物理 AI 要在真实世界里实时感知、判断并行动，智能必须贴近传感器与执行端。云端算力再强，也无法替代边缘的即时性、确定性与自主性——边缘，才是物理 AI 真正落地的地方。
感知到行动的闭环在本地完成，不受云端往返时延约束。
断网也能持续感知与判断，系统可靠性不依赖网络连接。
原始数据留在端侧，只输出结论，天然保护隐私、节省带宽。
边缘设备多为电池供电、功耗受限，能效是物理 AI 能否常态运行的前提。
感知—决策—执行需在毫秒级闭环，实时性直接决定物理 AI 的可用边界。
脱离云端也能独立工作，边缘自主让系统在真实环境中持续可靠。
基带与感知共享同一套融合计算底座，系统方案面向低空网络场景延伸。
围绕续航、误报、覆盖、实时性、能效和部署成本展开。
无人机航线、物流、巡检的覆盖测评与网络优化。
高能效基带算子加速与 AI 原生通信验证。
门铃、门锁、家电控制的误报过滤与低功耗感知。
常开语音、手势、场景感知，按需唤醒大模型。
园区、边界与活动现场的异常识别和快速上报。
现场感知、事件筛选和低成本边缘部署。
以数据流驱动的领域专用架构与系统级功耗管理，在保持 RISC-V 开放可编程的同时，大幅压缩通用平台与专用芯片之间的能效鸿沟。
无线核心算子能效显著优于通用处理器，同时保留软件迭代空间。
真实业务以低负载为常态，低空闲功耗决定部署中的平均能耗。
仿真、FPGA、芯片原型到现场实测，结果可复现、可追溯。
FFT、信道估计、编解码等无线核心算子的高能效加速，支撑多制式与通感一体应用。
多制式 SoC 完成流片与实测，电源域按任务状态启停，具备工业级可测试设计。
超低功耗语义门控，显著减少无效唤醒，原始数据保留在本地，兼顾续航与隐私。
首席科学家领衔，架构、系统、IC 设计与测试各有专职负责人。
首席科学家领衔，把握技术路线与关键判断。
芯片架构、IC 设计、流片验证与可复用 IP。
协议栈、工具链、系统调优与项目适配。
多模态算法、产品测试、现场验证与数据闭环。
