芯耀
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作者：彭昭（智次方創(chuàng)始人、云和資本聯(lián)合創(chuàng)始合伙人）
“物理AI”進(jìn)入我們的視野時(shí)間不久，但它的進(jìn)展似乎比預(yù)想中的要快，可以說(shuō)目前英偉達(dá)對(duì)物理AI的“大膽押注”已經(jīng)初具規(guī)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(jìn)入物理世界的深水區(qū)。
而英偉達(dá)正以一種極具野心的方式，推動(dòng)這一進(jìn)程：打造“物理AI”的平臺(tái)級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施，重構(gòu)從訓(xùn)練、仿真到部署的全鏈條。從最初的概念提出，到如今的產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)，英偉達(dá)的“物理AI”戰(zhàn)略已開(kāi)始具備現(xiàn)實(shí)可驗(yàn)證的輪廓。
一批全球領(lǐng)先的工業(yè)巨頭——西門(mén)子、寶馬、富士康、施耐德、歐姆龍、SAP、通用汽車(chē)等——正在與英偉達(dá)合作，將AI引入制造、倉(cāng)儲(chǔ)、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等復(fù)雜的物理系統(tǒng)中。今天這篇文章并不想僅僅圍繞英偉達(dá)的物理AI展開(kāi)，而是將探討以下幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：
最近的熱詞此起彼伏，最具代表性的比如，物理AI、具身智能與空間智能這三個(gè)術(shù)語(yǔ)到底有何異同？它們是同義詞、進(jìn)化鏈，還是范式競(jìng)爭(zhēng)？
英偉達(dá)的這一次押注，與十年前GE推出的Predix工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)有何相似與不同？GE為何失敗，英偉達(dá)會(huì)不會(huì)重蹈覆轍？
對(duì)于整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)鏈的開(kāi)發(fā)者、硬件企業(yè)、系統(tǒng)集成商而言，面對(duì)“物理AI”這股新浪潮，如何參與？如何避免盲目跟風(fēng)？又該如何構(gòu)建真正可持續(xù)的創(chuàng)新能力？
在AI從對(duì)話模型跨越到具身智能體的轉(zhuǎn)折點(diǎn)上，我們需要的不只是技術(shù)的狂熱，更需要系統(tǒng)性的戰(zhàn)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(shí)世界的路徑分叉口
在英偉達(dá)相對(duì)激進(jìn)而系統(tǒng)的推進(jìn)之下，“物理AI”這一術(shù)語(yǔ)開(kāi)始頻繁出現(xiàn)在技術(shù)媒體、產(chǎn)業(yè)報(bào)告中。但這并不是一場(chǎng)概念的“獨(dú)角戲”，而是與近年來(lái)AI學(xué)界與工業(yè)界持續(xù)探索的兩個(gè)關(guān)鍵方向，具身智能與空間智能，形成了復(fù)雜而微妙的交匯。三者之間既有繼承關(guān)系，也存在范式差異。它們分別代表了AI如何感知世界、融入世界、改變世界的不同路徑思維。若不厘清概念，產(chǎn)業(yè)將無(wú)從辨識(shí)趨勢(shì)；若不理解差異，企業(yè)也無(wú)法做出清晰的技術(shù)選型與戰(zhàn)略下注。
因此，在分析英偉達(dá)的平臺(tái)化布局之前，我們首先需要回答一個(gè)根本性的問(wèn)題：到底什么是物理AI？它與具身智能、空間智能有什么不同？誰(shuí)才是通向物理世界的真正入口？結(jié)論可以簡(jiǎn)單概括為，空間智能是感知認(rèn)知，具身智能是行動(dòng)軀體，物理AI則是連接感知與行動(dòng)的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，它讓AI真正進(jìn)入物理世界。
1. 空間智能：AI理解三維世界的感知器官
空間智能關(guān)注的是AI如何理解三維空間結(jié)構(gòu)、物體之間的相對(duì)關(guān)系、環(huán)境中的幾何拓?fù)涞?。這一概念由斯坦福教授李飛飛在2023年提出，是從計(jì)算機(jī)視覺(jué)走向認(rèn)知智能的一次躍遷。空間智能的核心在于：構(gòu)建世界模型。它讓AI不再只識(shí)別“這是一只貓”，而是知道“這只貓?jiān)谧雷由?，貓正在移?dòng)，下一秒可能掉下來(lái)”?？梢哉f(shuō)，空間智能是具身智能與物理AI的感知認(rèn)知器官與底座。
2. 具身智能：讓AI具有“身體”與“經(jīng)驗(yàn)”
具身智能是一種更具哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)背景的觀點(diǎn)：智能必須通過(guò)身體與環(huán)境互動(dòng)來(lái)獲得，它由多位學(xué)者與企業(yè)家共同推動(dòng)，并且DeepMind、OpenAI、斯坦福大學(xué)等對(duì)其進(jìn)行了長(zhǎng)期研究與實(shí)踐。它強(qiáng)調(diào)智能不只存在于算法中，而是存在于感知-運(yùn)動(dòng)-反饋的閉環(huán)中。機(jī)器人、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)（Meta Learning）等是常見(jiàn)的技術(shù)載體。在這一范式里，訓(xùn)練一個(gè)智能體，不是給它喂數(shù)據(jù)，而是讓它“親身經(jīng)歷”：
機(jī)器人行走、抓取、探索的過(guò)程
虛擬環(huán)境中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)
模擬世界中的自我學(xué)習(xí)
具身智能是空間智能的“動(dòng)作延伸”，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(gè)更具平臺(tái)化與系統(tǒng)工程色彩的概念，由英偉達(dá)CEO黃仁勛提出，旨在打造一套完整的智能系統(tǒng)，不僅理解物理世界，還能在其中“行動(dòng)、改變、部署”。它包含三大關(guān)鍵能力閉環(huán)：
認(rèn)知理解（空間智能+多模態(tài)感知）
學(xué)習(xí)訓(xùn)練（合成數(shù)據(jù)+虛擬仿真+通用模型）
部署執(zhí)行（嵌入式系統(tǒng)+機(jī)器人+自動(dòng)駕駛系統(tǒng)）
簡(jiǎn)言之，物理AI是具身智能的系統(tǒng)化平臺(tái)化演進(jìn)，是空間智能的工業(yè)級(jí)落地通道。這是一次AI從“語(yǔ)義理解”向“物理控制”的飛躍。三者之間的關(guān)系緊密而復(fù)雜。物理AI、具身智能與空間智能雖然起源不同、技術(shù)路徑各異，但本質(zhì)上都在試圖解決同一個(gè)問(wèn)題：讓AI從“語(yǔ)言智能”走向“物理智能”。它們的共同目標(biāo)是讓智能體不僅能夠理解世界，更能夠感知、認(rèn)知并在其中行動(dòng)，實(shí)現(xiàn)從符號(hào)層面的“說(shuō)”到現(xiàn)實(shí)層面的“做”的演進(jìn)。從技術(shù)層面看，這三者高度交叉：多模態(tài)學(xué)習(xí)、三維仿真、合成數(shù)據(jù)生成、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與數(shù)字孿生等關(guān)鍵技術(shù)，幾乎是三者共同依賴的基礎(chǔ)能力。同時(shí)，在應(yīng)用場(chǎng)景上，也存在明顯重疊——自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、智能制造、物流與醫(yī)療等復(fù)雜物理場(chǎng)景，都是它們共同關(guān)注的落地方向。但三者的定位與演化路徑卻并不相同。
空間智能最早源于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與認(rèn)知科學(xué)的交叉研究，強(qiáng)調(diào)AI對(duì)真實(shí)世界中三維空間結(jié)構(gòu)、物體關(guān)系與動(dòng)態(tài)變化的理解。它是讓智能體“看懂世界”的第一步，廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、SLAM、導(dǎo)航與AR/VR等場(chǎng)景。其技術(shù)重心在于空間感知與建模能力的提升，整體仍偏向工具層和中間件，產(chǎn)業(yè)化程度較為局部。
具身智能則從認(rèn)知科學(xué)和機(jī)器人研究中發(fā)展而來(lái)，主張智能必須通過(guò)身體與環(huán)境的互動(dòng)來(lái)產(chǎn)生，強(qiáng)調(diào)感知—?jiǎng)幼髦g的耦合與經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)。這使得具身智能成為通用機(jī)器人和虛擬智能體發(fā)展的關(guān)鍵路徑，但目前仍以學(xué)術(shù)研究為主，商業(yè)化落地相對(duì)有限。它更像是物理智能的“哲學(xué)與方法論”，而非完整的產(chǎn)業(yè)方案。
相比之下，物理AI是一個(gè)更具系統(tǒng)工程特征和產(chǎn)業(yè)化傾向的新范式。由英偉達(dá)等公司推動(dòng)的物理AI，起源于對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中智能系統(tǒng)訓(xùn)練、部署和反饋的一體化需求。它不僅包含空間智能的認(rèn)知能力和具身智能的行為機(jī)制，更強(qiáng)調(diào)如何構(gòu)建一個(gè)從數(shù)據(jù)到模型、從仿真到部署的閉環(huán)平臺(tái)體系。其核心技術(shù)包括合成數(shù)據(jù)生成、虛擬仿真平臺(tái)（如Omniverse）、模型泛化能力與邊緣部署能力，目標(biāo)是服務(wù)于工業(yè)機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、智能工廠等大規(guī)模物理系統(tǒng)。
因此，物理AI不僅是技術(shù)路徑，更是平臺(tái)化與生態(tài)構(gòu)建的戰(zhàn)略選擇。在未來(lái)趨勢(shì)判斷上，雖然具身智能與空間智能各自代表了感知與行為的重要方向，但它們?nèi)跃窒抻诰植磕芰蜓芯宽?xiàng)目，缺乏統(tǒng)一系統(tǒng)的組織形式。而物理AI則正在以平臺(tái)閉環(huán)的方式整合上述能力，并在多個(gè)關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)中快速形成落地案例。隨著英偉達(dá)、西門(mén)子、寶馬、富士康、通用汽車(chē)等巨頭持續(xù)加碼，物理AI已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室走向現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，成為AI向物理世界延伸的更具系統(tǒng)性、更具商業(yè)化潛力的范式。
綜合來(lái)看，物理AI不僅更貼近產(chǎn)業(yè)需求，也具備構(gòu)建生態(tài)的能力，因此更有可能成為引領(lǐng)下一個(gè)AI核心趨勢(shì)的主導(dǎo)力量。它代表的是“具身智能+空間智能+工業(yè)平臺(tái)化+數(shù)據(jù)閉環(huán)”的融合體，不僅是一個(gè)學(xué)術(shù)理念，更是一個(gè)商業(yè)化可落地的“操作系統(tǒng)”戰(zhàn)略。
十年輪回：工業(yè)智能的兩次豪賭
物理AI的核心，是英偉達(dá)提出的“三臺(tái)計(jì)算機(jī)”架構(gòu)：
第一臺(tái)計(jì)算機(jī)——訓(xùn)練大腦：使用真實(shí)數(shù)據(jù)與合成數(shù)據(jù)結(jié)合，訓(xùn)練“機(jī)器人大腦”（以GR00T為代表）；
第二臺(tái)計(jì)算機(jī)——虛擬教室：由Omniverse提供支持，構(gòu)建高精度的虛擬環(huán)境，讓AI在其中模擬、學(xué)習(xí)、試錯(cuò)；
第三臺(tái)計(jì)算機(jī)——實(shí)際部署：將已訓(xùn)練好的模型部署到現(xiàn)實(shí)世界的機(jī)器人、自動(dòng)駕駛系統(tǒng)、工廠設(shè)備中。
這不是一個(gè)封閉系統(tǒng)，也不是一個(gè)“終極產(chǎn)品”，而是一個(gè)賦能開(kāi)發(fā)者的全棧工具包：從GPU芯片到CUDA庫(kù)，從AI模型到合成數(shù)據(jù)平臺(tái)，從仿真引擎到部署硬件，英偉達(dá)正在構(gòu)建一個(gè)橫跨虛擬與現(xiàn)實(shí)的物理AI開(kāi)發(fā)宇宙。如果說(shuō)“物理AI”是當(dāng)下更具系統(tǒng)性、更具落地性的智能范式，那么它必然也面臨來(lái)自歷史的鏡像挑戰(zhàn)。
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(gè)令人唏噓的事實(shí)——這不是第一次有人試圖用軟件和數(shù)據(jù)重塑工業(yè)世界。2012年，通用電氣（GE）在全球范圍內(nèi)高調(diào)推出其工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略，核心平臺(tái)名為Predix，它是工業(yè)界最早將“物聯(lián)網(wǎng)+云計(jì)算+大數(shù)據(jù)+AI”系統(tǒng)化整合的嘗試之一，標(biāo)志著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念的興起。GE對(duì)Predix的定位是Predix是為工業(yè)設(shè)備而生的操作系統(tǒng)，其核心理念可以總結(jié)為“三化”：數(shù)字化，將工業(yè)設(shè)備和流程全面傳感器化、聯(lián)網(wǎng)化；智能化，利用云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)、優(yōu)化；平臺(tái)化，提供標(biāo)準(zhǔn)化平臺(tái)，支持設(shè)備接入、數(shù)據(jù)處理、應(yīng)用開(kāi)發(fā)。
GE的愿景與今日英偉達(dá)如出一轍：打造一個(gè)面向物理世界的“操作系統(tǒng)”，通過(guò)數(shù)據(jù)采集、邊緣計(jì)算、云平臺(tái)、數(shù)字孿生和預(yù)測(cè)性維護(hù)，徹底改造能源、制造、醫(yī)療、交通等傳統(tǒng)行業(yè)。甚至在當(dāng)年，GE也提出了工業(yè)版“大腦-神經(jīng)-肌肉”的比喻框架，試圖將智能注入每一個(gè)渦輪機(jī)、油井和輸電站。這聽(tīng)起來(lái)與今天的“物理AI”何其相似？同樣是從數(shù)據(jù)到模型，從模擬到部署，從封閉系統(tǒng)走向平臺(tái)生態(tài)。但十年過(guò)去，Predix幾乎已經(jīng)淡出主流視野，而GE也不得不大幅收縮其數(shù)字化業(yè)務(wù)，甚至出售了部分Predix資產(chǎn)。Predix是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的“鼻祖”，它試圖用軟件重塑工業(yè)設(shè)備的智能性，雖然未能完全成功商業(yè)化，但其理念深刻影響了后來(lái)者如英偉達(dá)的物理AI戰(zhàn)略。
在當(dāng)前AI與工業(yè)深度融合趨勢(shì)下，回顧GE的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的得失，對(duì)比英偉達(dá)的物理AI戰(zhàn)略，可以為產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)提供較為清晰的方向與警示。問(wèn)題是：為什么GE的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略失敗了？英偉達(dá)是否可能步其后塵？答案的關(guān)鍵，在于兩者雖然表面相似，但戰(zhàn)略底層邏輯、技術(shù)時(shí)機(jī)、系統(tǒng)架構(gòu)與生態(tài)路徑存在本質(zhì)差別。GE的Predix是一個(gè)典型的“工業(yè)公司做平臺(tái)”的嘗試，問(wèn)題出在它既想做平臺(tái)，又無(wú)法真正跳脫“設(shè)備制造商”的身份。
雖然GE具有開(kāi)放性的“愿景”，但最終實(shí)踐證明Predix所服務(wù)的，更多是GE自家的設(shè)備，而無(wú)力構(gòu)建一個(gè)對(duì)第三方開(kāi)放、可擴(kuò)展、自演化的生態(tài)系統(tǒng)。它試圖自上而下地標(biāo)準(zhǔn)化一個(gè)極度復(fù)雜、多樣化的工業(yè)世界，卻忽視了開(kāi)發(fā)者、客戶和場(chǎng)景的多樣性與復(fù)雜性。Predix更像是一場(chǎng)“自用為主”的數(shù)字化工程，而非一個(gè)真正具備平臺(tái)屬性的技術(shù)生態(tài)。相比之下，英偉達(dá)的物理AI戰(zhàn)略雖然也有平臺(tái)野心，但其路徑選擇更像是“開(kāi)發(fā)者優(yōu)先+工具鏈先行”。
英偉達(dá)明確表示，它并不試圖構(gòu)建最終解決方案，而是提供一整套工具與算力基礎(chǔ)設(shè)施，從Omniverse的數(shù)字孿生建模，到Cosmos的合成數(shù)據(jù)鏈路，再到DGX和Jetson的訓(xùn)練與部署平臺(tái)，它賦能的是整個(gè)物理AI產(chǎn)業(yè)鏈，而非獨(dú)占某一條價(jià)值鏈。更關(guān)鍵的是，英偉達(dá)遇上了一個(gè)更好的時(shí)代窗口。GE發(fā)力Predix時(shí)，云計(jì)算尚在普及階段，AI算法剛剛進(jìn)入深度學(xué)習(xí)的早期，仿真技術(shù)尚未成熟，數(shù)據(jù)閉環(huán)難以形成。而今天，AI大模型、生成式仿真、硬件加速、數(shù)據(jù)飛輪、開(kāi)源生態(tài)，已經(jīng)形成了從“數(shù)據(jù)生成→模型訓(xùn)練→虛實(shí)映射→實(shí)體部署”的全鏈路基礎(chǔ)條件。物理AI不是孤立的技術(shù)跳躍，而是踩在了多個(gè)成熟技術(shù)交匯處的系統(tǒng)性迭代。
當(dāng)然，英偉達(dá)也不是沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)。每一個(gè)平臺(tái)構(gòu)建者都面臨同一個(gè)挑戰(zhàn)：如何讓生態(tài)真正自運(yùn)行，而不是依賴自己推動(dòng)；如何讓開(kāi)發(fā)者持續(xù)參與，而非短期遷徙；如何讓工業(yè)場(chǎng)景的千差萬(wàn)別，在一個(gè)統(tǒng)一技術(shù)底座上得到有效抽象與定制。但與GE的封閉、單點(diǎn)、重資產(chǎn)打法不同，英偉達(dá)的平臺(tái)架構(gòu)具備開(kāi)放性、模塊化、輕量級(jí)部署等天然優(yōu)勢(shì)。它不是試圖“替代”工業(yè)系統(tǒng)，而是“嵌入”工業(yè)流程；它不是高舉高打，而是通過(guò)開(kāi)發(fā)工具與底層芯片形成“生態(tài)滲透”；它不強(qiáng)調(diào)“平臺(tái)鎖定”，而是強(qiáng)調(diào)“工具賦能”。這正是二者命運(yùn)分野的核心所在。GE是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的先行者，卻死在“封閉平臺(tái)”的孤島上；而英偉達(dá)則以開(kāi)放生態(tài)與系統(tǒng)閉環(huán)，正引領(lǐng)物理AI成為連接虛擬與現(xiàn)實(shí)的橋梁。無(wú)論名詞叫“物理AI”還是別的什么，確定的是未來(lái)AI不再只活在屏幕里，它要走進(jìn)工廠、倉(cāng)庫(kù)、城市與醫(yī)院。誰(shuí)能控制物理世界中的智能體，誰(shuí)就擁有未來(lái)的計(jì)算平臺(tái)主導(dǎo)權(quán)。
工具、平臺(tái)與生態(tài)：誰(shuí)在物理AI中真正擁有未來(lái)？
平臺(tái)成敗，關(guān)鍵在人與生態(tài)。那么，在這場(chǎng)物理AI的競(jìng)賽中，產(chǎn)業(yè)鏈上的其他參與者該如何自處？又該如何避免成為下一個(gè)“GE”？這將是我們這一部分要探討的重點(diǎn)。在英偉達(dá)正在構(gòu)建的這個(gè)“物理AI操作系統(tǒng)”中，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)企業(yè)都面臨新的戰(zhàn)略抉擇。無(wú)論是機(jī)器人初創(chuàng)公司、工業(yè)自動(dòng)化集成商，還是傳統(tǒng)制造巨頭，都已感受到這場(chǎng)技術(shù)范式變革的逼近。然而，站在風(fēng)口，并不等于會(huì)飛；被卷入浪潮，也不等于擁有方向。如果說(shuō)前兩部分討論的是物理AI的技術(shù)邏輯與平臺(tái)格局，那么現(xiàn)在問(wèn)題變成了：在這場(chǎng)看似必然的系統(tǒng)性進(jìn)化中，產(chǎn)業(yè)鏈上的參與者該做什么？又該避免什么？
一、盲目跟風(fēng)，是物理AI最大的陷阱
當(dāng)前市場(chǎng)上的一種危險(xiǎn)趨勢(shì)是：將物理AI當(dāng)作一個(gè)“營(yíng)銷(xiāo)概念”來(lái)包裝，而非一個(gè)技術(shù)系統(tǒng)來(lái)構(gòu)建。某些企業(yè)急于貼標(biāo)簽，搶占風(fēng)口，結(jié)果只是表面接入英偉達(dá)工具鏈、倉(cāng)促推出一個(gè)仿真界面、發(fā)布一段AI演示視頻，實(shí)則底層能力、數(shù)據(jù)閉環(huán)和系統(tǒng)架構(gòu)毫無(wú)積累。換句話說(shuō)，是在用演示代替實(shí)現(xiàn)、用概念掩蓋結(jié)構(gòu)性缺陷。而更大的風(fēng)險(xiǎn)在于：物理AI不是“模塊疊加”，而是“范式遷移”。它要求企業(yè)重新思考研發(fā)流程、數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、部署架構(gòu)、軟硬協(xié)同等一整套系統(tǒng)工程。任何想用“貼皮式整合”來(lái)蹭熱度的公司，最終都將在落地階段暴露出系統(tǒng)性短板。在這個(gè)意義上，物理AI不是一場(chǎng)“技術(shù)競(jìng)速”，而是一場(chǎng)“系統(tǒng)能力管理”的比拼。它更像是一次“產(chǎn)業(yè)大重構(gòu)”，而不僅是一輪“產(chǎn)品小升級(jí)”。
二、真正的參與，始于“能力內(nèi)生化”
對(duì)于開(kāi)發(fā)者與機(jī)器人企業(yè)而言，最核心的策略是能力內(nèi)生。這意味著不應(yīng)只是“使用英偉達(dá)的工具”，而是要理解這些工具所構(gòu)建的底層邏輯，并在其中構(gòu)建自己的獨(dú)特能力閉環(huán)。例如開(kāi)發(fā)者應(yīng)聚焦于構(gòu)建具備遷移性與泛化能力的模型訓(xùn)練架構(gòu)，而不是僅針對(duì)單一場(chǎng)景優(yōu)化；機(jī)器人公司應(yīng)在感知、控制、動(dòng)作規(guī)劃之間構(gòu)建自主的數(shù)據(jù)采集與學(xué)習(xí)循環(huán)，而不是依賴靜態(tài)建模；自動(dòng)化解決方案提供商應(yīng)從“項(xiàng)目制”思維轉(zhuǎn)向“產(chǎn)品化+平臺(tái)化”的可復(fù)用結(jié)構(gòu)。更進(jìn)一步，企業(yè)的重心是在自身系統(tǒng)中構(gòu)建“虛實(shí)融合”的能力：能模擬+能訓(xùn)練+能部署+能反饋。這種能力一旦建立，就具備了“自演化”的潛力，而不是陷入平臺(tái)依賴與工具鎖定。
三、構(gòu)建護(hù)城河的關(guān)鍵：數(shù)據(jù)、場(chǎng)景與反饋回路
在物理AI時(shí)代，真正稀缺的資源不再是模型，也不是算力，而是高質(zhì)量的、結(jié)構(gòu)化的、可用于訓(xùn)練的物理世界數(shù)據(jù)。誰(shuí)掌握了真實(shí)交互數(shù)據(jù)，誰(shuí)就掌握了模型演化的燃料；誰(shuí)建立了場(chǎng)景級(jí)數(shù)據(jù)閉環(huán)，誰(shuí)就擁有了不可替代的反饋機(jī)制。因此，產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)應(yīng)該思考：我的系統(tǒng)能否持續(xù)生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)？我的場(chǎng)景是否具備通用性遷移價(jià)值？我的反饋是否能反哺模型優(yōu)化？這就要求企業(yè)不再只是“接入平臺(tái)”，而是要成為平臺(tái)生態(tài)中“能產(chǎn)出、能反饋、能積累”的節(jié)點(diǎn)。否則，所有表面上的創(chuàng)新，最終都會(huì)淪為平臺(tái)的“數(shù)據(jù)供應(yīng)商”或“能力中介”。
寫(xiě)在最后
從“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”到“物理AI”，從Predix到Omniverse，技術(shù)史的進(jìn)程從未缺少宏大敘事。每一輪范式轉(zhuǎn)移到來(lái)之時(shí)，少不了資本與媒體的熱捧、企業(yè)的盲目跟進(jìn)，以及技術(shù)烏托邦式的想象。而當(dāng)泡沫退去，真正留下來(lái)的，往往是那些在熱潮中保持定力、在冷卻期持續(xù)積累的人。物理AI的確是一場(chǎng)技術(shù)范式的躍遷。它不僅重塑了AI的開(kāi)發(fā)方式，更挑戰(zhàn)了我們對(duì)“智能系統(tǒng)”如何與現(xiàn)實(shí)世界交互的基本認(rèn)知。它匯聚了具身智能、空間理解、多模態(tài)學(xué)習(xí)、仿真訓(xùn)練與系統(tǒng)部署等多個(gè)前沿技術(shù)的融合方向，也確實(shí)為機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、智慧制造等領(lǐng)域帶來(lái)了新的可能。
但正因其復(fù)雜性，物理AI不可能是一個(gè)短期爆發(fā)的風(fēng)口，而更像是一個(gè)十年以上的系統(tǒng)工程。它要求跨越模型、數(shù)據(jù)、算力、接口、標(biāo)準(zhǔn)、生態(tài)等多個(gè)層級(jí)的協(xié)同演化，每一個(gè)環(huán)節(jié)的成熟都不是一蹴而就。以大模型為例，從2017年Transformer論文問(wèn)世到GPT-4的廣泛應(yīng)用，整整耗費(fèi)了六年時(shí)間；而物理AI涉及的系統(tǒng)復(fù)雜度遠(yuǎn)高于語(yǔ)言模型，其周期只會(huì)更長(zhǎng)，不會(huì)更短。
因此，對(duì)產(chǎn)業(yè)而言，真正重要的不是“是否入場(chǎng)”，而是以什么姿態(tài)、什么節(jié)奏、什么結(jié)構(gòu)性能力入場(chǎng)。盲目追逐平臺(tái)化敘事，只會(huì)淪為巨頭生態(tài)的邊緣節(jié)點(diǎn)；急于推出“物理AI產(chǎn)品”，往往在沒(méi)有數(shù)據(jù)閉環(huán)、算力積累、系統(tǒng)認(rèn)知的前提下，陷入不可持續(xù)的試驗(yàn)?zāi)嗵丁?/p>
我們需要更低的短期期待，更耐心的長(zhǎng)期準(zhǔn)備。放棄“快速顛覆”的幻想，轉(zhuǎn)向“漸進(jìn)式演化”的策略。將資源投入到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、虛實(shí)融合能力、模型訓(xùn)練閉環(huán)與開(kāi)發(fā)者生態(tài)的構(gòu)建上，用五年甚至十年的視角去積累場(chǎng)景理解與系統(tǒng)集成能力。唯有如此，物理AI才可能從今天的技術(shù)構(gòu)想，走向明天的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實(shí)。
參考資料：
1.英偉達(dá)Omniverse物理AI操作系統(tǒng)擴(kuò)展至更多行業(yè)和伙伴，來(lái)源：英偉達(dá)
2.Nvidia’s bold bet on physical AI takes shape，來(lái)源：maginative.com
3.The evolution of AI from AlphaGo to AI agents, physical AI and beyond，來(lái)源：technologyreview.com
