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D-Robotics 攜手 GigaAI，打造可部署的機器人端側運算方案

雙方以 GigaBrain 0.7 與旭日 S600 為首波整合重點，目標是可部署、成本可負擔的端側軟硬體方案，而非單純的晶片展示。[8][9] GigaBrain 0.7 將動作生成、理解規劃、未來預測與進度評估分工；跨機器人共用的 Action Expert 則著眼於減少重複開發。[17] S600 標示的 560 TOPS（INT8）提供算力基礎，但仍不足以證明整套系統能在真機上即時、穩定且省電地運作。[1]

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雙方以 GigaBrain 0.7 與旭日 S600 為首波整合重點，目標是可部署、成本可負擔的端側軟硬體方案，而非單純的晶片展示。[8][9]
GigaBrain 0.7 將動作生成、理解規劃、未來預測與進度評估分工；跨機器人共用的 Action Expert 則著眼於減少重複開發。[17]
S600 標示的 560 TOPS（INT8）提供算力基礎，但仍不足以證明整套系統能在真機上即時、穩定且省電地運作。[1]

What does the D Robotics–GigaAI partnership aim to deliver by adapting the open weight GigaBrain 0.7 embodied model to the 560 TOPS INT8 SunAI-generated editorial hero image for What does the D Robotics–GigaAI partnership aim to deliver by adapting the open weight GigaBrain 0.7 embodied model to the 560 TOPS INT8 Sun.
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讓機器人「在自己身上思考」，難處不只是把 AI 模型塞進晶片，而是讓它看懂環境、決定下一步，並及時把決策變成動作。D-Robotics 與 GigaAI 的合作，就是以開放權重具身模型 GigaBrain-0.7 和旭日 S600 為首波整合重點，嘗試建立可交付、成本可負擔的端側軟硬體方案。8 9

從理解任務到實際動作，三套系統如何分工？

GigaBrain-0.7 採三系統架構：System 1 根據影像、指令及機器人自身狀態產生連續動作；System 2 負責理解與規劃；System 3 則預測後續情況、評估任務進度。這種分工要串起的，是機器人從「知道要做甚麼」到「判斷怎樣做、做得如何」的過程。17

訓練與改進的一端，GigaWorld 被用來生成場景、預測動作後果、評估策略，並讓失敗案例回到學習流程。GigaWorld-Policy 進一步把未來情況的預測與動作學習連結；其設計容許推論時直接解碼動作，不必每一步都生成未來影片。跨不同機器人本體共用的 Action Expert，則是希望在保留各機器人控制差異的同時，轉移已學到的動作能力，而不是每換一款機器人就從頭訓練一套策略。2 17

560 TOPS 是起點，不是真機成績單

旭日 S600 標示的峰值算力為 560 TOPS（INT8）；INT8 指 8 位元整數運算，TOPS 則是每秒兆次運算量。平台另有四核心 BPU、18 個 Cortex-A78AE CPU 核心、六個即時 MCU 核心，以及 204.8 GB/s 記憶體頻寬，提供在機器人端執行感知、規劃與控制工作的硬體基礎。1

接下來的關鍵是模型與硬體的深度適配：如何轉換、量化及加速模型，同時確認動作輸出沒有因精度調整而變得不可靠。雙方公布的是整合與優化方向，不是已完成、並經真機驗證的 GigaBrain-0.7-on-S600 產品。預期應用涵蓋不同機器人形態，以及家庭、工業和商業場景。8 9 15

D-Robotics 表示，S600 已有超過 20 家具身 AI 客戶，名單包括 UBTECH、X Square Robot 和 FOURIER。這顯示晶片已有客戶基礎，但不能據此推論這些客戶正在使用雙方合作的 GigaBrain 方案。6

要成為值得其他開發者參考的端側機器人設計，這套組合仍須交出真機數據：持續運作時的端到端延遲與控制頻率、功耗和散熱、量化後的動作誤差，以及不同機器人上的任務成功率、失敗恢復能力與適配成本。目前資料足以支持它是一個具潛力的候選方案，仍不足以稱為已驗證、可直接複製的端側參考設計。1 8 9

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