行业趋势：AI应用从数字向物理领域演进 - 2026年人工智能的主流应用正从数字领域的生成与对话，无可逆转地转向物理领域的感知应用[1] - AI智能的形态正从手机屏幕里跃迁出来，并越来越多地嵌入物理世界的运行中，例如在电网中实现数字孪生与多模态大模型融合以提升运营效率[3] 核心概念：物理AI的定义与挑战 - 物理AI是指可以理解物理定律、与现实环境互动并施加改变的智能系统，其特性是实现“假设－AI模拟－实验验证”的科研新范式[4] - 业内共识认为物理AI的突破可能更为艰难，5到10年的深耕可能只是起步[4] - 物理AI的发展逻辑与语言模型不同，它需要海量的物理交互语料来内化世界的运行法则，这种“知道”和“体会”必须靠“经历”而非仅靠标注[4] 技术路径：分层架构与端到端学习的融合 - 传统机器人学采用分层架构（感知、规划、控制），其优势是清晰、模块化，帮助国内机器人公司在仓储、巡检等场景快速落地，但存在信息损耗和延迟的天花板[5] - 当前趋势是实现更极致的“端到端”学习，让AI从视觉输入直接映射到动作输出，但面临数据来源、安全性以及错误输出导致真实物理损坏的挑战[5] - “世界模型”概念被推至前台，它让智能体在采取真实行动前能进行快速、低成本的推演，但构建通用物理世界模型极具挑战性[5] - 未来主流可能是一种基于世界模型的分层决策，融合大脑的想象规划与小脑脊髓的反射稳定，而非相互取代[6] 数据解决方案：合成数据与人类视频预训练 - 行业通过“开源节流”提升效率，首当其冲的是利用高保真物理仿真引擎（如英伟达Isaac Sim）以零边际成本生成近乎无限的合成数据[7] - 存在著名的“仿真到现实”鸿沟，虚拟世界的物理参数与真实世界存在微妙差异[7] - 另一种“开源”思路是利用人类日常视频（如YouTube第一视角视频）进行预训练，让AI无监督地学习物体属性和物理常识[7] - 前沿探索如英伟达GROOT模型，正实践“人类视频预训练+仿真微调+真机精调”的混合模式，暗示未来可能形成人类经验、虚拟仿真和实体交互的“三位一体”数据生态[7] 中国发展路径：工程落地与战略纵深 - 中国物理AI的发展路径更突出工程的场景落地，优势在于将前沿技术迅速工程化、产品化，并依托完整供应链控制成本[9] - 中国常常是第一个能将技术稳定、便宜地用在工厂流水线、物流仓库或电网巡检中的国家，这种工程化和成本控制能力构成了强大的市场穿透力[9] - 通过顶层设计为物理AI提供了清晰的应用场景和产业通道，“人工智能+”行动和“具身智能”被写入政府工作报告，系统性地开辟了庞大复杂的“训练场”[10] - 具体目标包括2027年智能终端普及率达到70%，为物理AI进化设定了现实坐标系[10] 发展前景与终极挑战 - 物理AI的终极梦想是“通用”智能体，能像人一样快速适应新环境、新任务，但距离此目标可能比想象更远[11] - 行业技术应用没有一招制胜的奇点，需要在感知、控制、规划、材料、能源等每一个环节持续突破[11] - 当智能体在人群中自主移动时，其决策失误的后果是物理性的，因此可解释性、安全冗余、伦理规范将成为不可逾越的生命线[11] - 2026年是一个重要的路标，标志着AI真正开始脱离虚拟领域，尝试触碰并塑造物理现实[12]