行业核心观点 - 英伟达公司首席执行官黄仁勋在2026年CES上表示，“物理人工智能（物理AI）”的“ChatGPT时刻”已经到来，其将在未来数年内实现规模化应用，成为下一轮全球科技竞争的核心赛道 [1] 物理AI的定义与底层逻辑 - 物理AI在生成式AI的基础上，学会了理解3D空间位置关系及现实世界物理规律，能接收传感器温度、距离等真实数据，并转化成机器人可执行的动作指令或帮助实体设备做出符合现实逻辑的判断 [2] - 物理AI的三大核心要素是数据、平台和模型，其应用前需经过虚拟训练平台：为真实空间创建数字孪生体，同步传感器数据，在虚拟环境中模拟操作并记录交互数据，供模型学习 [5] - 通过“虚拟训练场”，自主机器可以安全且快速地反复练习成千上万次甚至几百万次，以提前“预习”现实世界的技能 [5] 物理AI的市场规模与核心赛道 - 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 [8] - 工业机器人与自动驾驶是物理AI的两大核心赛道 [8] 物理AI在制造业与物流的落地场景 - 物理AI将自动化设备升级为能感知环境、判断状况、灵活应变的主动助手，例如仓库自动搬运机器人可在复杂环境中绕开障碍物运送货物 [8] - 工厂机械臂可通过传感器分辨传送带上零件的摆放角度，自动调整抓握力度和姿势，实现轻拿轻放或攥紧抓牢 [10] - 手术机器人可依靠物理AI掌握穿针、缝合等毫米级精细操作，比传统机器人更稳、更精准，辅助医生完成高难度手术 [10] 物理AI在自动驾驶的落地场景 - 物理AI是自动驾驶汽车的“智能老司机”，能实时处理摄像头、雷达等传感器捕捉的路况信息，凭借融合视觉识别、逻辑推理与动作决策的智能模型，在高速巡航或应对复杂场景时做出及时可靠的驾驶决策 [10] 物理AI的发展挑战 - 打造高精度物理仿真环境需融合材料属性、动力学参数等多源数据，场景建模成本高昂，且不同行业物理规律差异显著，通用模型开发难度大 [13] - 模拟环境与真实世界存在细微差异，导致机器人在实体部署时误差率上升，模拟训练效果无法与现实完全对应 [13] - 物理系统中微小的错误率可能引发连锁反应，从浪费原材料、制造残次品到损坏设备甚至引发安全事故，AI系统的“幻觉输出”可能在生产批次中持续扩散放大，对成本与运营造成叠加负面影响 [15] - 相关可解释性与责任追溯机制需要进一步建立和完善 [15] - 互联增加了网络风险，安全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，影响物理安全和运营连续性 [15]