乾富策略 突破技术瓶颈 道通科技攻坚具身智能与算力供电核心技术

在人工智能与算力需求爆发的时代，核心技术正以前所未有的速度迭代。从道通科技(688208)获悉，日前公司接连发布多项重要技术成果，分别瞄准了算力中心的供电瓶颈和具身智能（机器人）的落地难题。

当海量AI服务器7×24小时不间断运行时，为其提供稳定、高效电力的供电系统，就如同数据中心的心脏。道通科技在电力电子领域的另一条战线，正是瞄准了这个关键基础设施。

当前，数据中心主流供电方案正从传统的UPS（不间断电源）向更高效的HVDC（高压直流）技术演进，而终极形态则是被称为“固态变压器”（SST）的下一代技术。道通科技凭借在新能源充电领域积累的深厚功底，如第三代半导体（碳化硅）应用、高频电路设计等，实现了技术迁移，在HVDC和SST两条轨道上同步布局。

在HVDC领域，道通科技精准锚定了由英伟达（NVIDIA）等巨头主导的下一代800V高压架构生态。其研发的电源模块功率密度超过106.5W/in³，转换效率高达98.5%，关键指标已达到国际头部客户的要求，并已进入相关联合测试储备阶段。

更具前瞻性的是对SST技术的攻关。SST可以理解为一种高度集成、全固态的智能“电力路由器”，能极大提升供电效率和功率密度。道通科技已与瑞士苏黎世联邦理工学院展开合作，在高压绝缘材料、高频功率变换等核心技术上取得突破。其实验室原型机已实现超过120W/in³的功率密度，系统综合效率超过99%，预计将在未来几年内逐步推向市场。

与此同时，随着大模型与机器人技术加速融合，如何让实验室里的智能机器人走进真实的工厂车间，是行业面临的普遍挑战。道通科技日前发布的两项具身智能成果，正是为了破解这一难题。

第一项成果是名为“AutelClaw”的机器人平台，它是一套面向工业场景的系统级解决方案，构建了一个“感知—理解—决策—执行—优化”的自动化闭环，将视觉传感器数据直接接入大模型进行决策，并通过执行结果的反馈不断优化策略。这相当于给机器人装上了能持续学习、自我优化的“大脑”和“小脑”。为了确保安全，该平台设计了从“仅观测”到“完全自主”的三档可切换模式，并采用插件式架构，可以快速适配不同品牌的机器人硬件和各种大模型，降低了企业整合应用的难度。

如果说AutelClaw解决了系统集成的问题，那么另一项成果“SimVLA”模型则试图从根源上降低智能化的算力成本。这个由道通科技旗下团队开发的模型，核心特点就是“小而精”。该模型0.5B参数量，体积非常轻量化，但在收纳、插花等多步骤操作任务测试中，其成功率与参数量数十倍、数百倍于它的主流大模型表现相当。

据了解，SimVLA采用了独特的架构，将视觉语言理解与动作控制深度解耦，使得训练所需显存大幅压缩至9.3GB。这意味着，研发人员甚至可以在普通的消费级显卡上对它进行训练和微调，极大地降低了中小企业参与具身智能研发的硬件门槛。

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