物理AI的核心概念与进展 - 英伟达正在构建"物理AI"平台级基础设施，重构从训练、仿真到部署的全链条，已与西门子、宝马、富士康、施耐德、欧姆龙、SAP、通用汽车等工业巨头合作[1] - 物理AI是连接感知与行动的中枢神经系统，包含三大关键能力闭环：训练大脑、虚拟教室、实际部署[5][16] - 物理AI代表"具身智能+空间智能+工业平台化+数据闭环"的融合体，是一个商业化可落地的"操作系统"战略[11] 物理AI与相关概念的差异 - 空间智能关注AI如何理解三维空间结构与物体关系，是具身智能与物理AI的感知底座[2][3] - 具身智能强调智能必须通过身体与环境互动获得，是物理AI的"生命核心"[4] - 物理AI更具系统工程特征和产业化倾向，整合空间智能与具身智能能力并形成平台体系[9] 英伟达的物理AI战略 - 采用"三台计算机"架构：训练大脑(GR00T)、虚拟教室(Omniverse)、实际部署系统[14][16] - 战略路径为"开发者优先+工具链先行"，提供从Omniverse到DGX和Jetson的全套工具与算力基础设施[23] - 相比GE的Predix，英伟达平台更具开放性、模块化和轻量级部署优势，强调生态渗透而非平台锁定[27][28] 物理AI的产业应用与趋势 - 应用场景包括工业机器人、自动驾驶、智能工厂等大规模物理系统[9] - 已从实验室走向现实场景，成为AI向物理世界延伸的系统性范式[11] - 需要跨越模型、数据、算力、接口等多层级协同演化，是十年以上的系统工程[37][38] 产业链参与建议 - 避免盲目跟风概念营销，需构建从研发流程到系统架构的整体能力[32] - 开发者应聚焦构建具备迁移性与泛化能力的模型训练架构[34] - 企业需掌握高质量物理世界数据，建立场景级数据闭环与反馈机制[35]