这两年，人工智能的发展方向正在发生一个明显变化：从“只在屏幕里思考”，走向“真正进入物理世界行动”。具身智能，正是在这样的背景下快速升温的关键赛道。它不再只是算法推理的结果，而是让智能体具备感知环境、理解环境并主动做出行动的能力，真正像“人”一样与现实世界互动。

从工业制造中的协作机械臂，到物流仓储里的自主搬运机器人，再到自动驾驶和人形机器人，具身智能已经不再是概念验证，而是在真实场景中被不断调用。但越是走向落地，行业越能清晰感受到一个现实问题：算法在进步，场景在复杂化，真正拖慢产业节奏的，往往是算力和系统架构本身。

在我看来，具身智能并不是“多加几个模型就能跑起来”的事情。它对实时性、并行计算、数据吞吐、系统稳定性的要求，远高于传统AI应用。尤其是在多传感器融合、连续动作决策、复杂环境适配等场景下，算力不只是“够不够”，而是“稳不稳、快不快、能不能长期扩展”。这正是服务器厂商真正能体现价值的地方。

在2025年全球开发者大会暨国际具身智能技能大赛上，朴赛集中发布了具身智能技术方案架构以及全栈算力解决方案，我认为这是一次非常“贴近产业真实需求”的发布。相比单点性能参数的堆叠，朴赛更强调从底层硬件到上层平台的系统化设计，这一点对具身智能尤为关键。

从架构层面看，朴赛给出的并不是一套封闭方案，而是一套覆盖多场景的通用技术体系。底层以高性能CPU、高带宽内存、高速NVMe存储为基础，为高并发计算和大规模数据处理提供稳定底座；向上通过网络、存储、平台和优化层协同，确保算力不仅“跑得快”，还能“跑得久”。这种思路，本质上是在为具身智能的长期演进预留空间。

算力方案上，朴赛服务器的定位也很清晰——服务真实复杂任务，而不是实验室级别的理想环境。定制化服务器结合高性能CPU、GPU以及成熟的加速库框架，使得模型训练、推理与仿真能够在同一体系内高效完成；分层网络架构与RDMA等技术的引入，则显著降低了节点间通信延迟，这对实时决策类应用至关重要。对具身智能而言，延迟的缩短，往往直接影响动作是否“像人”。

让我印象比较深的，是朴赛方案在实际客户中的应用效果。以杭州某世界知名民用机器人企业为例，其核心挑战并不在于“有没有算法”，而在于如何让运动控制算法在复杂环境下持续稳定迭代。这类算法对算力平台的要求非常苛刻，不仅需要强大的并行计算能力，还要求系统具备长期高负载运行的可靠性。

在这个项目中，朴赛提供的PGA444-D08服务器成为关键支撑。基于AMD EPYC处理器的高核心数、多线程优势，该平台在算法训练和推理阶段显著缩短了周期；同时，服务器在内存、存储和加速卡方面的扩展能力，也让客户能够随着业务发展持续升级，而不必频繁推倒重来。更重要的是，整套系统在稳定性和可靠性上的表现，为机器人在真实复杂环境中的表现提供了底层保障。

从我的角度看，具身智能的发展，最终一定会走向“系统工程”的竞争。单一算法、单一硬件的优势，都会在规模化应用中被迅速拉平，真正能拉开差距的，是谁能提供稳定、可扩展、贴合场景的算力基础设施。朴赛服务器所强调的全栈方案，正是在这个层面上参与竞争。

回到产业本身，具身智能的下一阶段，不只是技术展示，而是效率、成本和可靠性的综合较量。谁能帮助开发者把算法更快地推向真实世界，谁就更接近产业核心价值。朴赛在服务器产品、定制化方案以及服务体系上的长期积累，让它在这一轮具身智能浪潮中，具备了难以复制的优势。

可以预见，随着具身智能应用的持续扩展，对算力的需求只会越来越复杂、越来越严苛。而像朴赛这样，从底层服务器出发、以系统能力为核心的厂商，正在为这个行业打下真正可持续的“地基”。具身智能要走得远，离不开这样的算力引擎。