOPS算力产品的迭代突破，成为行业首家大规模量产交付77TOPS高算力AI模组的企业。产品原生融合通信、算力、推理三大能力，一次性硬件投入即可终身拥有本地私有算力，SoC异构计算架构提供低功耗、高效率本地推理，支持AI Agent智能体常驻运行，为海量物理AI终端设备提供标准化、低成本算力中枢。

相比云端算力，边缘侧AI可大幅削减跨地域带宽租赁费用，数据本地闭环；相比纯终端算力，阵列集群可聚合数百TOPS共享算力，满足多设备并发、中等规模物理仿真需求。在物理AI体系中，边缘侧计算能够解决云端往返高延迟、数据隐私泄露、带宽成本高昂等痛点。

美格智能以自研高算力AI模组为核心底座，推出ARM架构SoC阵列式服务器解决方案，高度匹配边缘侧大规模算力集群需求。单台服务器最高可集成80路高算力AI模组，兼具低功耗、高性价比、安卓生态原生兼容优势，可承载边缘大模型推理、云渲染、工业视觉集群、AI智能体集群等各类物理AI边缘场景，目前已在国内头部云厂商IDC、智能制造基地大规模商用部署。

云端算力专门承载海量物理数据推理、通用世界模型迭代、大规模全局仿真等高算力消耗任务。在成本特征上，云端算力投入门槛最高，ASIC芯片、机房、散热、运维、带宽均为重资产持续投入，算力以租赁、集中采购模式使用。在AI技术进入推理主导的阶段后，专用算力服务器成为云端物理AI计算与推理的核心硬件载体，需求规模大、投入成本高，长期存在供给缺口，但市场增长空间广阔。

为补齐云端算力产业版图，美格智能重磅落地面向未来的产业布局：投资3亿元在南通建设AI研发及先进制造产业项目，重点聚焦ASIC服务器、高算力AI模组、具身智能硬件等前沿方向，同步搭建SIP先进封装中试与自动化智能制造产线，打造覆盖研发、中试、量产、测试的云端算力全链条能力。将成为公司云端智能算力产品的研发与交付落地，补齐端、边、云三层布局最后一块拼图。

美格智能端、边、云三重智能全栈布局的底层技术根基源自深耕十余年的生态协同，依托“计算连续体”统一架构，可实现三层算力无缝贯通、动态调度，形成“分层算力硬件载体+全域协同调度系统”的深度绑定关系，是物理AI规模化落地不可或缺的软硬件组合方案。

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