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当机器人能够像人类一样自主避开障碍物、灵活抓取物品，甚至根据环境变化调整行为模式时，“具身智能” 已不再是科幻想象，而是正在加速落地的现实。这一将人工智能与物理实体深度融合的技术，正推动着机器人从“执行指令的工具”向“具备自主决策能力的智能体”跨越。而在这一变革背后，稳定、高效的基础设施是不可或缺的支撑。近日，在2025世界人工智能大会期间，紫光股份旗下新华三集团凭借在存储、算力与网络领域的深厚积累，发布了覆盖具身智能训练全流程的解决方案，为智能体的“成长”保驾护航。
从数据到算法：具身智能的“成长密码”
具身智能的核心，在于让物理实体（如机器人）拥有类人的感知、学习与互动能力，而这一切的实现，离不开“数据”与“算法”的双轮驱动。
在数据层面，高质量数据是具身智能学习的基础。由于真实场景数据采集成本较高，行业普遍采用分阶段采集的策略：预训练阶段，通过仿真技术生成虚拟环境数据，或借助动作捕捉设备记录人类动作，以低成本积累基础训练素材；进入后训练阶段，则引入真实场景中的“摇操数据”——即机器人在实际环境中运动、互动时产生的数据，这些包含碰撞、摩擦等细微反馈的数据，能有效弥合虚拟与现实的差距，让智能体更适应真实世界。据行业实践，具身智能的训练往往需要 10 亿帧以上的数据量，这些数据如同教材，为智能体的能力提升提供支撑。
在算法层面，通用大模型是具身智能的“大脑”。通过对海量数据的学习，大模型被赋予语义理解、逻辑推理、多模态感知等能力，能够解读环境信息（如识别障碍物、判断距离）、规划行动路径，并将决策转化为精准的物理动作。例如，当机器人需要抓取物品时，算法会结合视觉数据判断物品位置、形状，再通过逻辑推理规划抓取角度，最终驱动机械臂完成动作，这一过程如同人类“观察-思考-行动”的闭环。
新华三：筑牢具身智能的技术基石
数据的海量存储与高效调用、算法的大规模训练与迭代，都对基础设施提出了极高要求。新华三从数据存储到算力支撑，提供了全链路解决方案，成为具身智能落地的坚实后盾。
在数据存储领域，新华三针对不同阶段的需求精准发力：在数据采集阶段，X10000系列分布式存储以高性价比优势，轻松应对仿真数据、动捕数据的大规模存储需求，确保基础数据“存得下、存得稳”；进入训练阶段，X20000系列高性能存储凭借高吞吐、低延迟特性，实现10亿帧级摇操数据的快速读写，为算法训练提供“数据高速路”，让模型能够高效调用优质数据进行学习。
在算力支撑领域，算法训练往往需要成百上千张AI加速卡协同工作，新华三通过高性能网络设备与多元异构的算力服务器，将分散的算力资源高效整合，形成稳定、可靠的算力集群，不仅能提供海量算力，更能通过高效调度避免资源浪费，让算力真正服务于模型迭代。
从数据存储到算力保障，新华三具身智能解决方案正全方位赋能智能体的“成长”。未来，随着技术的不断迭代，这些具备自主能力的智能体将在工业制造、服务民生等更多领域发挥作用，而新华三也将持续以技术创新，为具身智能的普及与应用注入源源不断的动力。
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