从概念到落地,“物理AI”的“ChatGPT时刻”来了吗
创始人
2026-01-16 13:01:29

“‘物理人工智能(物理AI)’的‘ChatGPT时刻’已经到来。”在不久前落下帷幕的美国拉斯维加斯消费电子展上,美国英伟达公司首席执行官黄仁勋在其主旨演讲中为AI未来数年内的发展定调,引发外界热议。

业内普遍认为,从工厂里能自主协作的机器人,到能自动规划路线的物流车队,再到马路上的自动驾驶汽车等,“物理AI”将重塑制造业、物流、交通等每一个环节。未来数年内,“物理AI”将实现规模化应用,成为下一轮全球科技竞争的核心赛道,但同时其发展和完善仍然面临多重挑战。

1月6日,人们在2026年美国拉斯维加斯消费电子展(CES)京东方集团展台参观。组图均为曾慧摄

由“虚”向“实”:“物理AI”的底层逻辑

人们常提到的AI,一般是指“生成式AI”,主要基于从互联网收集的海量文本与图像数据训练而成。它可以写文案、画插画、编创意等,但一碰到现实世界的物理规则,就变成了“纸上谈兵”。

而“物理AI”,则补上了这个短板。“物理AI”在“生成式AI”的基础上,学会了理解3D空间里的位置关系以及现实世界的物理规律。除了图片、视频和语音等,它还接收现实中传感器的温度、距离等真实数据,最后转化成机器人能直接执行的动作指令,或是帮助实体设备做出符合现实逻辑的判断。

1月7日,人们在2026年美国拉斯维加斯消费电子展(CES)海信展台观看搭载新一代AI智能识别引擎的陪伴机器人Beta。

数据、平台和模型是“物理AI”的三大核心要素。“物理AI”在应用到现实场景前会经过一个虚拟训练平台:先给工厂等真实空间创建一个数字孪生体,即虚拟镜像,现实中传感器收集到的温度、距离等数据也直接同步到这个能实时互动的虚拟空间里。

接着,在这个虚拟环境里“安”上虚拟传感器、机器人等,模拟现实里的各种操作,传感器会把相关动作、碰撞、光影变化等各类交互数据记录下来。之后,再交给模型,对生成的数据进行扩充、整理与标注,方便AI快速理解学习。

有了这个“虚拟训练场”,自主机器就能提前“预习”现实世界的技能。它可以反复练习成千上万次甚至几百万次,安全且快速地学习。

1月7日,一名男子在2026年美国拉斯维加斯消费电子展走过印有“物理AI”字样的展台。

赋能实体:“物理AI”的落地场景

“物理AI”正在解锁新能力,将重塑各个行业。据估计,“物理AI”相关市场规模将在2030年达数万亿美元,覆盖制造业、物流、医疗、智能驾驶等领域。其中,工业机器人与自动驾驶是两大核心赛道。

“物理AI”让机器更“聪明”了——把原本只会执行固定程序的自动化设备,升级成了能自己感知环境、判断状况、灵活应变的主动助手。比如,仓库里的自动搬运机器人,以前可能只会沿着预设路线移动,现在可以在复杂的环境中绕开障碍,稳稳把货物送到目的地。

1月7日,人们在2026年美国拉斯维加斯消费电子展(CES)体验影智XBOT冰激凌机器人。

工厂里的机械臂也变“机灵”了——以前只会死死抓着固定位置的物件,现在能通过传感器分辨传送带上零件的摆放角度,自动调整抓握的力度和姿势:碰到易碎的小零件就轻拿轻放,遇上重型工件就攥紧抓牢,精准适配。

就连手术室里的手术机器人,也能靠“物理AI”练出一双“巧手”:熟练掌握穿针、缝合这类精细到毫米级的复杂操作,比传统机器人更稳、更精准,可以帮助医生更好地完成高难度手术。

“物理AI”也是自动驾驶汽车的“智能老司机”:它能实时处理摄像头、雷达等传感器捕捉的周边路况信息,凭借融合了视觉识别、逻辑推理与动作决策的智能模型,无论是在开阔高速平稳巡航,还是应对人车混行、突发变道等复杂场景,都能做出及时靠谱的驾驶决策。

1月7日,一名男子在2026年美国拉斯维加斯消费电子展(CES)联想展台参观。

“卡点”仍存:“物理AI”的发展挑战

尽管“物理AI”可能是AI竞争的下一个赛道,但其发展目前仍然存在着挑战。

首先,要打造和真实世界基本一致的高精度物理仿真环境,需要融合多源数据,比如材料属性、动力学参数等,场景建模成本高昂。不同行业物理规律差异显著,如工业机器人与医疗手术机器人的力学特性不同,通用模型开发难度大。

其次,尽管模拟环境中的视觉图像相当逼真,但与现实世界仍然存在不少细微的差异。机器人或许能在模拟环境中熟练完成动作和任务,但进入真实物理场景后,模拟训练的效果无法和现实情况完全对应,导致实体部署时误差率上升。

1月7日,人们在2026年美国拉斯维加斯消费电子展(CES)体验影智XBOT咖啡机器人。

在物理系统中,哪怕是极其微小的错误率,都可能引发连锁反应:小到浪费原材料、造出残次品,大到弄坏设备,甚至引发安全事故。如果AI系统出现幻觉输出——生成不符合真实情况的错误信息,这类错误会在整个生产批次中持续扩散放大,进而对成本管控与运营流程等造成叠加的负面影响。这种“物理AI”决策失误可能导致的实体损害,相关可解释性与责任追溯机制,也需要进一步建立和完善。

此外,网络安全也存在可能的漏洞和隐患。互联增加了网络风险,漏洞可能导致未经授权的访问、数据泄露,甚至恶意控制机器人。当安全漏洞可能影响物理安全和运营连续性时,风险甚至更高。

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