今年全國兩會期間，全國人大代表何小鵬指出，高階智能人形機器人的核心突破在于打造具備本地計算與決策能力的“端側大腦”，才有可能實現(xiàn)廣泛的商業(yè)價值。

這一觀點，精準指出了當前人形機器人產(chǎn)業(yè)的核心瓶頸——過度依賴云端算力導致的“缺腦之痛”。

作為專注于構建國產(chǎn)具身智能端側算力底座的科技企業(yè)，靈境智源早已在此深度布局，并給出了自己的“解題答案”——具身智腦。

端側部署：解決“缺腦之痛”的關鍵

端側部署，是賦予機器人一個“本地大腦”，在設備內(nèi)部署完整的感知—決策—行動閉環(huán)，以解決機器人網(wǎng)絡依賴和延遲兩大痛點。

在傳統(tǒng)架構下，大部分人形機器人采用的是“大腦（負責感知決策，常位于云端）+“小腦”（負責運動控制，位于本地）”的分離架構。但這種模式存在斷網(wǎng)及“失智”以及延遲反應兩大問題。

兩會上提及的“端側大腦”，正是要將智能下沉到機器人的“身體”之中。而靈境智源的“具身智腦”，走的正是這條路。

從“端側智腦”到“具身智腦”：不止集成，更在協(xié)同

如果說“端側大腦”指出了“智能應該在哪里”，那么“具身智腦”則回答了“智能應該如何設計”。

針對“大腦與小腦協(xié)同”難題，靈境智源提出全球首創(chuàng)的 “德沃夏克”超異構計算架構。其核心邏輯是 “物理合一、邏輯分離”，這一架構將負責決策的“大腦”和負責運動控制的“小腦”集成在同一個物理平臺上，解決了傳統(tǒng)分離架構下總線通信延遲高、協(xié)同性差的“知行鴻溝” ，讓機器人在動態(tài)環(huán)境中實現(xiàn)真正的“感知即行動”。

從協(xié)同到算力：構建具身智能端側算力底座

大小腦的協(xié)同機制，本質上是將原本分離的決策與控制重新“擰”在一起。但這種擰合對算力提出全新要求：需要在端側同時承載輕量化推理與實時控制——既要“想得快”，又要“動得準”。

針對“本地部署大模型”的算力挑戰(zhàn)，靈境智源推出了全棧國產(chǎn)化的“致境T系列”具身智能端側計算平臺，實現(xiàn)了大模型端側高效運行。基于“德沃夏克”架構，該平臺使得機器人即便在“孤島模式”下，也能依靠本地算力完成從環(huán)境感知到避障的全閉環(huán)處理。

目前，靈境智源的產(chǎn)品已快速滲透至人形機器人、輪臂復合機器人、無人機、無人叉車等泛具身場景，與超過250家行業(yè)客戶建立聯(lián)系，部分客戶也已進入規(guī)模化部署階段 。

2026年被視為人形機器人商業(yè)化驗證的關鍵窗口期。何小鵬代表的建議從政策層面為 “端側智能” 的發(fā)展注入了強心劑，也為靈境智源的戰(zhàn)略方向提供了來自頂層的印證。