9 月 18 日，2026 安富利智慧科技生态圈论坛深圳站圆满落幕。

在下午举行的 《量产前夜：Physical AI 供应链的机遇与挑战》 高峰圆桌中，承泰科技创新产品线总监邱学华受邀参与，与来自机器人及具身智能产业链的多位嘉宾，围绕 Physical AI 规模化、产业收敛、供应链、开放生态等话题展开交流。

Physical AI 走向更多真实场景

圆桌中，主持人抛出以下话题，在场的嘉宾们展开了热烈的讨论：

• Physical AI 到底发展到了什么阶段？
• 机器人产业距离真正的大规模量产还有多远？
• 底层技术最终会逐步收敛，还是长期保持多元？
• 开源又会在这个过程中扮演什么角色？

围绕这些问题，几位嘉宾给出了不同判断。

有人认为当前仍处于大规模量产前夜，需要技术、产品和商业模式进一步收敛；

也有人认为，智能驾驶、扫地机器人、割草机器人等已经证明 Physical AI 正在进入越来越多现实场景。

这些不同判断本身，也反映了当前行业所处的阶段：技术正在快速发展，但产品形态、产业边界和最终生态仍在形成。

对于 SuperRadar 而言，我们更关注其中一个具体问题：当 AI 开始真正进入物理世界，感知会发生什么变化？

从智驾到更多场景

作为 SuperRadar 社区的核心 Sponsor — 深圳承泰科技，过去长期服务于智能驾驶产业，围绕毫米波雷达积累了从射频、硬件、算法到规模制造和车规量产的一系列能力。

而今天，机器人、无人设备、智能终端以及更多 Physical AI 场景正在产生新的感知需求。

在圆桌交流中，承泰科技创新产品线总监邱学华提出了一个观点：

随着产业发展，越来越多经过汽车行业长期验证的成熟技术和产品能力，正在被应用到机器人及其他智能设备中。

从大量独立 ECU 到中央计算，从单一传感器到多模态融合，汽车产业曾经历过的很多技术变化，今天正在机器人和 Physical AI 中以新的方式重新出现。

邱学华认为，未来产业一方面会逐渐走向更加统一的架构和接口，另一方面，不同场景又会持续提出不同的感知、决策和执行需求。

也就是说：底层能力可能越来越趋同，但真实世界的应用一定长期多元。

这也正是感知技术新的机会所在。

为什么要建设社区？

在圆桌谈到开源生态时，邱学华分享了 SuperRadar 社区背后的一个判断。

互联网时代诞生了 GitHub，AI 时代出现了 Hugging Face。

当越来越多智能设备进入物理世界，新的感知技术同样需要数据、工具、算法和开发者共同参与。

毫米波雷达过去主要解决的是测距、测速、角度估计和目标探测。

但随着成像能力、数据量和计算能力持续提升，雷达能够提供的信息已经越来越丰富。

当雷达拥有更多信息之后，我们还能用它做什么？

• 如何基于雷达数据训练新的模型？
• 如何识别更加复杂的目标和环境？
• 如何把毫米波雷达与视觉、激光雷达以及其他感知模态结合起来？
• 如何让更多 AI、机器人和算法开发者真正进入雷达开发？

这些事情，仅靠一家企业很难完成。

邱学华在现场也谈到，毫米波雷达未来要进入更多应用，就需要让更多高校、开发者和产业伙伴参与数据、算法和场景共建。这也是 SuperRadar 社区诞生的重要原因之一。

从承泰科技，到 SuperRadar

相比已经高度成熟的汽车产业，机器人和 Physical AI 仍然存在大量尚未被定义的场景。

新的需求，需要不断开发、验证和迭代。

因此，我们希望通过 SuperRadar社区把 AI 毫米波雷达进一步开放给更多开发者。

这里面不仅是传统雷达工程师，也包括高校科研团队、机器人开发者、AI 算法团队、多传感器融合开发者，以及真正掌握产业场景的人。

目前，SuperRadar 社区持续关注：毫米波雷达、AI 感知、多传感器融合、机器人、工业、智能交通及更多智能感知应用。

我们希望开放的不只是一个产品。而是围绕数据、开发工具、算法实践和真实场景建立起更多可以参与的入口和统一的超级雷达开发平台

真正降低开发者的开发门槛的同时，我们也希望与更多开发者一起，共建 AI 雷达生态，推动 AI 雷达应用，创新 AI 雷达市场，为智能时代的到来贡献力量，致力于服务 AI 雷达的同行者，共建繁荣生态。

让更多开发者进入感知

Physical AI 最终会以怎样的产品形态进入每个人的生活，现在仍然没有唯一答案。

机器人产业最终会形成怎样的架构、标准和生态，也仍然需要时间。

但随着 AI 不断走出屏幕，进入真实世界，机器需要更丰富、更可靠，也更加智能的感知能力。

而毫米波雷达，也正在从过去熟悉的汽车场景，进入越来越多新的应用现场。

我们希望未来在更多机器人、Physical AI 和智能感知的现场，看到雷达。

也看到更多开发者参与进来。