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突破技术瓶颈 道通科技攻坚具身智能与算力供电核心技术

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在人工智能与算力需求爆发的时代,核心技术正以前所未有的速度迭代。从道通科技(688208)获悉,日前公司接连发布多项重要技术成果,分别瞄准了算力中心的供电瓶颈和具身智能(机器人)的落地难题。

当海量AI服务器7×24小时不间断运行时,为其提供稳定、高效电力的供电系统,就如同数据中心的心脏。道通科技在电力电子领域的另一条战线,正是瞄准了这个关键基础设施。

当前,数据中心主流供电方案正从传统的UPS(不间断电源)向更高效的HVDC(高压直流)技术演进,而终极形态则是被称为“固态变压器”(SST)的下一代技术。道通科技凭借在新能源充电领域积累的深厚功底,如第三代半导体(碳化硅)应用、高频电路设计等,实现了技术迁移,在HVDC和SST两条轨道上同步布局。

在HVDC领域,道通科技精准锚定了由英伟达(NVIDIA)等巨头主导的下一代800V高压架构生态。其研发的电源模块功率密度超过106.5W/in³,转换效率高达98.5%,关键指标已达到国际头部客户的要求,并已进入相关联合测试储备阶段。

更具前瞻性的是对SST技术的攻关。SST可以理解为一种高度集成、全固态的智能“电力路由器”,能极大提升供电效率和功率密度。道通科技已与瑞士苏黎世联邦理工学院展开合作,在高压绝缘材料、高频功率变换等核心技术上取得突破。其实验室原型机已实现超过120W/in³的功率密度,系统综合效率超过99%,预计将在未来几年内逐步推向市场。

与此同时,随着大模型与机器人技术加速融合,如何让实验室里的智能机器人走进真实的工厂车间,是行业面临的普遍挑战。道通科技日前发布的两项具身智能成果,正是为了破解这一难题。

第一项成果是名为“AutelClaw”的机器人平台,它是一套面向工业场景的系统级解决方案,构建了一个“感知—理解—决策—执行—优化”的自动化闭环,将视觉传感器数据直接接入大模型进行决策,并通过执行结果的反馈不断优化策略。这相当于给机器人装上了能持续学习、自我优化的“大脑”和“小脑”。为了确保安全,该平台设计了从“仅观测”到“完全自主”的三档可切换模式,并采用插件式架构,可以快速适配不同品牌的机器人硬件和各种大模型,降低了企业整合应用的难度。

如果说AutelClaw解决了系统集成的问题,那么另一项成果“SimVLA”模型则试图从根源上降低智能化的算力成本。这个由道通科技旗下团队开发的模型,核心特点就是“小而精”。该模型0.5B参数量,体积非常轻量化,但在收纳、插花等多步骤操作任务测试中,其成功率与参数量数十倍、数百倍于它的主流大模型表现相当。

据了解,SimVLA采用了独特的架构,将视觉语言理解与动作控制深度解耦,使得训练所需显存大幅压缩至9.3GB。这意味着,研发人员甚至可以在普通的消费级显卡上对它进行训练和微调,极大地降低了中小企业参与具身智能研发的硬件门槛。

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