智元远征 A2 以106.286km的连续行走距离，正式拿下吉尼斯 “人形机器人行走最远距离” 认证 —— 这相当于 2.5 个全程马拉松（全程 42.195km），更震撼的是它全程未关机、零定制改装，与面向客户的量产商用版本完全一致！能完成这场极限挑战，不仅是机器人硬件的胜利，更藏着科研服务器的核心算力支撑，今天就带大家拆解背后技术逻辑和知识要点。

一、3 大核心技术，撑起百公里极限行走

1. 热插拔换电：1 分钟补能，2.5 小时续航

远征 A2 的 “不关机续航” 关键在于智元自研的快速热插拔换电系统。据智元机器人研发代表曹旭公开介绍，机器人在持续行走状态下单块电池续航 2.5 小时，电量告急时无需关机，连接外部电源后即可完成新旧电池更换，耗时不足 1 分钟，普通操作人员也能轻松上手。这种模块化设计已通过量产验证，客户到手的商用机型同样具备该能力，并非仅针对挑战定制的技术。

2. 全场景感知：多传感器 + 双核心算法

挑战中，机器人需应对昼夜交替、红绿灯识别、人群避让等复杂场景，其核心依赖 “双 GPS + 激光雷达 + 红外深度相机” 的多重感知体系：

• 激光雷达实现 360° 无盲区环境建模，红外传感器则保障夜间弱光环境下的持续感知能力，解决暗光场景 “看不清” 的问题；
• 这些传感器每秒产生的海量数据，需通过智元全栈自研的HIMUS 3D-SLAM 算法（高性能多模态建图系统）和VectorFlux 规控算法实时同步处理，这两种算法具备低延迟、低漂移特性，可支撑复杂动态环境下的 L4 级别自主移动，而毫秒级数据运算能力正是 GPU 的核心优势。

3. 工业级可靠性：3500 小时测试 + 430N・m 关节扭矩

在吉尼斯挑战前，远征 A2 已完成超 3500 小时多工况测试，涵盖坡道、草坪、碎石路等复杂地形，近三个月更是全面导入全自主运行测试方案。其核心支撑是自研一体化关节模块 —— 采用高可靠、轻量化设计及超高槽满率绕线工艺，最高峰值扭矩达 430N・m，电机扭矩密度 50Nm/kg，动态性能与稳定性经过长期验证。最终挑战结束后，编号为 SNA210041BA00652 的机器人仅足底橡胶层出现部分磨损，机身结构与核心部件状态完好。

二、关键关联：为什么 GPU 服务器是核心支撑？（技术原理可追溯）

很多人疑惑：机器人行走和科研服务器有什么关系？答案藏在 “数据处理” 和 “技术研发” 两个有明确逻辑的维度：

1. 实时运算依赖 GPU 算力：远征 A2 全身搭载 40 + 主动自由度，配合多传感器每秒产生 GB 级数据，HIMUS 3D-SLAM 与 VectorFlux 规控算法的边缘端推理、云端模型训练，均需 GPU 提供并行算力支撑。以行业主流的英伟达 Jetson Thor 平台为例，其 2070 TFLOPS 算力可实现毫秒级决策响应，这正是机器人精准避让电动车、识别红绿灯的底层保障。
2. 研发测试离不开科研服务器：3500 小时可靠性测试的数据建模、全自主运行方案的算法迭代，需科研服务器提供大规模并行计算能力。类似行业内基于 GPU 的仿真平台，可实现 18 倍于现实的测试速度，大幅缩短机器人从实验室到真实场景的验证周期 —— 这一逻辑与智元公开的 “多台机器通过连续 360 小时压力测试” 的研发路径完全吻合。

三、科研服务器为何适配科研场景？3 大实证优势

以联想万全异构智算平台（科研服务器代表）为例，其适配科研场景的优势有明确技术参数支撑：

1. 异构算力整合：该平台可统一调度 CPU、GPU、NPU 等多元算力，通过 “算力匹配魔方” 知识库自动匹配 AI 场景、算法与集群配置，完美适配机器人多传感器数据处理、AI 模型训练等复合需求。其 GPU 内核态虚拟化技术能将算力损耗降至 5% 以下，vGPU 利用率从 80% 提升至 95%。
2. 高可靠性与扩展性：支持 7x24 小时连续运行，配备 AI 训推慢节点故障与自愈系统，可在百卡秒级完成故障修复，满足机器人长周期测试需求；同时能灵活扩展算力节点，适配算法迭代带来的算力增长，例如千卡规模集群可通过集合通信库提升 10%-15% 的训练效率。
3. 低延迟协同：通过专家并行通信算法优化网络路由，将推理延时降低至原来的 1/3，网络带宽利用率从 50% 提升至 90%，确保机器人端侧与云端数据同步的实时性 —— 这对需要动态应对十字路口、狭窄通道等场景的人形机器人至关重要。