在数字化转型的浪潮中，阿里云与钛媒体携手推出的《云栖战略参考》正成为众多行业先行者探索技术与实践的重要参考。这本刊物深度剖析了各行各业在技术应用和业务实践中的创新尝试，旨在与同样致力于数字化转型的“数字先行者”共同交流、碰撞思想。
近期，《云栖战略参考》聚焦智实融合领域，深入探讨了实现智能技术与物理世界深度融合的关键技术、当前进展、面临的挑战及未来可能的突破方向。智实融合的实现依赖于传感器、芯片、控制器等基础硬件技术和云计算、大数据、物联网等数字技术的支撑。通过一系列关键融合技术，将先进的计算能力、数据处理技术和AI算法无缝应用于现实生活场景和物理世界中。
在关键技术方面，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，提升环境感知能力。例如，在自动驾驶中，该技术能够准确检测周围物体和环境，实现安全的自适应巡航和自动紧急制动功能。多模态数据融合技术则结合来自视觉、听觉、触觉等不同感官渠道的数据，获取对环境或任务更全面的理解和处理。在机器人应用中，这种技术能够同时考虑物体的外观和物理属性，提高物体识别与操作精度。
决策与控制算法也是智实融合的核心技术之一。大模型凭借其庞大的参数规模，在路径规划和任务规划方面展现出显著优势。在自动驾驶领域，大模型通过学习大量交通场景数据，能够综合考虑不同城市的道路风格、交通流模式等因素，提供合理的规划方案。在动作控制方面，强化学习和模仿学习是实现智能设备与硬件动作控制的主要算法框架。通过融合模型指导与数据驱动的优势，形成了高效且鲁棒性强的混合学习机制。
人机交互技术旨在提升人与机器之间自然、高效的交互体验。借助大语言模型和多模态大模型，可实现更流畅的对话式交互及多种交互方式的融合。多机器交互技术则解决多个机器间的信息共享、任务分配、资源协调等问题，提升系统整体效率和可靠性。在工业自动化生产线中，大模型可根据任务性质和机器设备能力进行任务分配与规划，实现物料搬运、零件装配等任务的高效协同。
智实融合的技术路线目前仍处于多路径探索阶段。以自动驾驶和机器人为例，分层式方案和端到端方案是两种主流的技术路线。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、可靠性高等优势，但也存在信息传递延迟、系统复杂度高等挑战。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，但对训练数据的数量和质量提出了更高要求。
在计算能力和硬件性能限制方面，当前个人终端、智能汽车及机器人等设备的计算能力与存储空间相对有限，难以满足大模型对高性能计算和大容量存储的需求。随着生成式AI技术的突破性发展，模型复杂度和数据处理能力显著增加，导致对高性能计算资源的需求剧增。同时，实时性要求与硬件性能冲突也是一大挑战。在数据质量与安全问题方面，高质量数据的获取和标注困难，以及数据安全和隐私保护问题也亟待解决。
为了突破这些限制和挑战，智实融合的突破需要从计算资源、数据质量和模型优化等多方面综合考虑。硬件与计算平台升级、云计算全栈体系架构升级以及算力的端云协同架构是突破计算资源限制的关键。模型加速与优化技术包括硬件层面的模型加速、模型轻量化处理以及模型动态加载与自适应调整。在增强数据处理能力与数据质量方面，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。同时，加密与安全传输技术、数据匿名化与本地化处理等措施也是保障数据安全与隐私保护的重要手段。
在提升模型泛化性与鲁棒性方面，多样化数据集构建与预训练、对抗训练与多任务学习等模型训练策略的改进有助于增强模型的泛化能力。严格的模型验证过程和实时模型监控与更新策略的制定也是确保模型稳定性和可靠性的关键。
