隨著英偉達公司市值在上(shang)周短暫(zan)登頂全球(qiu)之(zhi)首，一個大(da)變革(ge)的時代(dai)正在愈演愈烈。
縱觀股市(shi)發展歷史，我們可以發現(xian)一(yi)(yi)個有趣的(de)規律：每當一(yi)(yi)家公司躍升為(wei)全球市(shi)值冠軍，往(wang)往(wang)預示著其所處行業將引領未來十年甚(shen)至更長時期的(de)經濟(ji)增長。這些巨頭的(de)崛起，猶如一(yi)(yi)座座時代的(de)燈塔，照亮(liang)了(le)產業變革的(de)航道。
而此時此刻，隨著生成式人工智能(Generative AI)的日新月異，AI正悄然走向下一個前沿陣地——比特與原子的交匯點。
英偉達，作為最早洞察這一趨勢的科技巨擘，敏銳地提出了AI發展的新重心：從生成式AI轉向實體AI(Physical AI)。這意味著(zhu)，AI系統將不再(zai)局限于虛擬世界的(de)創造，而是要深入(ru)理解現實(shi)世界的(de)物理法則與復雜環境(jing)，進而推動(dong)自動(dong)化服務(wu)機器人的(de)加速普及。
英偉達近期還趁熱打鐵，發布了AI Enterprise-IGX平(ping)臺和Omniverse微(wei)服務，以提升AI在邊(bian)緣環境中的大規模部署(shu)能力，為實體AI的發展鋪平(ping)道(dao)路。
與此同時，蘋果公司在最(zui)新(xin)的(de)(de)(de)WWDC大(da)會上也拋出了重磅(bang)發(fa)布：Apple Intelligence。這個全新(xin)的(de)(de)(de)AI架構最(zui)吸(xi)引眼球(qiu)的(de)(de)(de)，莫過于其邊緣和云端(duan)混合的(de)(de)(de)組合模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)，以及端(duan)到端(duan)加密的(de)(de)(de)隱私(si)計(ji)算(suan)技術(shu)。在這種設計(ji)下，每(mei)位iCloud用戶(hu)都能(neng)擁(yong)有獨(du)一無二的(de)(de)(de)個性化模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)，實現基礎模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)與用戶(hu)同步進化。蘋果正巧妙(miao)利用自(zi)身在移動終端(duan)的(de)(de)(de)優(you)勢，彌補在大(da)語言模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)領域的(de)(de)(de)后發(fa)劣勢。
實體AI這個概念，源自英(ying)國(guo)(guo)帝國(guo)(guo)理工學院研究人員的創(chuang)見，并被投資機構Coatue納(na)入其最新的AI四階段(duan)S曲線(xian)發展圖。
這四個階段分別是：AI基礎架構、邊緣AI、AI應用和實體AI。每(mei)個階段都呈(cheng)現(xian)出獨特的投資機遇和挑(tiao)戰。
AI基礎架構：已進入第二輪角逐。當前數據中(zhong)心內與(yu)AI相關的服務器僅占9%，但終將增長至90%；AI耗電量僅2%，云平臺(tai)AI模型(xing)收入占比(bi)才3%。競賽(sai)方興未艾，但基礎架構(gou)已是(shi)AI投資最(zui)成熟的賽(sai)道。
邊緣AI：尚處概念炒作階段。Coatue將AI手機和AI PC劃歸此類。隨著擁有海(hai)量用戶的蘋(pin)果殺入AI市(shi)場，谷歌和蘋(pin)果的角力(li)將更趨白(bai)熱化(hua)。
AI應用：百花齊(qi)放的早春時節(jie)，投資風險不小。軟件巨頭憑借既有用(yong)戶基(ji)礎進場(chang)占優，初創公司則壓力山大(da)。
實體AI：我們正處于一個獨特的時間節點。得益于強化學習、計算機視覺和大模型(LLM/VLM)的長足進步，諸多昔日不可能的工業應用場景，現已近在咫尺。譬如：以最少人工干預，實現新型材料的閉環預測、模擬、生產與測試；研發在偏遠沙漠布設太陽能板的機器人，效率比人工高1000倍；應用自主控制，大幅提升水泥、化工等高耗能工業流程的管理效率；利用自主工廠，將制造成本高企的產品生產線遷回國內。未來5-10年，人工智能必將徹(che)底重塑(su)我(wo)們的物(wu)理世界。
當前，AI基礎設施的競賽已如火如荼，而實體AI的角逐才剛剛起步。
要為(wei)(wei)用(yong)(yong)戶帶來(lai)流暢的(de)智能(neng)體驗，必須實(shi)現軟硬兼施。在(zai)這(zhe)個快速迭代(dai)的(de)智能(neng)時代(dai)，傳統的(de)應用(yong)(yong)開發(fa)模式面臨巨大挑(tiao)戰。我(wo)們也許根本無需開發(fa)應用(yong)(yong)，只需通(tong)過各(ge)種硬件和(he)自然(ran)對話(hua)交(jiao)互，以端到端的(de)方式為(wei)(wei)用(yong)(yong)戶解決(jue)問題。因為(wei)(wei)，這(zhe)是一場遠超互聯網和(he)移動(dong)時代(dai)的(de)新工業革命。
今天，讓我們(men)一起(qi)探尋比特與(yu)原子的交匯(hui)點，揭秘實體AI的機遇與(yu)挑戰(zhan)。
實體AI：比特如何驅動原子
什么是實體AI？
實體人工智能(Embodied AI)是人工智能技術的一個新興分支，旨在解決與物理世界直接交互的問題。不同于傳統的(de)人(ren)(ren)工智能系(xi)(xi)統，如(ru)金融(rong)推薦系(xi)(xi)統、聊天機(ji)器人(ren)(ren)或智能游戲，實體人(ren)(ren)工智能系(xi)(xi)統能夠(gou)通過(guo)傳感器感知(zhi)周圍的(de)環境(jing)，并通過(guo)執行器對(dui)環境(jing)進(jin)行操(cao)作和改變。
實體人工智(zhi)能(neng)的一(yi)(yi)(yi)個顯著(zhu)特點是(shi)，它需(xu)要(yao)處理來自真(zhen)實世界的海量異構數(shu)據(ju)，這些數(shu)據(ju)往(wang)往(wang)具有(you)不(bu)確(que)定(ding)性和不(bu)完整性。同時，實體人工智(zhi)能(neng)系統的行為(wei)結果也存在一(yi)(yi)(yi)定(ding)的不(bu)確(que)定(ding)性，因為(wei)它們(men)所處的環(huan)境是(shi)復(fu)雜多變的，并(bing)且(qie)往(wang)往(wang)需(xu)要(yao)與(yu)人類共享環(huan)境。因此(ci)，如何在不(bu)確(que)定(ding)環(huan)境中做出(chu)智(zhi)能(neng)決策，是(shi)實體人工智(zhi)能(neng)面臨的一(yi)(yi)(yi)大挑戰(zhan)。
以機器人領域為例，目前的機器人在“智能”程度上存在很大差異。
傳統的(de)工業(ye)機(ji)器(qi)人主(zhu)要(yao)執(zhi)行(xing)(xing)高度(du)重復的(de)任(ren)務，很少需(xu)要(yao)與環(huan)(huan)境和(he)人類交互。而(er)服務機(ji)器(qi)人則需(xu)要(yao)大量的(de)傳感器(qi)來感知環(huan)(huan)境，如導航、抓(zhua)取物體、識(shi)別人臉等，同(tong)時(shi)它們(men)(men)的(de)行(xing)(xing)為結果也不那么確(que)定。這些服務機(ji)器(qi)人是實體人工智能的(de)典型(xing)代表，它們(men)(men)需(xu)要(yao)更高級的(de)智能來應對(dui)復雜(za)多變的(de)現實世界。
但實體人工智能的應用遠不止機器人。
我們可以設想一個智慧城市的(de)場景，通(tong)過(guo)在公共(gong)設(she)施上安裝(zhuang)大量微型傳(chuan)感(gan)器，來實時(shi)監測(ce)城市的(de)污染水平。人工智能算法可以融合這些傳(chuan)感(gan)器數據(ju)，精確預測(ce)污染的(de)分布(bu)情況。同時(shi)，算法還(huan)可以主動控(kong)制傳(chuan)感(gan)器的(de)移動路徑，引(yin)導它(ta)們到達信(xin)息量最大的(de)區(qu)域。
更進(jin)一(yi)步，系統(tong)還可以通(tong)過城市攝像(xiang)頭識別移動污染源(yuan)(如車輛(liang))，從公開渠道挖掘其(qi)他污染源(yuan)的(de)信息(xi)。最后，這個(ge)物理數(shu)據驅(qu)動的(de)智慧系統(tong)可以對城市居民和管理部(bu)門提(ti)供兩方面的(de)決策(ce)支持：一(yi)是(shi)(shi)向居民推薦避開高污染區(qu)域(yu)的(de)路線，二是(shi)(shi)控制(zhi)交通(tong)引導，合(he)理疏散和分流人群。這個(ge)場景展現(xian)了(le)實體人工智能(neng)融合(he)物理世界(jie)數(shu)據，實現(xian)智能(neng)感知(zhi)、決策(ce)與控制(zhi)的(de)巨大潛力。
當前，我們正處(chu)于(yu)一個人工智能蓬勃發(fa)展(zhan)的(de)時代。得(de)益于(yu)機器學(xue)習算法的(de)進步(bu)，以及算力(li)、數據(ju)的(de)積累，許多(duo)以前看似(si)不(bu)可能的(de)任務正在被逐一攻克(ke)。
未(wei)來(lai)5到10年，人(ren)工智能有望在先(xian)進制造、智能電網、自動駕(jia)駛等領域得(de)到大規模應用，徹底改變我們(men)的(de)物理(li)世(shi)界。而實(shi)體人(ren)工智能作為連接虛擬與現(xian)實(shi)的(de)橋梁，必將在這場(chang)智能革命中扮演關鍵(jian)角色。
實體AI：創新重心的大遷移
在人工智能的浪潮中，邊緣智能、具身智能和(he)空(kong)間(jian)智能如三股清(qing)流(liu)，漸漸匯聚(ju)成實體智能(Physical AI)的洪(hong)流(liu)。
這是一場(chang)從虛擬走向(xiang)現實、從抽象走向(xiang)具象的壯麗躍遷，預示著人工智能正全(quan)面(mian)滲透(tou)并(bing)重塑(su)我(wo)們的物理世界。
邊緣智能力圖將AI算力從云端下放至邊緣設備，讓智能在數據源頭就能實時響應；具身智能則致力于將AI與機器人硬件深度融合，使其能感知、理解并操控三維空間；空間智能則探索如何用(yong)AI理解和優化人(ren)類活動的空間(jian)布局。
三者雖各有千(qian)秋，但殊途(tu)同(tong)歸(gui)，無(wu)不試圖打(da)破數字(zi)與物理(li)世界的藩籬，讓AI融入現實。
這種趨同絕非偶然。當前AI的主戰場仍局限于線上數據和應用，而人類生活的主要空間依然在線下。邊緣、具身、空間只是實體智能的不同切入點和落地路徑，其共同目標都是服務并改變物理世界。正因如此，英(ying)偉達(da)將實體(ti)智能視為繼生成式AI之(zhi)后的下(xia)(xia)一(yi)個制高點，蘋果也(ye)在加緊布局邊(bian)云協同的“上下(xia)(xia)同欲”。
實體智能的崛起，意味著AI創新的重心正從算法回歸到場景，從實驗室走向產線車間、城市街道和人們的日常生活。
這對(dui)傳統(tong)軟件(jian)開(kai)發模式(shi)提出了挑戰。單(dan)純的云端AI恐難以(yi)應(ying)對(dui)實(shi)(shi)體世界的多樣性和(he)復雜性，開(kai)發者需要在(zai)算法(fa)、硬(ying)件(jian)、場景之(zhi)間找(zhao)到微妙平衡(heng)。應(ying)用(yong)也將不再(zai)是(shi)孤(gu)立的軟件(jian)，而是(shi)與真(zhen)實(shi)(shi)環境(jing)深度(du)融合、持續(xu)互動(dong)的智(zhi)能系(xi)統(tong)。
隨著實體智能的發展，未來將不再有單一的“軟件應用”，取而代之的是各種基于AI的智能服務。
工廠里的機(ji)器人(ren)、口(kou)袋中(zhong)(zhong)的手(shou)機(ji)、家中(zhong)(zhong)的智能(neng)音(yin)箱…這些智能(neng)設備(bei)將以不同形態和(he)方式(shi)，與人(ren)類和(he)環(huan)境展開實時互動，無縫滿(man)足人(ren)們的各(ge)種需求(qiu)。這是(shi)(shi)一場數字革命，但觸發點在物理；是(shi)(shi)一場工業革命，但生產力(li)在智能(neng)。
事實上，許多企業已在探索實體智能的應用。與依靠算力的云端生成式AI之爭不同，擁有最佳使用場景的企業可能將勝出。
特斯拉更新了公司的(de)生態(tai)圖，標題為“More Than Just Vehicles”，暗示(shi)他們不僅(jin)僅(jin)是造車(che)的(de)。特斯拉正通過(guo)其改(gai)進版本驅動Optimus機(ji)器人(ren)，馬斯克在最近一次(ci)財報電話會(hui)上表(biao)示(shi)，計劃今(jin)年底(di)讓(rang)Optimus在Giga factory代替人(ren)類干活。
這(zhe)張圖將AI Compute與軟件驅動(dong)系(xi)統置于中(zhong)心，構(gou)建(jian)起智能(neng)制造、能(neng)源(yuan)存(cun)儲、電動(dong)車(che)、自動(dong)駕駛和人形機器(qi)人的(de)全新生態網。很明(ming)顯，這(zhe)次財報已暗示了特斯拉的(de)轉(zhuan)型，從卷電動(dong)車(che)的(de)紅海(hai)轉(zhuan)向現實世界AI的(de)新疆域(yu)。
英偉達有一個更宏大(da)的計劃，在今年GTC大(da)會的“One More Thing”環節，他(ta)們宣布推(tui)出GR00T項目，一個通(tong)用(yong)(yong)智(zhi)能體。其目標是為通(tong)用(yong)(yong)人(ren)形機器人(ren)構建基礎模(mo)型，使其能在不(bu)同實體間遷移。訓練過程(cheng)類(lei)似OpenAI訓練GPT-4，通(tong)過在海量(liang)環境(jing)中訓練獲得(de)通(tong)用(yong)(yong)性。英偉達(da)將通(tong)過它以1000倍速運行物理模(mo)擬，生成無限復雜(za)精細的虛擬世(shi)界。
OpenAI在(zai)實體(ti)AI領域也頻繁投資。今年1月，其投資的人工(gong)智能和(he)機(ji)器(qi)人公司1X宣布推出第二代機(ji)器(qi)人NEO，這是(shi)一(yi)款雙(shuang)足人形機(ji)器(qi)人，旨在(zai)執(zhi)行消費者家中的日(ri)常任(ren)務(wu)。最近，一(yi)家名為Physical Intelligence的新(xin)公司宣布成立，稱其目(mu)標是(shi)開發AI來(lai)為“當(dang)今的機(ji)器(qi)人和(he)未(wei)來(lai)的物理驅動設備”提供(gong)動力(li)。
據(ju)該公司(si)網站(zhan)介(jie)紹(shao)，Physical Intelligence正處于構建(jian)基礎(chu)模型(xing)和(he)學習算法的早期階段。其團隊包括工程師、科學家、機器人專家和(he)公司(si)建(jian)設(she)者，得(de)到了OpenAI和(he)紅杉(shan)資本等知名機構的投資。
值(zhi)得注意的(de)(de)是(shi)，該公司的(de)(de)目標并非(fei)為倉庫或工廠中執行(xing)重(zhong)復(fu)性任務的(de)(de)機器(qi)人(ren)提供動(dong)力，而是(shi)構建一個可(ke)用于各(ge)種應(ying)用的(de)(de)通用人(ren)工智(zhi)能模型。Physical Intelligence不(bu)會制造硬件(jian)，他們購買不(bu)同類型的(de)(de)機器(qi)人(ren)來訓練其軟件(jian)。
Web3賦能實體AI：DePIN生態下的商業模式創新
創建一家智能機器人公司需要漫長的時間，構建任何實體都需要更大的創造力、商業頭腦、時間，以及最重要的“精明的”資金。然而，我們有可能將Web3與AI結合，加速實體AI的到來，為這一過程注入新的活力。而DePIN(去中心化物理基礎設施網絡)正是連接Web3與實體經濟的橋梁。
在DePIN生態下，實體智能的商業模式創新有望迎來新的突破。初步的實體智能應用通常采用設備銷售、軟件授權等相對單一的盈利方式，難以適應物聯網環境下多元主體(ti)(ti)、多場景(jing)的(de)復雜需求(qiu)。而DePIN獨(du)特的(de)token經濟模型(xing)，為實(shi)體(ti)(ti)智能(neng)商業模式創新提供了新的(de)思路和工具。
首先，DePIN通過token激勵機制，可以有效調動分散在全球各地的邊緣設備參與智能計算和數據共享。邊緣(yuan)設(she)備提供商可以將其閑置的計算(suan)、存儲資(zi)源(yuan)(yuan)注(zhu)入DePIN網絡，并以此獲得(de)token獎勵。這種激勵模(mo)式不僅可以顯著降低(di)實體智能(neng)的部署成本，還能(neng)促(cu)進(jin)計算(suan)資(zi)源(yuan)(yuan)的彈性供給和按(an)需使用。
其次，DePIN的token經濟有助于構建實體智能應用的多邊市場生態。在這個生(sheng)態中，邊(bian)緣設備提供(gong)商、數(shu)(shu)據提供(gong)方、算法(fa)開發者、應用服務商等(deng)主體(ti)可(ke)以通(tong)過token實(shi)現價值的自由流動和交(jiao)換(huan)。例如，一(yi)家智慧城(cheng)市(shi)服務商可(ke)以通(tong)過DePIN購買邊(bian)緣設備提供(gong)的算力，利用數(shu)(shu)據提供(gong)方提供(gong)的城(cheng)市(shi)物聯(lian)網數(shu)(shu)據，整(zheng)合(he)算法(fa)開發者的智能模型(xing)，從而構建全新的實(shi)時(shi)城(cheng)市(shi)管理方案。
再次，DePIN的token機制為實體智能應用提供了全新的盈利渠道。一方面(mian)，實體智能服(fu)務商可以(yi)直接向用戶收(shou)取token服(fu)務費(fei)，或者采用token+傳統支付的組(zu)合(he)盈(ying)利模式。另一方面(mian)，服(fu)務商還可以(yi)通(tong)過質(zhi)押token參與DePIN生態治理(li)，分享整(zheng)個網絡的增值收(shou)益。
最后，DePIN的token經濟還將助力實體智能在垂直行業的商業模式創新。以工業互聯網為(wei)(wei)例，DePIN可(ke)以成為(wei)(wei)連接工廠內(nei)外的token交換平臺。設備(bei)制(zhi)造商(shang)、工業軟件服務商(shang)、第三方(fang)數(shu)據(ju)分析機構等(deng)，可(ke)以基于token實現(xian)互信協(xie)作，共同為(wei)(wei)工業客戶(hu)提供端到端的實體智能(neng)解決方(fang)案。
綜上，DePIN的(de)token經濟為(wei)實體智能(neng)商業模(mo)(mo)式創新開(kai)辟了廣闊空(kong)間。通過token激勵(li)資(zi)源(yuan)共享、構建(jian)多(duo)邊生(sheng)態、拓展盈(ying)利渠道、賦能(neng)行業變革等機制，DePIN將推(tui)動實體智能(neng)走向規(gui)模(mo)(mo)化應用和產業化發展。
寫在最后
實(shi)體智(zhi)能的崛(jue)起(qi)，標志著人(ren)工智(zhi)能正從虛擬世界走向現實(shi)，從數字空(kong)間走向物理空(kong)間。這(zhe)是一場(chang)全方(fang)(fang)位的變革，將重塑我們生(sheng)產和生(sheng)活(huo)的方(fang)(fang)方(fang)(fang)面(mian)面(mian)。
按照投資機構Coatue的推測，我們將見證一個新物種的誕生：Humanoid。它的大腦是GPU、知識(shi)教育來自大模型、它的家(jia)就是數(shu)據中心，它的食物就是電力，而(er)我們需(xu)要(yao)學習的是如(ru)何與Humanoid共(gong)存。
