作(zuo)者：彭昭（智次方創始(shi)人(ren)、云和(he)資本聯合創始(shi)合伙人(ren)）
這是我(wo)的第371篇專欄文章。
“物(wu)理AI”進入我們(men)的視野(ye)時(shi)間不久，但它的進展(zhan)似乎比預(yu)想中的要快，可以說目前(qian)英偉(wei)達對物(wu)理AI的“大膽押(ya)注”已經(jing)初具規模。
我們都知道在2025年人工智能正在突破虛擬世界的邊界，進入物理世界的深水區。
而英偉達正以一(yi)種(zhong)極(ji)具野心的方式(shi)，推動這一(yi)進程：打造“物理AI”的平臺級基礎設施，重構(gou)從(cong)訓練、仿真到部署的全鏈(lian)條。
從(cong)最初的(de)(de)概念提(ti)出(chu)，到如今的(de)(de)產業(ye)聯動，英(ying)偉達(da)的(de)(de)“物理(li)AI”戰略已開始具備現實可驗證的(de)(de)輪廓。一批全球領先的(de)(de)工業(ye)巨頭——西門(men)子、寶馬、富士康、施耐(nai)德、歐姆龍(long)、SAP、通(tong)用汽車(che)等(deng)——正在與英(ying)偉達(da)合(he)作(zuo)，將AI引(yin)入制(zhi)造、倉儲、自動駕駛、機器人等(deng)復(fu)雜的(de)(de)物理(li)系統中(zhong)。
今天這篇(pian)文章(zhang)并不想僅僅圍繞英偉達的物理AI展開(kai)，而是將(jiang)探討以(yi)下幾個關鍵問題：
最近的熱詞(ci)此起彼伏(fu)，最具代表性的比(bi)如，物理AI、具身智(zhi)能(neng)(neng)與(yu)空間智(zhi)能(neng)(neng)這三個術(shu)語到底有(you)何異同？它(ta)們是同義(yi)詞(ci)、進化(hua)鏈，還是范式競爭？
英偉達的這一次押注，與十年前GE推出的Predix工業互聯網平臺有何相似(si)與不(bu)同(tong)？GE為何失敗(bai)，英偉達會不(bu)會重蹈覆轍？
對于整(zheng)個AI產業鏈的(de)開(kai)發者、硬(ying)件企業、系統集(ji)成商而(er)言，面對“物理AI”這股(gu)新浪(lang)潮，如(ru)(ru)何(he)參與？如(ru)(ru)何(he)避免盲目跟風？又(you)該(gai)如(ru)(ru)何(he)構(gou)建(jian)真正可(ke)持續的(de)創新能力？
在AI從對話模型跨越(yue)到(dao)具身智能體的轉(zhuan)折點上，我們需要的不只是技術的狂熱，更需要系統性的戰略判斷與歷史性的冷靜思考。
物理AI、具身智能與空間智能：AI通向真實世界的路徑分叉口
在(zai)英偉達相(xiang)對激進而(er)系統的推進之下，“物理AI”這一(yi)術(shu)語開始頻(pin)繁出現在(zai)技術(shu)媒體、產(chan)業(ye)報告中。但(dan)這并不是一(yi)場(chang)概念(nian)的“獨角戲”，而(er)是與近年來(lai)AI學(xue)界與工業(ye)界持續探索的兩個(ge)關鍵方向，具身智能與空(kong)間智能，形成了復雜(za)而(er)微妙的交匯。
三者之(zhi)間既有繼承關系，也(ye)存在范(fan)式(shi)差異。
它們(men)分別代表(biao)了(le)AI如何感知世界、融入世界、改變(bian)世界的(de)不(bu)同路徑思維。若(ruo)(ruo)不(bu)厘清概念(nian)，產業(ye)將無(wu)從辨(bian)識趨(qu)勢；若(ruo)(ruo)不(bu)理解(jie)差異，企業(ye)也(ye)無(wu)法做出(chu)清晰的(de)技(ji)術選(xuan)型與(yu)戰略下注。
因(yin)此，在分(fen)析英偉達的(de)平臺化布(bu)局之前(qian)，我(wo)們首(shou)先需(xu)要(yao)回答一個根(gen)本性的(de)問題：到底(di)什么(me)是(shi)物理AI？它與具身智能(neng)、空(kong)間(jian)智能(neng)有什么(me)不同？誰(shui)才是(shi)通向物理世界的(de)真正入口？
結論可以簡單概括為，空間智能是感知認知，具身智能是行動軀體，物理AI則是連接感知與行動的中樞神經系統，它讓AI真正進入物理世界。
1. 空間智能：AI理解三維世界的感知器官
空間(jian)智能關注的是(shi)AI如何(he)理解三維空間(jian)結構、物體(ti)之間(jian)的相對關系、環(huan)境(jing)中的幾何(he)拓撲等。
這一概(gai)念(nian)由斯坦(tan)福教授李飛(fei)(fei)飛(fei)(fei)在2023年提出，是從計算機視覺走向認知智能的一次躍遷。
空間智(zhi)能的核心在(zai)于(yu)：構建世界模型。它讓AI不(bu)再只識別“這(zhe)是(shi)一只貓(mao)(mao)”，而是(shi)知(zhi)道(dao)“這(zhe)只貓(mao)(mao)在(zai)桌子上，貓(mao)(mao)正在(zai)移動，下一秒可能掉下來”。
可以說，空(kong)間智能是具身智能與(yu)(yu)物理AI的感知認知器官與(yu)(yu)底座。
2. 具身智能：讓AI具有“身體”與“經驗”
具(ju)身智能(neng)是一種更具(ju)哲學(xue)和(he)認知科學(xue)背景(jing)的觀(guan)點：智能(neng)必須通(tong)過身體與環(huan)境(jing)互動來獲得，它(ta)由多位(wei)學(xue)者與企業家共同推動，并且DeepMind、OpenAI、斯坦福大學(xue)等(deng)對(dui)其進行了長期(qi)研(yan)究與實(shi)踐(jian)。
它強調智能不(bu)只(zhi)存在于算(suan)法中，而是(shi)存在于感知-運動-反饋(kui)的閉環中。機器人、強化學(xue)習、元(yuan)學(xue)習（Meta Learning）等是(shi)常見的技(ji)術載體。
在這(zhe)一范式里，訓練(lian)一個(ge)智能體(ti)，不是(shi)給(gei)它喂數據(ju)，而是(shi)讓(rang)它“親身(shen)經歷”：
機器人行走(zou)、抓取、探索(suo)的過程
虛(xu)擬環境中的強(qiang)化學習
模擬世界中(zhong)的自我學習
具身智能是空間智能的(de)“動作延伸”，是物理AI的(de)“生命核心(xin)”。
3. 物理AI：從理解世界到改變世界
物理(li)AI是一個更(geng)具平臺化與系統(tong)工程(cheng)色彩的概念，由英(ying)偉達CEO黃仁(ren)勛(xun)提出，旨在(zai)打造一套完整的智能(neng)系統(tong)，不僅理(li)解(jie)物理(li)世(shi)界，還能(neng)在(zai)其(qi)中“行(xing)動、改變、部署”。它包含三大(da)關鍵能(neng)力閉環：
認知理解（空間智能+多模態感知）
學習訓練（合成數據(ju)+虛擬仿真(zhen)+通用模型）
部署(shu)執行（嵌入式系統+機器人+自動駕(jia)駛(shi)系統）
簡言之，物理AI是具身智能的系統化平臺化演進，是空間智能的工業級落地通道。這是一次AI從“語義理解”向“物理控制”的飛躍。
三者之間的關系緊密而復雜(za)。
物理AI、具身智(zhi)能與(yu)空間智(zhi)能雖然起源不同(tong)、技術(shu)路徑各異，但本(ben)質(zhi)上(shang)都在(zai)試圖解決同(tong)一(yi)個問題：讓AI從(cong)“語言智(zhi)能”走向“物理智(zhi)能”。
它們的(de)(de)共同目(mu)標是讓智能(neng)體(ti)不僅能(neng)夠理解世界，更能(neng)夠感知(zhi)、認知(zhi)并在其中(zhong)行動，實現(xian)從(cong)符(fu)號層面的(de)(de)“說(shuo)”到現(xian)實層面的(de)(de)“做”的(de)(de)演進。
從技術層面看，這三者高度交叉：多模態學習、三維仿真、合成數據生成、強化學習與數字孿生等關鍵技術，幾(ji)乎是(shi)三者共同依賴的基礎能力。同時，在應用場景上(shang)，也存在明顯重疊——自動(dong)駕駛(shi)、機(ji)器人、智(zhi)能制造、物流與醫療等復雜物理場景，都是(shi)它們共同關注(zhu)的落地(di)方(fang)向。
但三者(zhe)的定位與演(yan)化路徑卻并不相同(tong)。
空間智能最早源(yuan)于計(ji)算機視覺與(yu)認知科學的交叉研究(jiu)，強(qiang)調AI對真實世界(jie)中(zhong)三維空間結構、物體關系與(yu)動(dong)態(tai)變(bian)化的理解。
它是讓智(zhi)能體“看懂世界”的(de)第一步，廣(guang)泛應用于自動駕駛、SLAM、導航(hang)與AR/VR等場景。其技術重心在于空(kong)間(jian)感知與建模能力的(de)提升，整體仍偏向工具層和中間(jian)件(jian)，產(chan)業化程度較為局(ju)部。
具身智能則(ze)從認知(zhi)(zhi)科學(xue)和機(ji)器人研究(jiu)中(zhong)發展(zhan)而來，主張智能必須通過(guo)身體(ti)與環境的互(hu)動來產生，強調(diao)感知(zhi)(zhi)—動作之間的耦(ou)合與經驗學(xue)習。
這使得具(ju)身(shen)智能(neng)(neng)成(cheng)為通用機器人和虛擬智能(neng)(neng)體發展(zhan)的(de)(de)關鍵路徑，但目前仍以學(xue)術(shu)研究為主，商業(ye)化落地相對有限。它更像是(shi)物理(li)智能(neng)(neng)的(de)(de)“哲學(xue)與方法論”，而非完整的(de)(de)產業(ye)方案。
相比之下，物理AI是(shi)一個更(geng)具系(xi)統工程(cheng)特征和(he)產業(ye)化傾向的(de)新(xin)范(fan)式。由(you)英偉達等公司(si)推動的(de)物理(li)AI，起源于(yu)對現實(shi)世界(jie)中(zhong)智能系(xi)統訓練、部署和(he)反饋(kui)的(de)一體化需(xu)求。
它不(bu)僅包(bao)含空間智(zhi)(zhi)能的(de)認知能力和(he)具(ju)身智(zhi)(zhi)能的(de)行為機(ji)(ji)制，更強調(diao)如何構建(jian)一(yi)個從(cong)數據(ju)到(dao)模(mo)型(xing)、從(cong)仿真(zhen)到(dao)部署的(de)閉環平(ping)(ping)臺體系(xi)。其核心技術包(bao)括(kuo)合成(cheng)(cheng)數據(ju)生成(cheng)(cheng)、虛(xu)擬仿真(zhen)平(ping)(ping)臺（如Omniverse）、模(mo)型(xing)泛化能力與邊緣部署能力，目標是服務于(yu)工(gong)業機(ji)(ji)器人、自動駕駛(shi)、智(zhi)(zhi)能工(gong)廠(chang)等(deng)大(da)規(gui)模(mo)物理系(xi)統。
因此，物理AI不僅是技(ji)術路徑，更是平臺化與生(sheng)態(tai)構(gou)建的戰略選擇。
在未來(lai)趨勢(shi)判(pan)斷(duan)上，雖然具身智(zhi)能與(yu)空間智(zhi)能各自代表了感知與(yu)行(xing)為(wei)的重要方向，但它們仍局限于局部能力或(huo)研究項(xiang)目，缺(que)乏統一系統的組織(zhi)形式(shi)。
而物(wu)理AI則正(zheng)在以平臺閉環的方式整(zheng)合上述能力，并在多(duo)個關(guan)鍵產業(ye)中快速(su)形成落地案例。隨著英偉達、西門(men)子、寶(bao)馬、富士康、通用汽車等巨頭持續(xu)加碼，物(wu)理AI已經從實(shi)驗室(shi)走向(xiang)現實(shi)場景(jing)，成為AI向(xiang)物(wu)理世(shi)界延伸的更(geng)具系統性(xing)、更(geng)具商業(ye)化潛(qian)力的范式。
綜(zong)合來(lai)看，物理AI不僅(jin)(jin)更(geng)貼(tie)近產業需(xu)求，也具備構(gou)建生態的(de)能(neng)(neng)力，因此更(geng)有可(ke)能(neng)(neng)成為引領下一(yi)個(ge)AI核心(xin)趨勢的(de)主導(dao)力量。它代表的(de)是(shi)(shi)“具身智能(neng)(neng)+空間智能(neng)(neng)+工業平(ping)臺化+數據(ju)閉環(huan)”的(de)融合體，不僅(jin)(jin)是(shi)(shi)一(yi)個(ge)學術(shu)理念，更(geng)是(shi)(shi)一(yi)個(ge)商(shang)業化可(ke)落地的(de)“操(cao)作(zuo)系統(tong)”戰略。
十年輪回：工業智能的兩次豪賭
物(wu)理AI的核心，是(shi)英偉達提出的“三臺計算機(ji)”架構：
第一臺計算機——訓練大腦：使用真(zhen)實數據與合成數據結(jie)合，訓練“機器人大(da)腦(nao)”（以GR00T為代表）；
第二臺計算機——虛擬教室：由(you)Omniverse提供支持(chi)，構建(jian)高精度的虛擬環境(jing)，讓AI在(zai)其中模擬、學習、試錯；
第三臺計算機——實際部署：將已訓練好(hao)的(de)(de)模型(xing)部署到(dao)現(xian)實世界(jie)的(de)(de)機(ji)器人、自動(dong)駕駛系統(tong)、工廠設(she)備(bei)中。
這不是一個封閉系統，也不是一個“終極產品”，而是一個賦能開發者的全棧工具包：從GPU芯片到CUDA庫(ku)，從(cong)AI模型到合(he)成數據平臺，從(cong)仿真引擎到部署硬件，英(ying)偉達正在構建一個(ge)橫跨虛擬與現實(shi)的物(wu)理AI開發(fa)宇宙。
如(ru)果說“物理AI”是當下更具(ju)系統性、更具(ju)落地性的智能范式，那么它必然也(ye)面臨(lin)來(lai)自歷史的鏡像挑戰。
在深入理解物理AI的定義及其與具身智能、空間智能之間的差異之后，我們不能忽視一個令人唏噓的事實——這不是第一次有人試圖用軟件和數據重塑工業世界。
2012年，通用電氣（GE）在全球范圍內高調推出其工業互聯網戰略，核心平臺名為Predix，它是工業界最早將“物聯網+云計算+大(da)數(shu)據+AI”系統化整合的(de)嘗試之一，標志著工業互聯網概念的(de)興起。
GE對Predix的定位是(shi)Predix是(shi)為工(gong)業設(she)備而生的操(cao)作系統，其核心理念可以總結為“三化(hua)(hua)(hua)”：數(shu)字(zi)化(hua)(hua)(hua)，將工(gong)業設(she)備和流程全面傳感器(qi)化(hua)(hua)(hua)、聯網化(hua)(hua)(hua)；智能化(hua)(hua)(hua)，利用(yong)云計算(suan)和機器(qi)學(xue)習對數(shu)據(ju)進行預測、優化(hua)(hua)(hua)；平(ping)臺化(hua)(hua)(hua)，提供(gong)標準化(hua)(hua)(hua)平(ping)臺，支持設(she)備接入、數(shu)據(ju)處理、應用(yong)開發。
GE的愿景與今日英偉達如出一轍：打造一個面向物理世界的“操作系統”，通過數據采集、邊緣計算、云平臺、數字孿生和預測性維護，徹底改造能源、制造、醫療、交通等傳統行業。
甚至在當年，GE也提出了工業版“大腦-神經-肌肉”的(de)比喻框架，試圖(tu)將智能(neng)注入每(mei)一個(ge)渦輪機、油井和輸電站(zhan)。
這聽起(qi)來與(yu)今天的“物理AI”何其相似？
同樣是從(cong)數據到(dao)模型，從(cong)模擬到(dao)部(bu)署，從(cong)封(feng)閉系(xi)統(tong)走向(xiang)平(ping)臺(tai)生態(tai)。但(dan)十(shi)年(nian)過去，Predix幾(ji)乎(hu)已經淡出主流視野，而GE也不得不大幅(fu)收縮其數字化業務，甚至出售(shou)了(le)部(bu)分Predix資(zi)產。
Predix是工業互聯網平臺的“鼻祖”，它試圖用軟件重塑工業設備的智能性，雖然未能完全成功商業化，但其理念深刻影響了后來者如英偉達的物理AI戰略。
在當前AI與工業深度融合趨勢下，回顧GE的工業互聯網戰略的得失，對比英偉達的物理AI戰略，可以為產業鏈上的企業提供較為清晰的方向與警示。
問題是：為什(shen)么GE的工業互聯網戰略(lve)失(shi)敗(bai)了？英偉達是否可能步(bu)其后(hou)塵？
答案(an)的關鍵，在于兩者雖然表(biao)面相似，但戰略底(di)層邏(luo)輯、技術時機、系統架構與生(sheng)態路徑存(cun)在本(ben)質差別。
GE的Predix是一個典型(xing)的“工(gong)業(ye)公司做平臺”的嘗試，問(wen)題(ti)出在(zai)它既想做平臺，又無法真(zhen)正跳脫“設備制造商”的身份。
雖然GE具有(you)開放(fang)性的“愿景(jing)”，但最終(zhong)實踐證明Predix所服務的，更(geng)多(duo)是GE自家的設備，而無力構建一個(ge)對第三方開放(fang)、可擴展(zhan)、自演化的生態(tai)系統。
它試圖自(zi)上(shang)而下地標準化(hua)一個極度復雜、多樣(yang)化(hua)的(de)工(gong)業世界(jie)，卻忽視了開發者、客戶和(he)場景的(de)多樣(yang)性與復雜性。Predix更像是一場“自(zi)用為(wei)主(zhu)”的(de)數字(zi)化(hua)工(gong)程(cheng)，而非一個真正具備平臺屬性的(de)技術(shu)生態(tai)。
相比之下，英偉達的(de)物理AI戰略雖(sui)然也有平臺(tai)野心，但(dan)其路徑(jing)選擇更像(xiang)是(shi)(shi)“開發者優先+工具(ju)鏈先行”。英偉達明確表示，它(ta)并不試圖構建(jian)最終解(jie)決方案，而是(shi)(shi)提供一整(zheng)套工具(ju)與算力(li)基(ji)礎設施，從Omniverse的(de)數(shu)字孿生(sheng)建(jian)模，到(dao)Cosmos的(de)合成數(shu)據鏈路，再到(dao)DGX和Jetson的(de)訓(xun)練與部署平臺(tai)，它(ta)賦能的(de)是(shi)(shi)整(zheng)個物理AI產(chan)業鏈，而非獨占某(mou)一條價值鏈。
更關鍵的是，英偉達遇(yu)上了一個更好的時代窗口。
GE發力Predix時，云計算尚在普及階段，AI算法(fa)剛剛進入深度學習的早期，仿真技術(shu)尚未成熟，數據閉環(huan)難(nan)以形成。
而今天，AI大模(mo)型(xing)、生成式(shi)仿真(zhen)、硬件加速(su)、數據飛輪、開源生態，已(yi)經形成了(le)從“數據生成→模(mo)型(xing)訓練→虛實(shi)映射→實(shi)體部(bu)署”的全鏈(lian)路基礎(chu)條件。
物理AI不是孤立的技術跳躍，而是踩在了多個成熟技術交匯處的系統性迭代。
當然(ran)，英偉達也(ye)不是(shi)(shi)沒有風(feng)險(xian)。每一個平(ping)臺(tai)構(gou)建者都(dou)面臨(lin)同一個挑戰：如(ru)(ru)何(he)(he)讓生態(tai)真正(zheng)自運行，而(er)(er)不是(shi)(shi)依賴自己推(tui)動(dong)；如(ru)(ru)何(he)(he)讓開(kai)發(fa)者持續參與(yu)，而(er)(er)非短(duan)期遷徙；如(ru)(ru)何(he)(he)讓工業場景(jing)的(de)千差萬別，在一個統(tong)一技術底座上得(de)到有效(xiao)抽(chou)象與(yu)定制(zhi)。但與(yu)GE的(de)封閉、單點、重資(zi)產打(da)法不同，英偉達的(de)平(ping)臺(tai)架構(gou)具(ju)(ju)備開(kai)放性(xing)、模塊化(hua)、輕量級部署等天(tian)然(ran)優勢。它(ta)不是(shi)(shi)試圖“替(ti)代(dai)”工業系統(tong)，而(er)(er)是(shi)(shi)“嵌入”工業流程；它(ta)不是(shi)(shi)高舉(ju)高打(da)，而(er)(er)是(shi)(shi)通過開(kai)發(fa)工具(ju)(ju)與(yu)底層芯片形成“生態(tai)滲透”；它(ta)不強調“平(ping)臺(tai)鎖定”，而(er)(er)是(shi)(shi)強調“工具(ju)(ju)賦能”。這正(zheng)是(shi)(shi)二者命(ming)運分(fen)野的(de)核(he)心所在。
GE是工(gong)業互(hu)聯網的(de)(de)先行者，卻死(si)在“封閉平(ping)(ping)臺”的(de)(de)孤島(dao)上；而英偉達則以開放生態與(yu)(yu)系統閉環，正(zheng)引領物(wu)理(li)(li)AI成為(wei)連接虛擬與(yu)(yu)現實的(de)(de)橋梁。無論名詞(ci)叫“物(wu)理(li)(li)AI”還(huan)是別的(de)(de)什么，確定的(de)(de)是未(wei)來AI不再只活在屏幕里，它(ta)要走進工(gong)廠、倉庫、城(cheng)市(shi)與(yu)(yu)醫院。誰能控制物(wu)理(li)(li)世界中(zhong)的(de)(de)智能體，誰就(jiu)擁有未(wei)來的(de)(de)計算平(ping)(ping)臺主(zhu)導權。
工具、平臺與生態：誰在物理AI中真正擁有未來？
平(ping)臺成(cheng)敗(bai)，關鍵在人與生態(tai)。
那么，在這(zhe)(zhe)場(chang)物(wu)理AI的競賽中，產(chan)業鏈上的其他參與者(zhe)該如何自處？又該如何避免成為下一(yi)(yi)個“GE”？這(zhe)(zhe)將是我(wo)們這(zhe)(zhe)一(yi)(yi)部(bu)分(fen)要探討(tao)的重(zhong)點。
在英偉達正在構建的這個“物理AI操(cao)作系統”中，每一(yi)個節點(dian)企業都面(mian)臨新的戰略抉(jue)擇。無論是機器人初創公(gong)司、工業自(zi)動化集成商，還是傳統制造巨頭(tou)，都已感受(shou)到這場技術范式變革的逼近。
然而，站(zhan)在風(feng)口，并不等于會飛；被卷(juan)入浪潮，也(ye)不等于擁有方向。
如果說前(qian)兩部分討論的是物理AI的技術邏輯與平臺格局，那么(me)現在問題變成了：在這(zhe)場看似必然的系統性進化(hua)中，產業鏈上的參與者(zhe)該(gai)做(zuo)什么(me)？又該(gai)避免(mian)什么(me)？
一、盲目跟風，是物理AI最大的陷阱
當前(qian)市場上的一(yi)(yi)種危險趨勢是：將物理AI當作一(yi)(yi)個“營銷(xiao)概念(nian)”來(lai)包(bao)裝，而非一(yi)(yi)個技術系統(tong)來(lai)構(gou)(gou)建。某些企業(ye)急于貼標(biao)簽，搶占風(feng)口，結(jie)果只是表面接入英偉(wei)達工具鏈、倉促推出一(yi)(yi)個仿真界(jie)面、發布一(yi)(yi)段(duan)AI演示視頻，實則底層(ceng)能力、數據閉環(huan)和系統(tong)架構(gou)(gou)毫無積累(lei)。換句話(hua)說，是在用演示代替實現(xian)、用概念(nian)掩蓋結(jie)構(gou)(gou)性缺(que)陷。
而更大的風險在于(yu)：物理AI不是(shi)“模塊疊(die)加”，而是(shi)“范(fan)式(shi)遷移(yi)”。它(ta)要求企(qi)業(ye)重新思考研發流程、數據管理、模型訓練、部署架構、軟(ruan)硬協同等一(yi)整套系統工程。任(ren)何想(xiang)用(yong)“貼皮式(shi)整合”來蹭熱度的公司，最終都(dou)將在落(luo)地階段暴露出系統性短板。
在這個意義上，物理AI不(bu)是一場(chang)“技術(shu)競速”，而是一場(chang)“系(xi)統能力管理”的比拼。它更像是一次(ci)“產業(ye)大重構”，而不(bu)僅是一輪(lun)“產品小升級”。
二、真正的參與，始于“能力內生化”
對于開(kai)發者(zhe)與機器(qi)人企業(ye)而言，最核心(xin)的策略是(shi)能(neng)力內生。這意味著不應只是(shi)“使用英偉達的工(gong)具”，而是(shi)要理解(jie)這些工(gong)具所構建的底層邏(luo)輯(ji)，并在其中(zhong)構建自(zi)己的獨特能(neng)力閉環。
例如開發者應(ying)聚焦于構建(jian)具備遷移性與泛化能力的(de)模型訓練架構，而(er)不是僅針對單一(yi)場景(jing)優(you)化；機器人公司應(ying)在感知(zhi)、控制、動(dong)作規劃之間構建(jian)自主的(de)數據采集與學習循(xun)環，而(er)不是依(yi)賴靜態建(jian)模；自動(dong)化解決方(fang)案提(ti)供商應(ying)從“項目制”思(si)維轉(zhuan)向“產品化+平臺化”的(de)可復用結(jie)構。
更進一(yi)步，企(qi)業的重(zhong)心(xin)是(shi)在(zai)自身(shen)系統中(zhong)構(gou)建“虛實融(rong)合”的能(neng)力(li)(li)(li)：能(neng)模擬+能(neng)訓練(lian)+能(neng)部署+能(neng)反饋。這種能(neng)力(li)(li)(li)一(yi)旦建立，就具(ju)備了“自演化”的潛力(li)(li)(li)，而不是(shi)陷(xian)入平臺(tai)依賴(lai)與工(gong)具(ju)鎖定。
三、構建護城河的關鍵：數據、場景與反饋回路
在物理(li)AI時代，真正稀缺的(de)資源不再是模(mo)型，也(ye)不是算力，而(er)是高質量的(de)、結構化的(de)、可用于訓練的(de)物理(li)世(shi)界(jie)數據。
誰掌握(wo)了(le)真實交互(hu)數(shu)據，誰就掌握(wo)了(le)模(mo)型演化的(de)燃料；誰建立了(le)場(chang)景級數(shu)據閉環，誰就擁有(you)了(le)不可(ke)替代的(de)反饋機制。
因此，產(chan)業鏈上(shang)的(de)企業應該思考：我的(de)系(xi)統(tong)能否(fou)持續(xu)生成訓練數據？我的(de)場景是(shi)否(fou)具備通用性遷移價(jia)值？我的(de)反(fan)饋是(shi)否(fou)能反(fan)哺模型(xing)優化？
這(zhe)就要求企業不再(zai)只是“接(jie)入平臺(tai)”，而(er)是要成為(wei)平臺(tai)生(sheng)態中(zhong)“能(neng)(neng)產出、能(neng)(neng)反饋、能(neng)(neng)積累(lei)”的節點。否則，所有(you)表面上(shang)的創新，最終都會淪為(wei)平臺(tai)的“數據供應商(shang)”或“能(neng)(neng)力中(zhong)介”。
寫在最后
從(cong)“工業互聯網”到(dao)“物理AI”，從(cong)Predix到(dao)Omniverse，技術史的(de)進程從(cong)未缺少宏大敘事。
每一輪范式(shi)轉移到(dao)來之時，少不了資(zi)本(ben)與媒體的(de)熱(re)捧、企業的(de)盲目跟進，以(yi)及技術烏托邦(bang)式(shi)的(de)想(xiang)象。而(er)當泡沫退去(qu)，真正留下(xia)來的(de)，往(wang)(wang)往(wang)(wang)是那些在熱(re)潮中保(bao)持(chi)定(ding)力、在冷(leng)卻期持(chi)續積累的(de)人。
物理(li)AI的確(que)是一場(chang)技術(shu)范(fan)式(shi)的躍遷。它(ta)不僅重塑了(le)AI的開(kai)發方式(shi)，更挑戰(zhan)了(le)我們對(dui)“智能(neng)系統(tong)”如何與現實世界(jie)交互的基本認(ren)知。它(ta)匯(hui)聚了(le)具身智能(neng)、空間(jian)理(li)解、多模態學習(xi)、仿真訓練(lian)與系統(tong)部署等(deng)多個前沿技術(shu)的融合方向，也確(que)實為機器人、自動駕駛、智慧制造等(deng)領域帶來了(le)新(xin)的可能(neng)。
但正因其復雜性，物理AI不可能是一個短期爆發的風口，而更像是一個十年以上的系統工程。
它要求跨越模型、數(shu)據、算(suan)力、接口、標(biao)準、生態等多個(ge)層(ceng)級的(de)(de)協同演化，每一個(ge)環節的(de)(de)成熟都不(bu)是(shi)一蹴而就。
以大(da)模型為例，從2017年(nian)(nian)Transformer論文問(wen)世到GPT-4的廣泛應用，整(zheng)整(zheng)耗(hao)費了六年(nian)(nian)時間(jian)；而物理AI涉及的系統復雜度遠高于語言模型，其周期只會(hui)更長，不會(hui)更短。
因此，對產業而言，真正(zheng)重要的不是“是否入(ru)(ru)(ru)場”，而是以什么(me)姿態、什么(me)節(jie)奏(zou)、什么(me)結構性(xing)能力入(ru)(ru)(ru)場。盲目(mu)追逐平(ping)臺(tai)化(hua)敘事(shi)，只(zhi)會淪為巨頭生態的邊緣節(jie)點；急于推出“物(wu)理AI產品”，往(wang)往(wang)在沒有數據閉環、算力積累、系統認(ren)知的前提(ti)下，陷入(ru)(ru)(ru)不可持續的試驗(yan)泥潭。
我們需要更低的短期期待，更耐心的長期準備。
放棄(qi)“快速顛(dian)覆”的幻想，轉向“漸進式(shi)演化”的策(ce)略。將資源投入到基礎數據、虛實融合能力、模型訓練閉環與開(kai)發(fa)者生(sheng)態的構建上，用五年甚(shen)至十(shi)年的視(shi)角去積累(lei)場景理解與系統(tong)集成能力。
唯有如此，物理AI才可能從今天(tian)的技術構想，走向明(ming)天(tian)的產業現實。
參考(kao)資(zi)料：
1.英偉達Omniverse物理AI操作系統擴展至更多行(xing)業和伙伴，來源：英偉達2.Nvidia’s bold bet on physical AI takes shape，來(lai)源：maginative.com3.The evolution of AI from AlphaGo to AI agents, physical AI and beyond，來(lai)源：technologyreview.com
