這段時(shí)間，物理AI這個(gè)詞被黃仁勛反復(fù)提及，也迅速成為AI圈的新熱詞。

但說(shuō)實(shí)話，很多討論都停留在表層，要么把它等同于更聰明的機(jī)器人，要么泛泛而談歸為AI進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界。

真正的問(wèn)題其實(shí)是：物理AI到底是什么？它在技術(shù)原理上和我們熟悉的大模型、傳統(tǒng)機(jī)器人，究竟有什么根本不同？

物理AI并不是“又一個(gè)機(jī)器人概念”

很多人第一次聽(tīng)到“物理AI”，第一反應(yīng)是機(jī)器人。

但如果只把它理解為“更聰明的機(jī)器人”，那基本等于沒(méi)理解。

機(jī)器人只是物理AI的一種載體，而不是本質(zhì)。

物理AI，是能夠感知物理世界狀態(tài)、在物理規(guī)律約束下進(jìn)行預(yù)測(cè)與決策，并通過(guò)動(dòng)作持續(xù)影響現(xiàn)實(shí)世界的智能系統(tǒng)。

這和我們熟悉的語(yǔ)言模型，有著本質(zhì)區(qū)別。

我們訓(xùn)練模型去理解文字、圖片、語(yǔ)音、代碼，本質(zhì)上都是在一個(gè)離散、可抽象、可回滾的符號(hào)空間里做推理。即便是看起來(lái)最復(fù)雜的語(yǔ)言模型，其核心任務(wù)依然是在已有上下文中，預(yù)測(cè)下一個(gè)最合理的符號(hào)。

但當(dāng)AI被要求走出屏幕，進(jìn)入工廠、道路、倉(cāng)庫(kù)、城市時(shí)，問(wèn)題立刻變了。

現(xiàn)實(shí)世界不是由token組成的，而是：

連續(xù)變化的空間

不完全可觀測(cè)的狀態(tài)

真實(shí)存在的物理約束

一旦出錯(cuò)就無(wú)法撤銷(xiāo)的后果

在這樣的環(huán)境中，答得像不像人已經(jīng)不重要了，系統(tǒng)是否穩(wěn)定、安全、可控才是第一位的。

物理世界是連續(xù)的、不可回滾的。一個(gè)判斷失誤，可能是設(shè)備損壞、生產(chǎn)事故，甚至人身風(fēng)險(xiǎn)。

這意味著，AI一旦進(jìn)入物理世界，就必須同時(shí)具備三種能力：

第一，對(duì)真實(shí)環(huán)境的感知能力。不是識(shí)別圖片，而是理解空間、距離、結(jié)構(gòu)、物體屬性，甚至觸覺(jué)與力的變化。

第二，在物理規(guī)律約束下的推理能力。重力、摩擦、碰撞、延遲、不確定性，這些都不是token，而是必須認(rèn)真對(duì)待的現(xiàn)實(shí)。

第三，動(dòng)作與反饋形成閉環(huán)的控制能力。輸出不再是文字，而是實(shí)時(shí)控制信號(hào)；錯(cuò)誤不再是答非所問(wèn)，而是系統(tǒng)失控。

從這一刻起，AI不再只是建議者，而是開(kāi)始成為執(zhí)行者。

物理 AI vs. 具身智能

具身智能與物理 AI 經(jīng)常被混用，但二者關(guān)注的并不是同一個(gè)層面的問(wèn)題。

具身智能關(guān)心的是智能如何產(chǎn)生。它以具身認(rèn)知為出發(fā)點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)通過(guò)傳感器-執(zhí)行器的直接交互，在真實(shí)或仿真環(huán)境中“做中學(xué)”。智能被視為一種從經(jīng)驗(yàn)中涌現(xiàn)的能力，重點(diǎn)在于學(xué)習(xí)效率、技能泛化和感知?jiǎng)幼鏖]環(huán)本身，而不是系統(tǒng)是否長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行。

物理 AI 則關(guān)心智能是否可以被信任地運(yùn)行在現(xiàn)實(shí)世界中。它不僅包含具身感知與學(xué)習(xí)，還必須融合物理約束、實(shí)時(shí)決策、動(dòng)態(tài)控制以及安全與倫理邊界。在物理 AI 體系中，失敗不再只是訓(xùn)練成本，而是真實(shí)的物理后果，因此系統(tǒng)需要可驗(yàn)證、可解釋、可退化的工程設(shè)計(jì)。

一句話總結(jié)：具身智能解決智能怎么學(xué)會(huì)動(dòng)，而物理 AI 解決動(dòng)起來(lái)之后，系統(tǒng)能不能長(zhǎng)期、安全地工作。

物理AI是如何工作的？

物理AI的工作方式是持續(xù)感知世界、理解正在發(fā)生什么、判斷接下來(lái)可能發(fā)生什么，然后在現(xiàn)實(shí)世界中安全地采取行動(dòng)。真正的難點(diǎn)在于，這一整套過(guò)程必須在真實(shí)物理約束下、以極低延遲、并且?guī)缀醪荒芊稿e(cuò)地完成。

從看見(jiàn)世界開(kāi)始：感知并不是識(shí)別，而是建模

物理AI的第一步，并不是理解任務(wù)，而是理解它所處的環(huán)境本身。為此，系統(tǒng)需要通過(guò)各種傳感器獲取關(guān)于現(xiàn)實(shí)世界的原始信息，例如：

攝像頭提供的是連續(xù)變化的圖像和視頻，讓系統(tǒng)能夠感知物體的形狀、位置和運(yùn)動(dòng)；

雷達(dá)和激光雷達(dá)補(bǔ)充了精確的空間深度信息，使機(jī)器能夠在三維空間中定位自身并識(shí)別障礙物；

麥克風(fēng)讓系統(tǒng)能夠感知聲音變化，從而識(shí)別語(yǔ)音指令或異常噪聲；

加速度計(jì)、陀螺儀等慣性傳感器則是持續(xù)反饋系統(tǒng)自身的姿態(tài)、速度和運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。

但這些傳感器數(shù)據(jù)本身并沒(méi)有意義。

物理AI面臨的第一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)，是如何把這些高度嘈雜、不同模態(tài)、不同時(shí)間尺度的數(shù)據(jù)，整合成一個(gè)可用于決策的世界狀態(tài)表示。這一步，遠(yuǎn)比看清楚一張圖片要復(fù)雜得多。

理解世界正在發(fā)生什么：從感知到處理

當(dāng)感知數(shù)據(jù)被采集后，真正的計(jì)算才開(kāi)始。

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和深度學(xué)習(xí)(DL)等先進(jìn)算法，物理AI系統(tǒng)會(huì)對(duì)多源感官信息進(jìn)行融合處理，從中提取結(jié)構(gòu)化特征，理解環(huán)境中的物體、空間關(guān)系以及動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。

更重要的是，這種理解并不要求世界是完全可觀測(cè)的。

現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，總會(huì)存在遮擋、噪聲和信息缺失。因此，物理AI必須具備在不完整信息下進(jìn)行推斷的能力。例如，當(dāng)機(jī)器人檢測(cè)到人類(lèi)正在接近時(shí)，它并不需要精確知道對(duì)方的每一個(gè)動(dòng)作細(xì)節(jié)，而是要能夠判斷對(duì)方是否可能進(jìn)入危險(xiǎn)區(qū)域、是否需要提前讓行或減速即可。在這一階段，空間感知能力變得至關(guān)重要。系統(tǒng)通常會(huì)構(gòu)建二維或三維地圖，用來(lái)持續(xù)更新對(duì)環(huán)境的理解，并為后續(xù)的規(guī)劃和控制提供基礎(chǔ)。

決策的本質(zhì)：在物理約束下預(yù)測(cè)未來(lái)

理解“現(xiàn)在發(fā)生了什么”只是第一步，真正的智能體必須回答一個(gè)更難的問(wèn)題：如果我采取某個(gè)動(dòng)作，接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么？

這正是物理AI與語(yǔ)言AI的關(guān)鍵分水嶺。

在現(xiàn)實(shí)世界中，決策并不是選擇一句最合理的話，而是在多種可能行為中，評(píng)估它們?cè)谖磥?lái)一段時(shí)間內(nèi)帶來(lái)的物理后果。

自動(dòng)駕駛汽車(chē)在看到行人橫穿馬路時(shí)，不只是“識(shí)別到一個(gè)人”，而是要實(shí)時(shí)判斷剎車(chē)、減速或變道分別會(huì)導(dǎo)致怎樣的風(fēng)險(xiǎn)和結(jié)果。

這種決策過(guò)程必須是實(shí)時(shí)的，并且能夠應(yīng)對(duì)突發(fā)事件。例如，自主無(wú)人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境中飛行時(shí)，需要不斷根據(jù)新的傳感器反饋調(diào)整路徑，動(dòng)態(tài)避開(kāi)障礙物，而不是沿著一條預(yù)先規(guī)劃好的路線盲目前進(jìn)。

在多變量環(huán)境下，系統(tǒng)還需要對(duì)任務(wù)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，在安全性、效率和目標(biāo)完成度之間做出權(quán)衡。

回到現(xiàn)實(shí)：行動(dòng)執(zhí)行才是不可回滾的一步

當(dāng)物理AI做出決策后，必須通過(guò)執(zhí)行器把數(shù)字世界中的判斷，轉(zhuǎn)化為真實(shí)的物理動(dòng)作。

電機(jī)驅(qū)動(dòng)車(chē)輪、機(jī)械臂操作物體、壓力傳感器可以施加力。這些執(zhí)行動(dòng)作一旦發(fā)生，就無(wú)法撤銷(xiāo)，也無(wú)法重來(lái)一遍。

這正是物理AI對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性要求極高的原因。

在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，執(zhí)行器需要幫助車(chē)輛進(jìn)行導(dǎo)航、轉(zhuǎn)向、加速、制動(dòng)、爬坡或解鎖車(chē)門(mén)。在與人類(lèi)直接交互的場(chǎng)景中，執(zhí)行器不僅要完成任務(wù)，還需要以自然、可理解的方式行動(dòng)，例如模擬人類(lèi)的動(dòng)作、表情或語(yǔ)音輸出，從而建立安全、可信的互動(dòng)關(guān)系。

持續(xù)學(xué)習(xí)與適應(yīng)：智能并不是一次性完成的

即便系統(tǒng)已經(jīng)部署，物理AI的學(xué)習(xí)也不會(huì)停止。

通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法，系統(tǒng)可以在執(zhí)行任務(wù)的過(guò)程中不斷接收反饋，根據(jù)成功或失敗的結(jié)果調(diào)整自身策略。這種學(xué)習(xí)方式使物理AI能夠逐步適應(yīng)更加復(fù)雜或未知的環(huán)境。

例如，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以在不同交通條件下，逐漸學(xué)會(huì)更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)行人和其他車(chē)輛的行為；倉(cāng)庫(kù)機(jī)器人也可以通過(guò)持續(xù)運(yùn)行，適應(yīng)新的貨架布局或臨時(shí)障礙物。

這種能力，使物理AI不再是只能在固定場(chǎng)景下工作的自動(dòng)化設(shè)備，而是具備一定環(huán)境遷移能力的智能系統(tǒng)。

正是通過(guò)感知、理解、決策、行動(dòng)和持續(xù)學(xué)習(xí)形成的閉環(huán)，物理AI才得以在機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療、制造等領(lǐng)域中，處理那些真正復(fù)雜、不可抽象為純數(shù)據(jù)的問(wèn)題。讓數(shù)字世界中的計(jì)算、推理和學(xué)習(xí)，能夠穩(wěn)定、可靠地作用于現(xiàn)實(shí)物理世界。

物理AI都有哪些落地？

判斷一個(gè)技術(shù)概念是否成立，最直接的方式不是聽(tīng)它被如何定義，而是看誰(shuí)在為它投入長(zhǎng)期資源。從這個(gè)角度看，物理AI已經(jīng)明顯進(jìn)入了大廠的核心戰(zhàn)略區(qū)，而不再停留在實(shí)驗(yàn)室層面。

英偉達(dá)

英偉達(dá)以硬件+ 軟件 +模型全棧布局，構(gòu)建一個(gè)從虛擬訓(xùn)練（仿真）到現(xiàn)實(shí)部署的完整生態(tài)。英偉達(dá)并不直接制造機(jī)器人或汽車(chē)，而是提供物理AI的“鏟子”和“操作系統(tǒng)”。

典型落地案例：

1. 人形機(jī)器人領(lǐng)域：與波士頓動(dòng)力合作，通過(guò)高保真物理仿真訓(xùn)練機(jī)器人平衡、操作能力。

2. 醫(yī)療健康領(lǐng)域：與 GE 醫(yī)療合作開(kāi)發(fā) Isaac for Healthcare 平臺(tái)，通過(guò)物理 AI 優(yōu)化醫(yī)療機(jī)器人操作精度，在微創(chuàng)手術(shù)中實(shí)現(xiàn)亞毫米級(jí)控制，降低手術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。

3. Omniverse與數(shù)字孿生：通過(guò)Omniverse平臺(tái)，為工業(yè)界構(gòu)建高保真的虛擬環(huán)境，讓機(jī)器人在虛擬世界中進(jìn)行百萬(wàn)次的訓(xùn)練和試錯(cuò)，再部署到現(xiàn)實(shí)世界。

英偉達(dá)的核心優(yōu)勢(shì)在于虛實(shí)閉環(huán)能力，通過(guò) Cosmos 模型生成符合物理規(guī)律的合成數(shù)據(jù)，結(jié)合真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)雙向校準(zhǔn)，解決物理 AI 訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的行業(yè)痛點(diǎn)；同時(shí)，Omniverse 平臺(tái)實(shí)現(xiàn)多物理場(chǎng)耦合仿真，為模型提供高保真的虛擬訓(xùn)練環(huán)境，大幅提升物理 AI 的跨場(chǎng)景遷移能力。

谷歌

谷歌通過(guò)DeepMind和Google Research主導(dǎo)了物理 AI 的前沿算法研究，強(qiáng)調(diào)無(wú)監(jiān)督物理學(xué)習(xí)和通用機(jī)器人智能。

典型落地案例

1. 機(jī)器人領(lǐng)域：與波士頓動(dòng)力合作，將 Gemini Robotics 部署于 Atlas 人形機(jī)器人與 Spot 四足機(jī)器人，讓 Atlas 在未知環(huán)境中完成復(fù)雜操作（如搬運(yùn)異形物體、跨越障礙）。

2. AR 空間交互領(lǐng)域：Project Aura AR 眼鏡通過(guò) Gemini 與空間計(jì)算芯片融合，實(shí)現(xiàn)物理環(huán)境的實(shí)時(shí)感知與交互，如烹飪時(shí) AR 食譜隨動(dòng)作更新，機(jī)艙內(nèi)懸浮虛擬屏隨頭部轉(zhuǎn)動(dòng)調(diào)整位置。

谷歌的核心優(yōu)勢(shì)在于大模型+空間理解的融合能力，Gemini 不僅能理解語(yǔ)言與視覺(jué)信息，還能嵌入物理規(guī)律與空間知識(shí)，實(shí)現(xiàn)感知-推理-行動(dòng)的跨模態(tài)閉環(huán)；同時(shí)，Project Aura 推動(dòng)物理 AI 從專業(yè)場(chǎng)景走向消費(fèi)級(jí)應(yīng)用，開(kāi)啟物理世界智能交互的新范式。

特斯拉

特斯拉堅(jiān)持垂直整合，以產(chǎn)品（汽車(chē)、機(jī)器人）為載體，利用其龐大的車(chē)隊(duì)和未來(lái)機(jī)器人的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)反哺算法的獨(dú)特閉環(huán)。

典型落地案例：

1. 自動(dòng)駕駛領(lǐng)域：FSD V14實(shí)現(xiàn)0接管橫穿美國(guó)，純視覺(jué)方案不依賴高精地圖，通過(guò)物理規(guī)律嵌入解決極端天氣、道路施工等復(fù)雜場(chǎng)景的決策問(wèn)題，被稱為“首個(gè)通過(guò)物理圖靈測(cè)試的AI系統(tǒng)”。

2. 工廠自動(dòng)化領(lǐng)域：特斯拉工廠部署Optimus機(jī)器人，完成零部件搬運(yùn)、生產(chǎn)線巡檢等任務(wù)，通過(guò)力覺(jué)傳感器感知物理環(huán)境，動(dòng)態(tài)調(diào)整操作力度。

特斯拉的核心優(yōu)勢(shì)在于真實(shí)物理數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)通過(guò)數(shù)百萬(wàn)輛汽車(chē)的路測(cè)數(shù)據(jù)與Optimus機(jī)器人的真實(shí)操作數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出具備強(qiáng)大物理世界適應(yīng)能力的AI模型；FSD V14的端到端架構(gòu)摒棄傳統(tǒng)模塊化設(shè)計(jì)，直接從圖像輸入生成控制輸出，更符合人類(lèi)駕駛的決策邏輯，大幅提升物理世界的交互效率。

結(jié)語(yǔ)

回過(guò)頭來(lái)看，所謂物理AI，并不是黃仁勛憑空造出的一個(gè)新詞，也不是對(duì)機(jī)器人、自動(dòng)駕駛的簡(jiǎn)單包裝。它真正指向的，是一條正在逐步清晰的技術(shù)路徑：讓 AI 從理解世界走向參與世界。

倉(cāng)儲(chǔ)機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、工業(yè)機(jī)器人、具身智能設(shè)備，都已經(jīng)在真實(shí)環(huán)境中承擔(dān)生產(chǎn)任務(wù)、創(chuàng)造效率和收益。這也決定了物理 AI 不會(huì)像某些 AI 概念一樣曇花一現(xiàn)。

可以預(yù)見(jiàn)的是，在未來(lái)相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間里，物理 AI 都不會(huì)是一個(gè)爆點(diǎn)式的賽道，而更像是一條持續(xù)爬坡的工程曲線。它的發(fā)展速度，取決于算力成本、硬件成熟度、算法穩(wěn)定性，以及對(duì)物理世界理解的不斷加深。

參考：

《Fundamentals of Physical AI》

《Physical AI: Bridging the Sim-to-Real Divide Toward Embodied, Ethical, and Autonomous Intelligence》

https://www.nvidia.com/en-us/glossary/generative-physical-ai/

https://blogs.nvidia.com/blog/three-computers-robotics/

https://www.hpe.com/us/en/what-is/physical-ai.html