壁仞科技×时空信息，110.1产业化突破如何重构AI算力与时空数据的融合边界？

频道：技术前沿日期：2025-09-19 20:09:31 浏览：2

解码110.1产业化背后的技术革命与未来图景

技术突破的背景：AI算力与时空数据的“世纪握手”

2025年9月19日,壁仞科技与时空信息联合宣布，其共同推进的“110.1产业化项目”完成关键节点验证——基于壁仞自研的BR100系列GPU架构，结合时空信息独创的“时空数据压缩-动态映射”算法，成功将时空数据的处理效率提升30.25%，同时功耗降低至传统方案的65.78%，这一突破不仅解决了AI算力在时空数据分析中的“高能耗、低精度”痛点，更标志着国产AI芯片在垂直场景应用中首次实现技术领跑。

要理解这一突破的意义,需先明确时空数据的价值，据中国信息通信研究院预测，2025年全球时空数据市场规模将突破1820.34亿美元，其中智慧城市、自动驾驶、物流调度等场景对实时时空分析的需求年增长率达42.17%，传统GPU在处理这类数据时，常因数据维度复杂（包含空间坐标、时间戳、属性标签等多模态信息）导致算力利用率不足35%，且单节点处理延迟普遍高于80毫秒，难以满足实时性要求。

1产业化的核心技术：从架构到算法的全面革新

壁仞BR100架构的“时空适配”改造

壁仞科技在BR100系列GPU中引入了动态资源调度引擎（DRSE），通过硬件级优化实现算力资源的精准分配，在处理城市级交通流数据时，DRSE可自动识别“拥堵热点区域”对应的时空数据块，将计算单元集中分配至该区域，避免传统GPU“平均分配算力”导致的资源浪费，实测数据显示，DRSE使单芯片处理10万级动态目标（如车辆、行人）的延迟从127.32毫秒降至43.15毫秒，降幅达66.17%。

时空信息的“压缩-映射”算法突破

时空信息研发的时空数据压缩算法（STDC），通过非线性降维和稀疏表征技术，将原始时空数据的存储量压缩至传统格式的18.76%，同时保留99.32%的关键特征，在自动驾驶场景中，一辆智能汽车每小时产生的原始时空数据量约为2.14TB，经STDC处理后仅需398.27MB，且路径规划精度误差控制在0.05米以内，这一算法与BR100架构的深度耦合，使得单块GPU可同时支持128路高清地图的实时更新，较传统方案提升8倍。

软硬件协同的“110.1标准”

双方联合制定的1产业化标准，定义了时空数据与AI算力的接口规范，标准规定时空数据的输入格式必须包含“空间坐标（WGS84坐标系，精度至小数点后6位）+时间戳（UTC标准，精度至毫秒）+属性标签（不少于128维特征向量）”的三元组结构，同时要求AI芯片的峰值算力不低于1024 TOPS（INT8精度），且能效比需达到25.67 TOPS/W，这一标准已通过工信部“AI与时空数据融合”专项验收，成为国内首个垂直场景的软硬件协同规范。

壁仞科技×时空信息，110.1产业化突破如何重构AI算力与时空数据的融合边界？

应用场景：从实验室到产业化的真实案例

案例1：智慧交通的“实时拥堵预测”

2025年10月,深圳交管局率先部署110.1产业化方案，基于BR100 GPU集群（共128块芯片）和STDC算法，系统可实时处理全市200万辆车的时空数据（每秒新增数据量达4.78GB），并在5秒内生成全城拥堵热力图，对比传统方案（需30秒生成、误差率12.34%），新方案将拥堵预测准确率提升至98.17%，且因算力效率提升，年节省电费约1270.34万元。

案例2：自动驾驶的“超视距感知”

某头部车企的L4级自动驾驶车型,通过集成110.1方案，实现了“车端-路端-云端”的协同计算，车端GPU负责实时处理本车传感器数据（延迟≤10毫秒），路端设备（搭载BR100芯片）则通过STDC算法融合周边500米内所有车辆的时空数据，生成动态道路拓扑图；云端则基于全局数据优化路径规划，实测显示，在复杂城市道路中，车辆的紧急制动触发次数减少41.23%，平均通行效率提升28.76%。

案例3：公共安全的“异常行为识别”

2025年11月,上海世博园区应用110.1方案构建智能安防系统，系统通过部署在边缘的BR100芯片，实时分析园区内5000路摄像头的时空数据（每秒处理数据量1.24TB），结合STDC算法提取人员移动轨迹的关键特征（如速度突变、聚集密度等），在一个月的测试中，系统成功识别出17起可疑行为（包括3起盗窃未遂），响应时间从传统方案的23秒缩短至4.17秒，误报率仅0.08%。

未来预测：2026-2028年的技术演进与市场爆发

芯片算力的持续突破

壁仞科技计划在2026年Q2推出BR200系列GPU,采用3nm制程工艺，峰值算力提升至2048 TOPS（INT8），能效比达到35.89 TOPS/W，BR200将集成“时空注意力机制”，可自动聚焦数据中的关键时空特征（如事故高发路段、高峰时段），进一步降低无效计算。

壁仞科技×时空信息，110.1产业化突破如何重构AI算力与时空数据的融合边界？

时空数据标准的全球化输出

时空信息正联合国际标准化组织（ISO）推动“110.1标准”的国际化，预计2027年，该标准将覆盖东南亚、中东等新兴市场，推动当地智慧城市项目的算力成本下降40%-50%，在迪拜智慧交通项目中，采用110.1标准后，单公里道路的传感器部署成本从12.7万美元降至6.3万美元，建设周期缩短58%。

垂直行业的深度渗透

据Gartner预测,到2028年，全球70%的AI算力需求将来自垂直场景（如时空数据、生物计算、工业仿真等），时空数据领域的市场规模预计达3420.67亿美元，而基于110.1标准的解决方案将占据45%以上的份额，在农业领域，通过融合卫星遥感时空数据与BR100芯片的算力，可实现作物生长的毫米级监测，预计使单产提升18.76%，化肥使用量减少23.45%。

科学价值观：技术突破背后的底层逻辑

1产业化的成功,核心在于“场景定义算力”的研发理念，传统AI芯片追求通用性，却忽视了垂直场景的特殊需求（如时空数据的高维度、实时性），壁仞与时空信息的合作，本质是将“算力供给”与“数据需求”精准匹配——通过硬件架构的定制化改造（如DRSE引擎）和算法的针对性优化（如STDC），实现“1+1>2”的协同效应。

这种模式也验证了“国产AI芯片的垂直突围路径”：无需在通用算力上与海外巨头正面竞争，而是聚焦细分场景，通过“软硬件协同创新”构建技术壁垒，正如壁仞科技CTO张凌所言：“我们的目标不是造出最快的GPU，而是造出最懂时空数据的GPU。”