🐯物理AI更新：为什么这轮能深度演绎，后面往哪走（1025）
1️⃣# 本轮的直接催化是Astra带来的''具身智能大脑进步''。
过去机器人大模型多为VLA分层架构：其分为快慢系统，快系统通常为VLM语言大模型，负责理解与拆解任务；慢系统通常为动作交给运控模型，而传统语言模型在处理长链条动作时有很大的局限性。
🔥# Astra的变化在于——将Astra搭配Pi 0.5等VLA模型后，能够大大提升整体模型对场景理解+任务拆分能力，从而适配长链条任务。由此产生两条推论：其一，Astra出现后将加速物理具身大模型的发展，其二# 采购方从机器人本体公司扩容到OpenAI、字节等世界模型厂商，购买力与订单体量完全不同，# 数采环节第一次看到真实可测算的增量订单——这是本轮能深度演绎的直接驱动。
2⃣# 后续可能往哪些方向演绎。
可能的演绎路径：数据采集→模型训练→Infra→场景落地。模型架构将走向多模态输入、多模态输出；此后可能是Infra（千卡万卡调度、训练稳定性、推理加速），再后是场景兑现。端侧眼镜、手机等本质是交互入口。
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