生物智能与具身智能发展现状 - 当前具身智能真正缺乏第三阶段的生物智能即模拟学习能力 物理AI是构建模拟学习的核心技术 [1] - 人形机器人产业虽处早期但模型侧发展迅速 物理AI将成为解决机器人与物理世界交互最后一环的关键技术 [1] - 生物智能五阶段演变揭示发展脉络 物理形态到大脑机理均以"仿生"脉络发展演绎 [1] 智能驾驶模型算法演进 - 智能驾驶算法模型发展对理解机器人具身智能具有奠基意义 行业核心人才与算法存在迁移效应 [2] - BEV架构实现2D图像到3D空间扩展 赋予模型初级空间智能能力 [2] - 基于模型的强化学习（系统2）是人形机器人"可用"与"不可用"的关键区别 其核心在于物理AI的仿真能力 [2] 世界模型技术架构 - 世界模型≈空间智能+物理AI 需同时具备理解生成3D几何关系与符合物理规律的交互能力 [3] - 英伟达Cosmos世界模型平台体现该技术方向 [3] 3D数据获取路径 - 互联网缺乏海量3D数据 现有LLM与VLM局限于文字图像视频处理 [4] - 真实数据采集成本高（房租+人力）规模效应弱且耗时 [4] - 仿真合成数据通过Real2Sim2Real方式获取 成本服从摩尔定律且数据质量不低 是更具性价比的路径 [4] 物理AI的核心价值 - 物理AI解决机器人与物理世界交互最后一环 需处理力反馈信息并服从物理定律 [5][6] - 与智能驾驶避免物理交互不同 机器人在服务与工业场景需高频物理交互（如抓取搬运） [5] - 物理AI直接回应机器人产业"缺数据"的核心难题 [6]