无问芯穹联合清华大学、上海交通大学正式开源具身智能端侧推理引擎APXInf，面向机器人端侧场景设计，支持RTX 4090、Jetson Orin、Jetson Thor等主流计算平台，覆盖从模型开发、效果验证到机器人本体部署的完整链路。

具身模型在云端运行良好，但迁移到机器人本体时，推理系统本身往往成为首要瓶颈。云端聊天机器人几百毫秒延迟只是体验差异，而需要持续感知、连续决策和实时控制的机器人，几百毫秒可能带来动作迟滞、轨迹不连贯甚至任务失败。规模化落地还需兼顾算力成本、功耗与有限硬件资源的利用率。

APXInf围绕机器人真实执行链路进行端到端优化，通过Pipeline、Graph、Kernel及量化等多层优化降低推理延迟。在Thor平台上，APXInf将PI 0.5 FP8的端到端推理延迟从278ms降至26ms以内，频率可达38.46Hz，实现10.7倍的延迟下降，为机器人实时感知与控制提供更充足的响应空间。

在稳定性方面，APXInf采用Rust系统语言构建极简运行时，搭配Python易用接口，面向长时间运行、连续感知与控制、有限计算资源及多模块并发的复杂环境，强调真实部署中的可预测性与持续运行能力，同时降低开发者的接入与优化成本。