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為什麼物理人工智慧需要如此龐大的計算能力？
答案在於現實世界運作的基本限制。這些系統並不是閒置等待回應——它們不斷同時處理多個高要求的任務。
首先，是源源不絕的感官輸入。視覺傳感器、雷達數據、加速度計、觸覺傳感器——這些資料不斷湧入。僅處理這些原始數據就需要強大的運算能力。
接著是決策壓力。我們談的是毫秒級的反應時間。導航障礙物的機器人或對道路狀況作出反應的自動駕駛車，不能承受延遲。沒有將任務轉交遠端雲端伺服器並等待的奢侈，每一微秒都至關重要。
除了即時反應，這些系統還不斷進行推理——不僅每秒一次，而是持續評估環境並調整行為。而且它們不是靜態的；它們在實時學習和適應，根據新經驗更新模型。
這就是為什麼在裝置端進行運算是不可或缺的。物理智慧不是雲端遊戲。它是本地的、即時的，並且對處理能力有很高的需求。