在数字化浪潮的推动下，阿里云与钛媒体携手打造的《云栖战略参考》深度剖析了智能技术与现实世界融合的前沿趋势。该刊物旨在挖掘并分享各行业先行者的技术创新与业务实践，为探索数字化转型的“数字先行者”提供灵感与思路。
智实融合，作为当前技术发展的热点，其实现离不开一系列基础技术的支撑。传感器、芯片、控制器、电机、材料及电池等硬件与云计算、大数据、物联网等数字技术的结合，为智实融合奠定了坚实的基础。然而，要实现深度的智实融合，还需依赖关键融合技术，将先进的计算能力、数据处理技术和AI算法无缝融入现实场景与物理世界。
在关键技术中，感知与理解技术扮演着至关重要的角色。多传感器融合技术通过整合摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多种传感器，提升了环境感知的全面性和准确性。例如，在自动驾驶领域，该技术能够检测周围物体，实现安全驾驶功能。而多模态数据融合技术则结合了来自不同感官渠道的数据，如视觉、听觉、触觉，以获取更全面的环境理解。这种技术在机器人应用中尤为关键，能够增强物体识别与操作精度。
决策与控制算法同样不可或缺。大模型凭借其强大的学习能力，在路径规划和任务规划方面展现出显著优势。在自动驾驶中，大模型能够综合考虑不同城市的道路风格和交通流模式，提供合理规划。而在工业制造和物流配送中，大模型能够灵活规划任务流程，提高生产效率。动作控制算法方面，强化学习和模仿学习是主要框架，它们使设备与硬件具备了动作控制的能力，如行走、站立和物体抓取等。
交互与协同技术进一步推动了智实融合的发展。人机交互技术通过理解人类意图、情感及行为，实现了更自然的交互体验。借助大语言模型和多模态大模型，人们可以通过语音、手势等多种方式与机器进行流畅对话。多机器交互技术则解决了多个机器间的信息共享、任务分配等问题，提升了系统整体效率和可靠性。例如，在工业自动化生产线中，大模型能够协调多种设备，实现高效协同。
在智实融合的技术路线上，目前存在分层式方案和端到端方案两种主流架构。分层式方案采用感知-决策-执行的分层模式，具备模块化设计、高可靠性和广泛适用性。然而，信息传递延迟和层级间协同复杂等问题限制了其性能。端到端方案则简化了传统架构中的冗余步骤，提升了整体效率，但对训练数据的质量和数量提出了更高要求。在自动驾驶领域，端到端解决方案正逐步走向实际应用，而在机器人领域，端到端体系也被视为极具潜力的发展方向。
尽管智实融合技术取得了显著进展，但仍面临诸多挑战。计算能力和硬件性能限制是当前的主要问题之一。个人终端、智能汽车及机器人等设备的计算与存储资源有限，难以满足大模型的需求。同时，随着生成式AI技术的突破性发展，对高性能计算资源的需求激增，导致高昂成本和能源消耗。实时性要求与硬件性能冲突也是一大挑战，如何在极短时间内作出决策成为亟待解决的问题。
数据质量和安全问题同样不容忽视。高质量数据是大模型训练和应用的基础，但在机器人和智能汽车领域获取此类数据尤为困难。环境因素和标注准确性等问题影响了数据的质量。同时，数据安全与隐私保护也至关重要。大模型的应用涉及数据传输、存储与共享过程，增加了数据泄露风险。因此，加强数据加密、匿名化和本地化处理等措施势在必行。
为了突破智实融合的技术难点，需要从多个方面综合考虑。硬件与计算平台升级、模型加速与优化技术是提升计算资源的关键。开发高性能硬件组件、升级云计算全栈体系架构以及采用端云协同架构等措施可以有效缓解硬件侧算力资源的压力。同时，根据硬件特性对大模型进行加速和优化、采用模型轻量化处理技术以及动态加载与自适应调整策略等也可以提升大模型的运行效率。
在数据处理方面，高效数据处理与传输技术、数据质量提升与合成数据生成技术至关重要。通过数据预处理、特征提取以及高速数据传输与通信协议等措施，可以确保大模型实时获取最新传感器数据。同时，采用数据清洗与增强技术、自动化数据标注技术以及合成数据生成技术可以提升数据质量，解决数据稀缺问题。
提升模型泛化性与鲁棒性也是关键。通过多样化数据集构建与预训练、对抗训练与多任务学习等措施，可以增强模型的泛化能力。同时，严格的模型验证过程以及实时模型监控与更新策略可以确保模型在实际应用中的准确性和稳定性。
智实融合的实现和落地需要一系列基础技术和关键融合技术的支持。面对计算能力和硬件性能限制、数据质量和安全问题等挑战，需要从硬件升级、模型优化、数据处理和模型泛化性等多个方面综合考虑。随着技术的不断进步和创新，智实融合将在未来发挥更加重要的作用，推动数字化转型的深入发展。
