前言
人形机器人和具身智能近期热度极高，Pi0 及 VLA 大模型成为焦点。然而，无论是科研还是落地，算力始终是绕不开的核心问题。本文将探讨如何将当下热门的 Pi0 机器人视觉 - 语言 - 动作大模型，完整部署在华为昇腾 Atlas 800I A2 服务器上，并进行性能评估。
背景：CANN 与昇腾生态
在正式跑通代码之前，有必要了解背后的支撑架构。很多人熟悉昇腾芯片（NPU），但对其软件栈可能不够了解。CANN（神经网络计算架构）起到了关键作用——如果说昇腾芯片是肌肉，CANN 就是神经系统。它负责将上层 AI 框架（如 PyTorch）编写的代码翻译并加速运行在国产 NPU 上，实现了上层应用与底层硬件算力的无缝连接。
本次测评未从零搭建环境，而是直接采用了 CANN 开源社区中的官方仓库 cann-recipes-embodied-intelligence。该仓库提供了针对具身智能的优化案例，这种'交钥匙'式的工程资源大大减少了踩坑时间，也反映了当前国产开源生态的进步。
性能与精度实测
在跑通仓库模型的基础上，我们重点测试了三个核心指标：推理速度、控制精度以及功能完整性。
实测数据显示，单次推理耗时约为 65 毫秒，机械臂控制误差控制在 1 厘米级别。这一连串数据证明了一件事：国产算力配合 CANN 软件栈，已经完全具备了支撑高端具身智能发展的核心能力。对于从事 AI 或机器人开发的朋友来说，现在可以放心地尝试使用国产平台进行大模型部署。
总结与展望
除了 Pi0 模型，CANN 开源社区中还有大量针对大语言模型、计算机视觉的优化案例可供参考。整体来看，国产环境在稳定性与功能性上已趋于成熟，为后续具身智能的发展提供了坚实底座。
