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”進入我們的視野時間不久，但它的進展似乎比預想中的要快，可以說目前英偉達對物理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，進入物理世界的深水區(qū)。
而英偉達正以一種極具野心的方式，推動這一進程：打造“物理AI”的平臺級基礎設施，重構從訓練、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，英偉達的“物理AI”戰(zhàn)略已開始具備現(xiàn)實可驗證的輪廓。
一批全球領先的工業(yè)巨頭——西門子、寶馬、富士康、施耐德、歐姆龍、SAP、通用汽車等——正在與英偉達合作，將AI引入制造、倉儲、自動駕駛、機器人等復雜的物理系統(tǒng)中。今天這篇文章并不想僅僅圍繞英偉達的物理AI展開，而是將探討以下幾個關鍵問題：
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術語到底有何異同？它們是同義詞、進化鏈，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(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺有何相似與不同？GE為何失敗，英偉達會不會重蹈覆轍？
對于整個AI產(chǎn)業(yè)鏈的開發(fā)者、硬件企業(yè)、系統(tǒng)集成商而言，面對“物理AI”這股新浪潮，如何參與？如何避免盲目跟風？又該如何構建真正可持續(xù)的創(chuàng)新能力？
在AI從對話模型跨越到具身智能體的轉(zhuǎn)折點上，我們需要的不只是技術的狂熱，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通向真實世界的路徑分叉口
在英偉達相對激進而系統(tǒng)的推進之下，“物理AI”這一術語開始頻繁出現(xiàn)在技術媒體、產(chǎn)業(yè)報告中。但這并不是一場概念的“獨角戲”，而是與近年來AI學界與工業(yè)界持續(xù)探索的兩個關鍵方向，具身智能與空間智能，形成了復雜而微妙的交匯。三者之間既有繼承關系，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)將無從辨識趨勢；若不理解差異，企業(yè)也無法做出清晰的技術選型與戰(zhàn)略下注。
因此，在分析英偉達的平臺化布局之前，我們首先需要回答一個根本性的問題：到底什么是物理AI？它與具身智能、空間智能有什么不同？誰才是通向物理世界的真正入口？結(jié)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(jīng)系統(tǒng)，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
空間智能關注的是AI如何理解三維空間結(jié)構、物體之間的相對關系、環(huán)境中的幾何拓撲等。這一概念由斯坦福教授李飛飛在2023年提出，是從計算機視覺走向認知智能的一次躍遷。空間智能的核心在于：構建世界模型。它讓AI不再只識別“這是一只貓”，而是知道“這只貓在桌子上，貓正在移動，下一秒可能掉下來”?？梢哉f，空間智能是具身智能與物理AI的感知認知器官與底座。
2. 具身智能：讓AI具有“身體”與“經(jīng)驗”
具身智能是一種更具哲學和認知科學背景的觀點：智能必須通過身體與環(huán)境互動來獲得，它由多位學者與企業(yè)家共同推動，并且DeepMind、OpenAI、斯坦福大學等對其進行了長期研究與實踐。它強調(diào)智能不只存在于算法中，而是存在于感知-運動-反饋的閉環(huán)中。機器人、強化學習、元學習（Meta Learning）等是常見的技術載體。在這一范式里，訓練一個智能體，不是給它喂數(shù)據(jù)，而是讓它“親身經(jīng)歷”：
機器人行走、抓取、探索的過程
虛擬環(huán)境中的強化學習
模擬世界中的自我學習
具身智能是空間智能的“動作延伸”，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是一個更具平臺化與系統(tǒng)工程色彩的概念，由英偉達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、改變、部署”。它包含三大關鍵能力閉環(huán)：
認知理解（空間智能+多模態(tài)感知）
學習訓練（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)+機器人+自動駕駛系統(tǒng)）
簡言之，物理AI是具身智能的系統(tǒng)化平臺化演進，是空間智能的工業(yè)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。物理AI、具身智能與空間智能雖然起源不同、技術路徑各異，但本質(zhì)上都在試圖解決同一個問題：讓AI從“語言智能”走向“物理智能”。它們的共同目標是讓智能體不僅能夠理解世界，更能夠感知、認知并在其中行動，實現(xiàn)從符號層面的“說”到現(xiàn)實層面的“做”的演進。從技術層面看，這三者高度交叉：多模態(tài)學習、三維仿真、合成數(shù)據(jù)生成、強化學習與數(shù)字孿生等關鍵技術，幾乎是三者共同依賴的基礎能力。同時，在應用場景上，也存在明顯重疊——自動駕駛、機器人、智能制造、物流與醫(yī)療等復雜物理場景，都是它們共同關注的落地方向。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算機視覺與認知科學的交叉研究，強調(diào)AI對真實世界中三維空間結(jié)構、物體關系與動態(tài)變化的理解。它是讓智能體“看懂世界”的第一步，廣泛應用于自動駕駛、SLAM、導航與AR/VR等場景。其技術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。
具身智能則從認知科學和機器人研究中發(fā)展而來，主張智能必須通過身體與環(huán)境的互動來產(chǎn)生，強調(diào)感知—動作之間的耦合與經(jīng)驗學習。這使得具身智能成為通用機器人和虛擬智能體發(fā)展的關鍵路徑，但目前仍以學術研究為主，商業(yè)化落地相對有限。它更像是物理智能的“哲學與方法論”，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。由英偉達等公司推動的物理AI，起源于對現(xiàn)實世界中智能系統(tǒng)訓練、部署和反饋的一體化需求。它不僅包含空間智能的認知能力和具身智能的行為機制，更強調(diào)如何構建一個從數(shù)據(jù)到模型、從仿真到部署的閉環(huán)平臺體系。其核心技術包括合成數(shù)據(jù)生成、虛擬仿真平臺（如Omniverse）、模型泛化能力與邊緣部署能力，目標是服務于工業(yè)機器人、自動駕駛、智能工廠等大規(guī)模物理系統(tǒng)。
因此，物理AI不僅是技術路徑，更是平臺化與生態(tài)構建的戰(zhàn)略選擇。在未來趨勢判斷上，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椖?，缺乏統(tǒng)一系統(tǒng)的組織形式。而物理AI則正在以平臺閉環(huán)的方式整合上述能力，并在多個關鍵產(chǎn)業(yè)中快速形成落地案例。隨著英偉達、西門子、寶馬、富士康、通用汽車等巨頭持續(xù)加碼，物理AI已經(jīng)從實驗室走向現(xiàn)實場景，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。
綜合來看，物理AI不僅更貼近產(chǎn)業(yè)需求，也具備構建生態(tài)的能力，因此更有可能成為引領下一個AI核心趨勢的主導力量。它代表的是“具身智能+空間智能+工業(yè)平臺化+數(shù)據(jù)閉環(huán)”的融合體，不僅是一個學術理念，更是一個商業(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，是英偉達提出的“三臺計算機”架構：
第一臺計算機——訓練大腦：使用真實數(shù)據(jù)與合成數(shù)據(jù)結(jié)合，訓練“機器人大腦”（以GR00T為代表）；
第二臺計算機——虛擬教室：由Omniverse提供支持，構建高精度的虛擬環(huán)境，讓AI在其中模擬、學習、試錯；
第三臺計算機——實際部署：將已訓練好的模型部署到現(xiàn)實世界的機器人、自動駕駛系統(tǒng)、工廠設備中。
這不是一個封閉系統(tǒng)，也不是一個“終極產(chǎn)品”，而是一個賦能開發(fā)者的全棧工具包：從GPU芯片到CUDA庫，從AI模型到合成數(shù)據(jù)平臺，從仿真引擎到部署硬件，英偉達正在構建一個橫跨虛擬與現(xiàn)實的物理AI開發(fā)宇宙。如果說“物理AI”是當下更具系統(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，我們不能忽視一個令人唏噓的事實——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，核心平臺名為Predix，它是工業(yè)界最早將“物聯(lián)網(wǎng)+云計算+大數(shù)據(jù)+AI”系統(tǒng)化整合的嘗試之一，標志著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)概念的興起。GE對Predix的定位是Predix是為工業(yè)設備而生的操作系統(tǒng)，其核心理念可以總結(jié)為“三化”：數(shù)字化，將工業(yè)設備和流程全面傳感器化、聯(lián)網(wǎng)化；智能化，利用云計算和機器學習對數(shù)據(jù)進行預測、優(yōu)化；平臺化，提供標準化平臺，支持設備接入、數(shù)據(jù)處理、應用開發(fā)。
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(tǒng)”，通過數(shù)據(jù)采集、邊緣計算、云平臺、數(shù)字孿生和預測性維護，徹底改造能源、制造、醫(yī)療、交通等傳統(tǒng)行業(yè)。甚至在當年，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渦輪機、油井和輸電站。這聽起來與今天的“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)走向平臺生態(tài)。但十年過去，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，甚至出售了部分Predix資產(chǎn)。Predix是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的“鼻祖”，它試圖用軟件重塑工業(yè)設備的智能性，雖然未能完全成功商業(yè)化，但其理念深刻影響了后來者如英偉達的物理AI戰(zhàn)略。
在當前AI與工業(yè)深度融合趨勢下，回顧GE的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略的得失，對比英偉達的物理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。問題是：為什么GE的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略失敗了？英偉達是否可能步其后塵？答案的關鍵，在于兩者雖然表面相似，但戰(zhàn)略底層邏輯、技術時機、系統(tǒng)架構與生態(tài)路徑存在本質(zhì)差別。GE的Predix是一個典型的“工業(yè)公司做平臺”的嘗試，問題出在它既想做平臺，又無法真正跳脫“設備制造商”的身份。
雖然GE具有開放性的“愿景”，但最終實踐證明Predix所服務的，更多是GE自家的設備，而無力構建一個對第三方開放、可擴展、自演化的生態(tài)系統(tǒng)。它試圖自上而下地標準化一個極度復雜、多樣化的工業(yè)世界，卻忽視了開發(fā)者、客戶和場景的多樣性與復雜性。Predix更像是一場“自用為主”的數(shù)字化工程，而非一個真正具備平臺屬性的技術生態(tài)。相比之下，英偉達的物理AI戰(zhàn)略雖然也有平臺野心，但其路徑選擇更像是“開發(fā)者優(yōu)先+工具鏈先行”。
英偉達明確表示，它并不試圖構建最終解決方案，而是提供一整套工具與算力基礎設施，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的訓練與部署平臺，它賦能的是整個物理AI產(chǎn)業(yè)鏈，而非獨占某一條價值鏈。更關鍵的是，英偉達遇上了一個更好的時代窗口。GE發(fā)力Predix時，云計算尚在普及階段，AI算法剛剛進入深度學習的早期，仿真技術尚未成熟，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、開源生態(tài)，已經(jīng)形成了從“數(shù)據(jù)生成→模型訓練→虛實映射→實體部署”的全鏈路基礎條件。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(tǒng)性迭代。
當然，英偉達也不是沒有風險。每一個平臺構建者都面臨同一個挑戰(zhàn)：如何讓生態(tài)真正自運行，而不是依賴自己推動；如何讓開發(fā)者持續(xù)參與，而非短期遷徙；如何讓工業(yè)場景的千差萬別，在一個統(tǒng)一技術底座上得到有效抽象與定制。但與GE的封閉、單點、重資產(chǎn)打法不同，英偉達的平臺架構具備開放性、模塊化、輕量級部署等天然優(yōu)勢。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，而是通過開發(fā)工具與底層芯片形成“生態(tài)滲透”；它不強調(diào)“平臺鎖定”，而是強調(diào)“工具賦能”。這正是二者命運分野的核心所在。GE是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的先行者，卻死在“封閉平臺”的孤島上；而英偉達則以開放生態(tài)與系統(tǒng)閉環(huán)，正引領物理AI成為連接虛擬與現(xiàn)實的橋梁。無論名詞叫“物理AI”還是別的什么，確定的是未來AI不再只活在屏幕里，它要走進工廠、倉庫、城市與醫(yī)院。誰能控制物理世界中的智能體，誰就擁有未來的計算平臺主導權。
工具、平臺與生態(tài)：誰在物理AI中真正擁有未來？
平臺成敗，關鍵在人與生態(tài)。那么，在這場物理AI的競賽中，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“GE”？這將是我們這一部分要探討的重點。在英偉達正在構建的這個“物理AI操作系統(tǒng)”中，每一個節(jié)點企業(yè)都面臨新的戰(zhàn)略抉擇。無論是機器人初創(chuàng)公司、工業(yè)自動化集成商，還是傳統(tǒng)制造巨頭，都已感受到這場技術范式變革的逼近。然而，站在風口，并不等于會飛；被卷入浪潮，也不等于擁有方向。如果說前兩部分討論的是物理AI的技術邏輯與平臺格局，那么現(xiàn)在問題變成了：在這場看似必然的系統(tǒng)性進化中，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，是物理AI最大的陷阱
當前市場上的一種危險趨勢是：將物理AI當作一個“營銷概念”來包裝，而非一個技術系統(tǒng)來構建。某些企業(yè)急于貼標簽，搶占風口，結(jié)果只是表面接入英偉達工具鏈、倉促推出一個仿真界面、發(fā)布一段AI演示視頻，實則底層能力、數(shù)據(jù)閉環(huán)和系統(tǒng)架構毫無積累。換句話說，是在用演示代替實現(xiàn)、用概念掩蓋結(jié)構性缺陷。而更大的風險在于：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、模型訓練、部署架構、軟硬協(xié)同等一整套系統(tǒng)工程。任何想用“貼皮式整合”來蹭熱度的公司，最終都將在落地階段暴露出系統(tǒng)性短板。在這個意義上，物理AI不是一場“技術競速”，而是一場“系統(tǒng)能力管理”的比拼。它更像是一次“產(chǎn)業(yè)大重構”，而不僅是一輪“產(chǎn)品小升級”。
二、真正的參與，始于“能力內(nèi)生化”
對于開發(fā)者與機器人企業(yè)而言，最核心的策略是能力內(nèi)生。這意味著不應只是“使用英偉達的工具”，而是要理解這些工具所構建的底層邏輯，并在其中構建自己的獨特能力閉環(huán)。例如開發(fā)者應聚焦于構建具備遷移性與泛化能力的模型訓練架構，而不是僅針對單一場景優(yōu)化；機器人公司應在感知、控制、動作規(guī)劃之間構建自主的數(shù)據(jù)采集與學習循環(huán)，而不是依賴靜態(tài)建模；自動化解決方案提供商應從“項目制”思維轉(zhuǎn)向“產(chǎn)品化+平臺化”的可復用結(jié)構。更進一步，企業(yè)的重心是在自身系統(tǒng)中構建“虛實融合”的能力：能模擬+能訓練+能部署+能反饋。這種能力一旦建立，就具備了“自演化”的潛力，而不是陷入平臺依賴與工具鎖定。
三、構建護城河的關鍵：數(shù)據(jù)、場景與反饋回路
在物理AI時代，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)構化的、可用于訓練的物理世界數(shù)據(jù)。誰掌握了真實交互數(shù)據(jù)，誰就掌握了模型演化的燃料；誰建立了場景級數(shù)據(jù)閉環(huán)，誰就擁有了不可替代的反饋機制。因此，產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)應該思考：我的系統(tǒng)能否持續(xù)生成訓練數(shù)據(jù)？我的場景是否具備通用性遷移價值？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”，而是要成為平臺生態(tài)中“能產(chǎn)出、能反饋、能積累”的節(jié)點。否則，所有表面上的創(chuàng)新，最終都會淪為平臺的“數(shù)據(jù)供應商”或“能力中介”。
寫在最后
從“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”到“物理AI”，從Predix到Omniverse，技術史的進程從未缺少宏大敘事。每一輪范式轉(zhuǎn)移到來之時，少不了資本與媒體的熱捧、企業(yè)的盲目跟進，以及技術烏托邦式的想象。而當泡沫退去，真正留下來的，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的確是一場技術范式的躍遷。它不僅重塑了AI的開發(fā)方式，更挑戰(zhàn)了我們對“智能系統(tǒng)”如何與現(xiàn)實世界交互的基本認知。它匯聚了具身智能、空間理解、多模態(tài)學習、仿真訓練與系統(tǒng)部署等多個前沿技術的融合方向，也確實為機器人、自動駕駛、智慧制造等領域帶來了新的可能。
但正因其復雜性，物理AI不可能是一個短期爆發(fā)的風口，而更像是一個十年以上的系統(tǒng)工程。它要求跨越模型、數(shù)據(jù)、算力、接口、標準、生態(tài)等多個層級的協(xié)同演化，每一個環(huán)節(jié)的成熟都不是一蹴而就。以大模型為例，從2017年Transformer論文問世到GPT-4的廣泛應用，整整耗費了六年時間；而物理AI涉及的系統(tǒng)復雜度遠高于語言模型，其周期只會更長，不會更短。
因此，對產(chǎn)業(yè)而言，真正重要的不是“是否入場”，而是以什么姿態(tài)、什么節(jié)奏、什么結(jié)構性能力入場。盲目追逐平臺化敘事，只會淪為巨頭生態(tài)的邊緣節(jié)點；急于推出“物理AI產(chǎn)品”，往往在沒有數(shù)據(jù)閉環(huán)、算力積累、系統(tǒng)認知的前提下，陷入不可持續(xù)的試驗泥潭。
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”的幻想，轉(zhuǎn)向“漸進式演化”的策略。將資源投入到基礎數(shù)據(jù)、虛實融合能力、模型訓練閉環(huán)與開發(fā)者生態(tài)的構建上，用五年甚至十年的視角去積累場景理解與系統(tǒng)集成能力。唯有如此，物理AI才可能從今天的技術構想，走向明天的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實。
參考資料：
1.英偉達Omniverse物理AI操作系統(tǒng)擴展至更多行業(yè)和伙伴，來源：英偉達
2.Nvidia’s bold bet on physical AI takes shape，來源：maginative.com
3.The evolution of AI from AlphaGo to AI agents, physical AI and beyond，來源：technologyreview.com
