对话上交大程远：AI的终局不在云端，而在“感算一体”的物理世界 (opens in new tab)

如今，在关于 AI 的讨论中，大模型仍然占据着最突出的位置。但在它之外，另一条更贴近现实世界的方向正在悄然加速：端侧 AI。所谓端侧AI，是指将算法和模型直接部署在机器人、智能汽车、消费电子、智能制造等终端设备上，使设备能够在本地完成数据采集、分析、推理和决策，而无需依赖云端服务器持续联网传输数据的技术模式。以具身机器人为例，如果其动作决策完全依赖云端计算，网络波动可能导致抓取、避障或交互动作延迟，影响操作安全和自然性；而搭载端侧 AI，它就能在本地毫秒级完成手势识别、物体抓取或行人避让，不仅降低功耗，还能确保交互过程中敏感视频或传感数据不外传，提升隐私与安全性。从云端到端侧，不仅是算力位置的迁移，更需要对整体架构进行重写。传统设备长期遵循“先采集、后传输、再计算”的串行逻辑，传感器与处理器各自为政，数据搬运会消耗大量时间与能量。而端侧 AI 则需要做到“感算一体”：让感知与计算在物理层面深度融合，实现“感知即计算”。在这方面，上海交通大学人工智能学院副教授程远的研究方向颇具代表性。从清华大学的前沿交叉，到上海交通大学的系统研究，再到横跨学术界与产业界的多段经历，他始终聚焦一个问...