今日（8月13日），以“感知无界·具身进化”为主题的2026具身机器人智能传感技术论坛在深圳南山举行。论坛由潮电智库主办、深圳市人工智能产业协会联合支持，聚焦传感技术前沿、多模态感知融合、具身智能决策算法及机器人行业应用等议题，海清智元、智元机器人、欧菲光、艾感科技等企业同场参会并作主题分享。

海清智元战略发展中心负责人吴金钊受邀出席论坛，并以《基于「有限物理空间」的多光谱AI技术实践分享》为题发表演讲，围绕物理AI的感知基础、多光谱AI技术路径及数据中心等「有限物理空间」的安全实践，分享海清智元让AI进一步感知和理解真实物理世界的探索经验。

当前，具身智能产业正从技术验证迈向规模量产和场景交付，机器人对真实环境的感知、理解与交互能力成为产业落地的重要基础。

在演讲中，吴金钊首先谈到，生成式AI和物理AI两者的一个重要区别在于：真实世界中的行动不可“回滚”。一次文本生成出现偏差，可以重新生成；但当AI的判断直接作用于设备和真实环境，对实时性、安全性和鲁棒性的要求随之提高。因此，物理AI真正进入现实场景，首先需要解决的并不只是“如何行动”，而是如何把真实世界看清楚、看及时、看完整。

基于此，吴金钊提出：“可靠的感知是物理AI的起点。”

沿着这一思路，海清智元选择从“光”切入。

物理世界包含力、热、光、电、声等不同维度，人眼能够看到的可见光只是电磁波谱中的一小部分。在紫外、红外等肉眼不可见的波段中，同样存在大量具有实际价值的信息，例如电弧、异常温升、局部放电等物理状态。海清智元正是通过紫外、红外、可见光等多波段感知，让机器进一步获取肉眼之外的环境信息。

技术最终要回到具体应用场景。吴金钊以「有限物理空间」概念为切口：在一个具有明确边界的物理空间内，先确定空间的“长、宽、高”，再识别其中的人、设备、机器等对象，并持续观察这些对象的状态与属性。

数据中心、机房、配电室、储能站等，正是典型的「有限物理空间」。在这些高价值场景中，异常温升、局部放电等状态往往与安全风险密切相关，而这些肉眼不易及时发现的物理信号，也成为多光谱AI重点感知和分析的对象。

围绕这些真实需求，海清智元形成了由“光感图算”一体化、轻量级端侧AI计算、“智元起源”大模型组成的技术体系，融合不同波段信号、告警记录和设备状态，形成分析研判依据。

针对数据中心等复杂空间，海清智元进一步构建柜内监测、空间感知、移动巡检「三重防御产品体系」：在关键设备内部部署三光谱融合感知模组，在公共空间设置多光谱感知终端，并通过搭载光谱感知模块的四足机器人补充固定设备难以持续触达的区域，帮助识别电、热、火等早期风险信号。

演讲中，吴金钊分享了一个数据中心项目的真实案例，多光谱AI系统曾连续监测到同一低压配电柜出现异常：局部放电频率高于历史水平，同时部分电气连接点出现细微温度变化。

单独看其中一个指标，并不足以判断故障。但通过对局放频率、温度趋势、发生位置和持续时间进行关联分析，系统将风险范围集中至目标配电柜，并给出准确的排查建议，避免了设备停机和业务中断的事故发生。

这正印证了海清智元对细分领域AI价值的理解：不是追求一个无所不能的“大AI”，而是让AI在具体场景中不断积累真实经验，逐步让AI成为真正懂现场、能解决实际问题的智能伙伴。

从智能设备到具身机器人，从移动巡检到固定空间感知，AI进入物理世界的形态可以不同，但可靠感知始终是连接数字智能与真实环境的重要基础。

面向物理AI与具身智能加速走向真实产业场景，海清智元将继续从感知层出发，深化多光谱AI技术与工程实践，让更多不可见的物理信息被感知、分析和利用，推动更加安全、更加智能的物理世界建设。