具身智能落地瓶颈：异构计算成破局关键

具身智能需通过 CPU、GPU、NPU 协同的异构计算架构，解决机器人感知 - 决策 - 执行闭环中的算力适配问题。 解决当前 VLA 模型准确率低（60-70%）、动作执行精度不足、系统实时性与安全性难以兼顾的落地痛点。 实现“算力适配任务”，高能效比与低时延响应，通过任务隔离提升系统可靠性，避免单一硬件瓶颈。