作者：彭昭（智次方創(chuang)始(shi)人(ren)、云和資本(ben)聯合(he)創(chuang)始(shi)合(he)伙人(ren)）
這是我的第(di)371篇專欄文(wen)章。
“物理AI”進入我們(men)的(de)視野時間不(bu)久(jiu)，但它的(de)進展似乎比預想(xiang)中(zhong)的(de)要快，可(ke)以(yi)說目前英(ying)偉達對物理AI的(de)“大膽(dan)押注”已(yi)經初具規模。
我們都知道在2025年人工智能正在突破虛(xu)擬(ni)世(shi)(shi)界的(de)邊(bian)界，進入(ru)物理世(shi)(shi)界的(de)深水區。
而英(ying)偉(wei)達正以一(yi)種極具野心的(de)(de)方式(shi)，推動(dong)這一(yi)進程：打造“物理AI”的(de)(de)平臺級基礎設(she)施(shi)，重(zhong)構從(cong)訓練、仿真到部署的(de)(de)全(quan)鏈條。
從最初的(de)(de)概念提出(chu)，到如今的(de)(de)產業(ye)聯動，英偉達(da)的(de)(de)“物(wu)理(li)AI”戰略已(yi)開(kai)始具備現實可驗證的(de)(de)輪(lun)廓。一批全球領先的(de)(de)工業(ye)巨頭——西(xi)門子、寶馬、富士康、施耐德、歐姆龍、SAP、通用(yong)汽(qi)車等(deng)——正在(zai)與英偉達(da)合作(zuo)，將AI引入(ru)制造、倉儲、自動駕駛、機器人等(deng)復雜的(de)(de)物(wu)理(li)系統中。
今天(tian)這篇文章并不想(xiang)僅僅圍(wei)繞英偉達的物理AI展(zhan)開，而是將探討(tao)以下幾個關鍵問題(ti)：
最(zui)近的熱詞(ci)此起彼伏，最(zui)具代表(biao)性的比如，物理(li)AI、具身智能(neng)與空間智能(neng)這三個術(shu)語到底有何(he)異同？它們是(shi)同義詞(ci)、進化鏈，還是(shi)范(fan)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(ping)臺有何(he)相似與不(bu)(bu)同？GE為何(he)失(shi)敗，英偉(wei)達會不(bu)(bu)會重蹈(dao)覆轍？
對(dui)于整個(ge)AI產業鏈的(de)開發(fa)者、硬件企業、系統集成商而言，面對(dui)“物理AI”這股新浪潮，如(ru)何參與？如(ru)何避免盲目跟風？又該如(ru)何構建真正可(ke)持續(xu)的(de)創(chuang)新能力(li)？
在AI從對話(hua)模型跨越到具身智能體的轉折點上，我們需要的不(bu)只是技術(shu)的狂熱(re)，更(geng)需要系統性(xing)的戰略判斷(duan)與歷(li)史性(xing)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
在英偉達相對激進而系統的推進之下，“物理AI”這一術語開始頻繁出現(xian)在技術媒體、產(chan)業(ye)報告中。但這并不(bu)是(shi)一場概念的“獨角戲”，而是(shi)與近年(nian)來AI學界與工(gong)業(ye)界持(chi)續探(tan)索的兩個關鍵(jian)方向，具身智能與空間智能，形(xing)成了復雜(za)而微妙的交匯。
三者之(zhi)間既有(you)繼承關系，也存在(zai)范式(shi)差異(yi)。
它(ta)們分(fen)別代表了AI如何感知世界(jie)、融入世界(jie)、改變世界(jie)的不(bu)同路徑思維。若不(bu)厘(li)清(qing)概念，產(chan)業將無從辨(bian)識趨勢；若不(bu)理(li)解差異，企業也無法(fa)做出清(qing)晰的技術選型(xing)與戰略下注。
因此，在(zai)分析(xi)英偉(wei)達(da)的平臺化布局之前，我們首先(xian)需(xu)要回答一個根本性的問題：到底什么是(shi)物理AI？它與具身智能(neng)(neng)、空(kong)間智能(neng)(neng)有什么不同？誰(shui)才是(shi)通向物理世界的真正入口？
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(zhi)能關注的是AI如何理解三維空間(jian)結構、物體之間(jian)的相對關系、環(huan)境中的幾何拓撲等(deng)。
這一(yi)概念由斯(si)坦福(fu)教授李飛飛在2023年提出，是從計算機視覺走向認知智能的一(yi)次躍(yue)遷。
空間智能的核心在(zai)于：構(gou)建世界(jie)模型(xing)。它(ta)讓AI不再只(zhi)識別“這(zhe)是(shi)一(yi)只(zhi)貓(mao)(mao)”，而是(shi)知道“這(zhe)只(zhi)貓(mao)(mao)在(zai)桌子上，貓(mao)(mao)正在(zai)移動，下一(yi)秒可能掉下來”。
可以說，空間智能(neng)是具身智能(neng)與物理AI的(de)感知認(ren)知器(qi)官與底座。
2. 具身智能：讓AI具有“身體”與“經驗”
具身(shen)智能(neng)(neng)是(shi)一(yi)種更(geng)具哲學和認知(zhi)科學背(bei)景(jing)的(de)觀(guan)點(dian)：智能(neng)(neng)必須通(tong)過身(shen)體與環境互動來獲得，它(ta)由(you)多位學者與企業家共(gong)同推動，并且DeepMind、OpenAI、斯坦福大學等(deng)對其進行了長期(qi)研究與實踐。
它強(qiang)調(diao)智(zhi)能不只存(cun)在(zai)于(yu)算(suan)法中，而是(shi)存(cun)在(zai)于(yu)感知-運動-反饋(kui)的閉(bi)環中。機器人(ren)、強(qiang)化學習(xi)、元(yuan)學習(xi)（Meta Learning）等是(shi)常見的技(ji)術載體。
在這(zhe)一范(fan)式里，訓(xun)練(lian)一個(ge)智能體，不是給它(ta)喂數據，而是讓它(ta)“親身(shen)經歷”：
機器人行走、抓取、探索的過程(cheng)
虛擬環境(jing)中的(de)強化學習
模擬世(shi)界中的自我學習
具身智能(neng)是空間智能(neng)的“動(dong)作延伸(shen)”，是物理AI的“生命核心”。
3. 物理AI：從理解世界到改變世界
物理AI是一個更具平臺化與系(xi)統工程色彩的概(gai)念，由英偉達(da)CEO黃仁勛(xun)提出，旨在打造一套完(wan)整(zheng)的智(zhi)能(neng)系(xi)統，不僅理解物理世界，還(huan)能(neng)在其中“行(xing)動、改變、部署(shu)”。它包含三大關鍵(jian)能(neng)力閉環：
認(ren)知理解(jie)（空間智能(neng)+多模態感知）
學習訓練(lian)（合成數據+虛擬仿真+通(tong)用模(mo)型）
部署執行（嵌入式系統+機器人+自動駕(jia)駛系統）
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(zhi)間的(de)關系緊密而復雜。
物理AI、具身智(zhi)能(neng)(neng)(neng)與空間智(zhi)能(neng)(neng)(neng)雖(sui)然(ran)起源不同(tong)、技(ji)術路徑各異，但本質上(shang)都在試圖(tu)解決(jue)同(tong)一個問題：讓AI從“語言智(zhi)能(neng)(neng)(neng)”走向“物理智(zhi)能(neng)(neng)(neng)”。
它(ta)們的共同(tong)目(mu)標是讓智能(neng)體(ti)不僅能(neng)夠理(li)解世界，更能(neng)夠感知、認知并在其中(zhong)行動，實現從符號(hao)層面(mian)的“說”到現實層面(mian)的“做(zuo)”的演進(jin)。
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)乎是三者共同(tong)依(yi)賴的(de)基礎能(neng)力(li)。同(tong)時，在應用場景上(shang)，也存(cun)在明顯重(zhong)疊——自動(dong)駕駛、機器人、智能(neng)制造、物流(liu)與醫療等復雜(za)物理(li)場景，都是它(ta)們共同(tong)關注的(de)落(luo)地方向。
但三者的定位與演化路徑卻并不(bu)相(xiang)同。
空間智能最早源于計算機視覺(jue)與認知科(ke)學的交叉研究，強(qiang)調AI對真實世界中(zhong)三維空間結構(gou)、物(wu)體關系與動態變化的理(li)解。
它是(shi)讓智能體(ti)“看懂世界”的第一步，廣泛應用于自動(dong)駕(jia)駛、SLAM、導航與AR/VR等場景。其技(ji)術重心在于空間感知與建模能力(li)的提升，整體(ti)仍(reng)偏向工具層和中間件(jian)，產業化程度(du)較(jiao)為局(ju)部。
具身智能則從認知科學(xue)和(he)機器人(ren)研(yan)究中發(fa)展(zhan)而來(lai)(lai)，主張智能(neng)必須通過(guo)身(shen)體與環境的(de)互動(dong)來(lai)(lai)產生，強(qiang)調感知—動(dong)作之間的(de)耦(ou)合與經(jing)驗學(xue)習。
這(zhe)使得具身智(zhi)能成為通(tong)用機器人和虛(xu)擬智(zhi)能體發(fa)展的關鍵路徑，但(dan)目前仍(reng)以學(xue)術研究為主，商業化落地相對有限。它更像是物(wu)理智(zhi)能的“哲學(xue)與(yu)方法(fa)論”，而非完整的產業方案。
相比之下，物理AI是一(yi)個更具系統(tong)工程特征和(he)產業化傾向的(de)新范式(shi)。由(you)英偉達等公(gong)司推動的(de)物理(li)AI，起源于對現(xian)實世界中智能系統(tong)訓練(lian)、部署和(he)反(fan)饋的(de)一(yi)體(ti)化需求。
它不僅包(bao)含空間(jian)智能(neng)(neng)的認(ren)知能(neng)(neng)力(li)(li)(li)和具身智能(neng)(neng)的行為機制，更強調如何(he)構建一個從(cong)數據到模(mo)型(xing)(xing)、從(cong)仿(fang)真到部署的閉環平臺體系。其核心技(ji)術包(bao)括合成數據生成、虛擬仿(fang)真平臺（如Omniverse）、模(mo)型(xing)(xing)泛化能(neng)(neng)力(li)(li)(li)與邊緣部署能(neng)(neng)力(li)(li)(li)，目標(biao)是服務于工業(ye)機器人、自動駕駛、智能(neng)(neng)工廠等大(da)規模(mo)物理系統。
因此，物理AI不(bu)僅是(shi)技術路徑，更是(shi)平臺化與生態構建的(de)戰略(lve)選擇。
在未來趨勢判(pan)斷上，雖然具身智(zhi)能(neng)與空(kong)間智(zhi)能(neng)各自(zi)代表(biao)了感知與行為的重要方向(xiang)，但(dan)它們仍局限于(yu)局部能(neng)力(li)或研究項目，缺乏(fa)統一(yi)系統的組織形式。
而物理(li)(li)AI則正在(zai)以平臺閉環的(de)方式整合上述能力，并在(zai)多個關(guan)鍵產業(ye)中(zhong)快(kuai)速形(xing)成落地案例。隨著英(ying)偉達、西(xi)門(men)子、寶馬、富士(shi)康(kang)、通用(yong)汽車等巨頭持續加(jia)碼，物理(li)(li)AI已經從實(shi)驗室走向現實(shi)場景，成為AI向物理(li)(li)世界(jie)延伸的(de)更具(ju)系統性(xing)、更具(ju)商業(ye)化潛力的(de)范(fan)式。
綜合(he)來看，物理AI不僅更貼近產業需(xu)求，也具備構建生態的(de)(de)能力(li)(li)，因此更有可能成(cheng)為引(yin)領下一(yi)(yi)個(ge)(ge)(ge)AI核(he)心(xin)趨勢的(de)(de)主導力(li)(li)量(liang)。它代表的(de)(de)是“具身智能+空間智能+工業平臺(tai)化(hua)+數(shu)據閉(bi)環”的(de)(de)融(rong)合(he)體(ti)，不僅是一(yi)(yi)個(ge)(ge)(ge)學術理念，更是一(yi)(yi)個(ge)(ge)(ge)商業化(hua)可落地的(de)(de)“操作系統”戰(zhan)略。
十年輪回：工業智能的兩次豪賭
物(wu)理(li)AI的核心，是英偉達提(ti)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(shu)據(ju)與合(he)成數(shu)據(ju)結合(he)，訓練“機器人大腦”（以GR00T為代(dai)表(biao)）；
第二臺計算機——虛擬教室：由(you)Omniverse提供支持(chi)，構建高精度的虛擬環境，讓AI在其(qi)中模擬、學習、試錯；
第三臺計算機——實際部署：將已訓(xun)練好(hao)的模(mo)型(xing)部署到(dao)現實(shi)世界的機器人、自動駕駛系統、工廠(chang)設備(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(dao)(dao)CUDA庫(ku)，從(cong)AI模(mo)型到(dao)(dao)合成數據平臺(tai)，從(cong)仿(fang)真引擎到(dao)(dao)部署硬件，英偉達正(zheng)在構建一個橫跨虛擬(ni)與現實的物(wu)理AI開發宇宙。
如(ru)果說“物理AI”是當下更具系(xi)統性、更具落地性的智能范式，那么它必然也(ye)面臨來自歷(li)史的鏡像(xiang)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)數據+AI”系統化整合的嘗(chang)試之一(yi)，標志著(zhu)工業互聯網概念的興起。
GE對Predix的定位是Predix是為(wei)工業設(she)備而(er)生(sheng)的操作系統，其(qi)核心理念(nian)可(ke)以(yi)總結為(wei)“三化(hua)”：數(shu)字化(hua)，將工業設(she)備和流(liu)程全面傳感(gan)器(qi)化(hua)、聯網化(hua)；智能化(hua)，利用云(yun)計(ji)算和機器(qi)學習對數(shu)據進行(xing)預測、優化(hua)；平(ping)臺化(hua)，提供標準化(hua)平(ping)臺，支(zhi)持設(she)備接入、數(shu)據處(chu)理、應(ying)用開發(fa)。
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(zhi)在(zai)當(dang)年，GE也提出(chu)了工(gong)業版“大腦(nao)-神(shen)經-肌肉”的比(bi)喻框架，試圖將智(zhi)能注入每(mei)一個渦輪機、油井和輸(shu)電站(zhan)。
這聽起來與(yu)今天的“物理AI”何其相似？
同(tong)樣是從數據到(dao)模型，從模擬(ni)到(dao)部(bu)署，從封閉系統走向(xiang)平臺生(sheng)態(tai)。但十年過去，Predix幾乎已經淡出(chu)主(zhu)流視野，而GE也不(bu)得不(bu)大幅收縮(suo)其數字化業務，甚至出(chu)售了部(bu)分Predix資產。
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：為什么GE的(de)工業互聯網戰略失敗了(le)？英偉(wei)達是否可能步其后塵(chen)？
答案(an)的關(guan)鍵(jian)，在于兩者雖然表面(mian)相(xiang)似(si)，但戰略底層邏輯(ji)、技術時機、系統(tong)架構與生態路(lu)徑存在本質差別。
GE的Predix是一個典型的“工(gong)業公司做(zuo)平臺”的嘗試，問題出(chu)在它既想做(zuo)平臺，又無法真正跳脫“設(she)備制造商”的身(shen)份。
雖然GE具(ju)有(you)開(kai)放性(xing)的(de)(de)“愿景”，但最終實踐(jian)證明(ming)Predix所(suo)服務的(de)(de)，更多是GE自家的(de)(de)設備，而無力構(gou)建一個對第三(san)方開(kai)放、可擴展、自演化(hua)的(de)(de)生態系統。
它試(shi)圖自上而下地標準化(hua)一個極度復雜、多樣化(hua)的(de)工業世界，卻忽(hu)視了開發者(zhe)、客(ke)戶和場(chang)(chang)景的(de)多樣性與復雜性。Predix更像是一場(chang)(chang)“自用為(wei)主”的(de)數字化(hua)工程，而非(fei)一個真(zhen)正具備(bei)平臺屬性的(de)技術生態(tai)。
相比(bi)之下，英(ying)偉(wei)達(da)(da)的(de)(de)物(wu)理AI戰略雖然(ran)也有平(ping)(ping)臺野心，但其路(lu)(lu)徑選(xuan)擇(ze)更像是“開發者優先(xian)+工(gong)具(ju)鏈(lian)先(xian)行(xing)”。英(ying)偉(wei)達(da)(da)明(ming)確(que)表示，它并不(bu)試圖(tu)構建最終(zhong)解決方案，而是提供一整(zheng)套工(gong)具(ju)與(yu)算力基礎設施，從Omniverse的(de)(de)數(shu)(shu)字孿(luan)生(sheng)建模(mo)，到Cosmos的(de)(de)合成數(shu)(shu)據鏈(lian)路(lu)(lu)，再到DGX和(he)Jetson的(de)(de)訓練(lian)與(yu)部署平(ping)(ping)臺，它賦能的(de)(de)是整(zheng)個物(wu)理AI產業鏈(lian)，而非獨占某一條價(jia)值鏈(lian)。
更關鍵的是，英偉達遇(yu)上了一個更好(hao)的時代窗口。
GE發(fa)力Predix時，云計算尚(shang)在普及階段，AI算法剛剛進入深度學習(xi)的早期，仿真(zhen)技術(shu)尚(shang)未成(cheng)(cheng)熟，數據(ju)閉環難以形(xing)成(cheng)(cheng)。
而今天，AI大模型(xing)、生成式仿真、硬(ying)件加(jia)速、數據飛輪、開源生態，已經形成了從“數據生成→模型(xing)訓(xun)練(lian)→虛實(shi)映射→實(shi)體部署”的全(quan)鏈路(lu)基礎條件。
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(wei)達(da)也不(bu)是(shi)沒有風(feng)險。每一個(ge)(ge)平臺構建者都面臨同一個(ge)(ge)挑戰：如(ru)何讓生(sheng)態真正自運行，而不(bu)是(shi)依賴(lai)自己推動；如(ru)何讓開(kai)發者持續參與(yu)，而非短期遷徙；如(ru)何讓工(gong)業(ye)場(chang)景的(de)(de)千差萬別(bie)，在(zai)一個(ge)(ge)統一技術底(di)座上得到有效抽(chou)象(xiang)與(yu)定(ding)制。但與(yu)GE的(de)(de)封閉、單點、重(zhong)資產打法(fa)不(bu)同，英偉(wei)達(da)的(de)(de)平臺架構具(ju)備開(kai)放性(xing)、模塊化、輕量級部署(shu)等天然(ran)優(you)勢(shi)。它(ta)不(bu)是(shi)試圖“替代”工(gong)業(ye)系(xi)統，而是(shi)“嵌(qian)入”工(gong)業(ye)流(liu)程；它(ta)不(bu)是(shi)高(gao)(gao)舉高(gao)(gao)打，而是(shi)通過開(kai)發工(gong)具(ju)與(yu)底(di)層芯片形成“生(sheng)態滲透”；它(ta)不(bu)強(qiang)調“平臺鎖定(ding)”，而是(shi)強(qiang)調“工(gong)具(ju)賦(fu)能”。這正是(shi)二者命運分野(ye)的(de)(de)核心所在(zai)。
GE是工(gong)業(ye)互聯網的(de)(de)先行者，卻死(si)在“封閉平臺”的(de)(de)孤島上；而英偉(wei)達則以開(kai)放生態與系(xi)統閉環，正(zheng)引領物理AI成(cheng)為連接虛擬與現(xian)實的(de)(de)橋(qiao)梁。無論(lun)名詞(ci)叫“物理AI”還是別(bie)的(de)(de)什(shen)么，確定的(de)(de)是未來AI不再只(zhi)活在屏幕里，它(ta)要(yao)走進工(gong)廠(chang)、倉庫(ku)、城市與醫(yi)院。誰能(neng)(neng)控制(zhi)物理世界中(zhong)的(de)(de)智能(neng)(neng)體(ti)，誰就擁有(you)未來的(de)(de)計算平臺主導權(quan)。
工具、平臺與生態：誰在物理AI中真正擁有未來？
平臺(tai)成敗，關鍵在(zai)人與生態。
那么，在這(zhe)場物理AI的(de)競賽中(zhong)，產業(ye)鏈上(shang)的(de)其他參與者該(gai)如(ru)(ru)何自處？又該(gai)如(ru)(ru)何避(bi)免成為(wei)下一個“GE”？這(zhe)將是我們這(zhe)一部分要探討的(de)重點。
在(zai)(zai)英偉達正在(zai)(zai)構建的(de)這(zhe)個(ge)“物理AI操作系統(tong)”中(zhong)，每一個(ge)節(jie)點(dian)企(qi)業都面臨新(xin)的(de)戰略(lve)抉擇。無論是(shi)(shi)機器人初創(chuang)公(gong)司(si)、工業自動(dong)化集成商，還是(shi)(shi)傳統(tong)制造(zao)巨頭，都已感受到這(zhe)場技術(shu)范(fan)式變革(ge)的(de)逼近。
然而(er)，站在風口，并不等于會(hui)飛(fei)；被(bei)卷入浪潮，也不等于擁有方向(xiang)。
如果(guo)說前兩部分(fen)討論的是物理AI的技術邏輯與平臺格(ge)局(ju)，那么(me)(me)現在問題變成了：在這(zhe)場(chang)看似必(bi)然的系(xi)統性進化中，產業鏈上的參與者該(gai)做什么(me)(me)？又該(gai)避免什么(me)(me)？
一、盲目跟風，是物理AI最大的陷阱
當前(qian)市(shi)場上的一種(zhong)危險趨勢是：將物理AI當作一個(ge)“營(ying)銷概(gai)念(nian)”來(lai)包裝，而非一個(ge)技術系統(tong)(tong)來(lai)構(gou)建。某(mou)些企業急于(yu)貼標(biao)簽，搶占(zhan)風口，結(jie)果只是表面接入英偉達工具(ju)鏈、倉促(cu)推出一個(ge)仿真界(jie)面、發布一段AI演示(shi)視(shi)頻，實(shi)則底層能力、數據閉環和系統(tong)(tong)架構(gou)毫(hao)無積累。換句話說，是在(zai)用(yong)演示(shi)代替實(shi)現(xian)、用(yong)概(gai)念(nian)掩蓋結(jie)構(gou)性(xing)缺陷。
而更大(da)的風險在于(yu)：物理AI不(bu)是“模塊疊加”，而是“范(fan)式(shi)遷移”。它要求企業(ye)重新思(si)考研發流程(cheng)、數據管理、模型訓(xun)練(lian)、部署架構、軟(ruan)硬(ying)協同(tong)等一(yi)整套系(xi)統工程(cheng)。任何想用“貼(tie)皮式(shi)整合”來蹭熱度的公司，最終(zhong)都(dou)將在落地(di)階(jie)段暴露出(chu)系(xi)統性短板。
在這個(ge)意義上(shang)，物理(li)AI不(bu)(bu)是(shi)一(yi)(yi)(yi)(yi)場“技術競速”，而是(shi)一(yi)(yi)(yi)(yi)場“系統能力管理(li)”的比拼。它更像(xiang)是(shi)一(yi)(yi)(yi)(yi)次“產(chan)業大重(zhong)構”，而不(bu)(bu)僅是(shi)一(yi)(yi)(yi)(yi)輪“產(chan)品小升級(ji)”。
二、真正的參與，始于“能力內生化”
對于(yu)開發(fa)者與機器人(ren)企業而(er)言，最核心的(de)策略(lve)是能力(li)內(nei)生。這意味著不應只是“使用英偉(wei)達的(de)工(gong)具”，而(er)是要理解(jie)這些工(gong)具所構(gou)建(jian)(jian)的(de)底層邏輯，并在其(qi)中構(gou)建(jian)(jian)自己的(de)獨特(te)能力(li)閉環(huan)。
例(li)如開發者應聚焦于構建具(ju)備(bei)遷移性與泛化(hua)能力的(de)模型訓練架構，而不是僅針對(dui)單一場景優化(hua)；機(ji)器人公(gong)司應在感知、控制、動作規(gui)劃之間(jian)構建自主的(de)數據采集與學習循環，而不是依賴靜態(tai)建模；自動化(hua)解(jie)決(jue)方案(an)提供商應從“項目制”思維轉向“產品化(hua)+平臺化(hua)”的(de)可復用結構。
更進一步，企業的重心是在自身(shen)系(xi)統中構(gou)建“虛實融合(he)”的能(neng)(neng)力：能(neng)(neng)模擬+能(neng)(neng)訓練+能(neng)(neng)部署+能(neng)(neng)反(fan)饋。這(zhe)種能(neng)(neng)力一旦建立，就具備了“自演化”的潛力，而不是陷入平臺依(yi)賴與工具鎖(suo)定。
三、構建護城河的關鍵：數據、場景與反饋回路
在物理AI時(shi)代，真(zhen)正稀缺(que)的(de)資(zi)源不再是模型，也不是算力，而是高質量的(de)、結構化的(de)、可用于(yu)訓練(lian)的(de)物理世界數據。
誰掌握了真實(shi)交互數據，誰就掌握了模(mo)型演化(hua)的(de)燃(ran)料；誰建(jian)立了場景級數據閉(bi)環，誰就擁有(you)了不可替代(dai)的(de)反(fan)饋(kui)機制。
因(yin)此(ci)，產業鏈上的(de)企業應該思(si)考：我(wo)的(de)系統能否(fou)(fou)持續生成訓練數據？我(wo)的(de)場景(jing)是否(fou)(fou)具備通用性(xing)遷移(yi)價(jia)值？我(wo)的(de)反饋是否(fou)(fou)能反哺模型優化？
這就要求企(qi)業不再只是“接入平(ping)臺”，而(er)是要成為平(ping)臺生(sheng)態中“能產出、能反(fan)饋(kui)、能積累”的節點。否(fou)則，所有表面上的創新，最終(zhong)都(dou)會淪(lun)為平(ping)臺的“數(shu)據供應商”或“能力中介”。
寫在最后
從(cong)“工業互聯網(wang)”到“物理(li)AI”，從(cong)Predix到Omniverse，技術史的進程(cheng)從(cong)未缺少宏大敘事。
每一輪范式轉移到來之時，少不了資本與媒體的(de)(de)熱(re)捧、企業的(de)(de)盲(mang)目跟進，以及技術烏托邦式的(de)(de)想(xiang)象。而當(dang)泡沫(mo)退去，真正留下來的(de)(de)，往往是那些(xie)在熱(re)潮中保持定力(li)、在冷卻期持續(xu)積(ji)累(lei)的(de)(de)人(ren)。
物理(li)AI的(de)(de)(de)確是(shi)一場技術(shu)范(fan)式(shi)的(de)(de)(de)躍遷。它(ta)不僅(jin)重塑了AI的(de)(de)(de)開發方式(shi)，更挑(tiao)戰(zhan)了我(wo)們(men)對“智能系統(tong)”如何與(yu)(yu)現實(shi)世界(jie)交互的(de)(de)(de)基本認知。它(ta)匯聚了具(ju)身智能、空間理(li)解、多模態(tai)學(xue)習、仿真(zhen)訓(xun)練與(yu)(yu)系統(tong)部署(shu)等多個前沿(yan)技術(shu)的(de)(de)(de)融合方向，也確實(shi)為(wei)機器(qi)人(ren)、自動(dong)駕駛(shi)、智慧制(zhi)造等領(ling)域帶來了新的(de)(de)(de)可能。
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(yao)求跨越模型、數(shu)據、算力、接口(kou)、標準(zhun)、生態等多個(ge)層級(ji)的協同演化，每(mei)一個(ge)環節的成熟(shu)都不(bu)是一蹴而就。
以大模型(xing)為例，從(cong)2017年Transformer論文問世到GPT-4的(de)廣泛應用，整整耗費了六年時間；而物理(li)AI涉(she)及的(de)系統復雜(za)度遠高于語言模型(xing)，其(qi)周期只會更(geng)長(chang)，不會更(geng)短(duan)。
因此，對產(chan)(chan)業而(er)言，真正重要(yao)的不(bu)是“是否(fou)入場(chang)”，而(er)是以什(shen)么(me)姿態(tai)、什(shen)么(me)節(jie)(jie)奏、什(shen)么(me)結(jie)構性能力入場(chang)。盲目追逐(zhu)平臺化敘事，只會淪為巨頭生態(tai)的邊緣(yuan)節(jie)(jie)點；急(ji)于推出(chu)“物理AI產(chan)(chan)品(pin)”，往往在沒有數據閉環、算力積累、系統認知的前提下，陷入不(bu)可(ke)持續的試(shi)驗泥潭。
我們需要更低的短期期待，更耐心的長期準備。
放棄“快速顛覆”的(de)幻想，轉(zhuan)向“漸進(jin)式(shi)演化”的(de)策略(lve)。將資源投入(ru)到基礎數(shu)據、虛實融合能力(li)、模型(xing)訓練閉環(huan)與(yu)(yu)開發(fa)者生態的(de)構建上(shang)，用五年甚至十年的(de)視角去積累場景理解與(yu)(yu)系統集成能力(li)。
唯有(you)如此，物(wu)理AI才可(ke)能從今(jin)天的技術(shu)構想，走向明(ming)天的產業現實。
參考(kao)資料：
1.英偉達Omniverse物(wu)理AI操作(zuo)系統(tong)擴展至更多(duo)行業(ye)和伙伴，來源：英偉(wei)達2.Nvidia’s bold bet on physical AI takes shape，來源(yuan)：maginative.com3.The evolution of AI from AlphaGo to AI agents, physical AI and beyond，來(lai)源：technologyreview.com
