在近日的CES 2026演講中，黃仁勛大肆渲染物理AI，其認為：“物理AI的‘ChatGPT時刻’已經(jīng)到來”。從業(yè)界的反饋來看，大家也一致公認AI正從理解語言、生成內容，進入“理解、推理并改造物理世界”的歷史性新階段。
同時，這也意味著全球物理AI不再遙遠，其規(guī)模化應用已拉開序幕！
一、物理AI的核心價值
物理AI正成為繼生成式AI后的下一個浪潮。簡單來說，生成式AI創(chuàng)造了數(shù)字世界的內容，而物理AI則要操控物理世界的物體。
這項技術通過傳感器感知環(huán)境，通過算法理解物理規(guī)律，最后驅動機器完成實體任務。也就是說，它讓機器擁有了與現(xiàn)實世界互動的智能。
物理AI的應用邊界正快速拓展。從工廠里的機械臂到家庭服務機器人，從自動駕駛汽車到智慧城市管理平臺，物理AI的“手和腳”正延伸到各個角落。
具體來說，工業(yè)機器人、自動駕駛、高端制造、醫(yī)療以及低空經(jīng)濟等都是物理AI天然的應用場景。這意味著，誰能掌握物理AI的核心技術，誰就能主導未來實體經(jīng)濟的智能化轉型。
全球物理AI專利分布呈現(xiàn)出有趣的雙軌態(tài)勢。中國在專利申請量上占據(jù)絕對優(yōu)勢，華為、百度和騰訊位列全球物理AI專利綜合得分前三名。
數(shù)據(jù)顯示，全球AI學術專利排行榜前15名全部被中國高校包攬，這反映出中國在基礎研究方面的強大投入。
但在專利質量這一核心指標上，美國公司仍占據(jù)明顯優(yōu)勢。英特爾、英偉達和Alphabet等美國科技巨頭持有的專利被引用率和商業(yè)轉化率更高。
也就是說，中國在“專利數(shù)量賽道”領先，美國則在“專利質量賽道”占據(jù)高地。 這種分布格局預示著未來的競爭將更加復雜和多元。
三、物理AI產(chǎn)業(yè)化的三大挑戰(zhàn)以及平臺之爭
物理AI的產(chǎn)業(yè)化道路遠非一帆風順。仿真與現(xiàn)實之間的差距是首要障礙。
在虛擬世界訓練完美的AI機器人，一旦進入現(xiàn)實環(huán)境，可能因為光線變化、摩擦力差異或材料特性而完全失靈。這種“模擬到現(xiàn)實的鴻溝”是目前產(chǎn)業(yè)化面臨的最大技術挑戰(zhàn)之一。
成本與標準問題同樣突出。創(chuàng)建高精度仿真環(huán)境所需投入巨大，且行業(yè)內缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)和接口標準。
IDC的調研顯示，全球能夠同時具備數(shù)字建模、仿真訓練和實體部署完整能力的企業(yè)不足15%，這意味著大多數(shù)參與者只能從事產(chǎn)業(yè)鏈的某一環(huán)節(jié)，難以形成有效閉環(huán)。
安全責任界定則是法律與倫理層面的難題。當物理AI系統(tǒng)做出錯誤決策導致財產(chǎn)損失或人身傷害時，責任應由誰承擔？這個問題至今沒有明確答案，制約了物理AI在關鍵領域的應用推廣。
于是，物理AI統(tǒng)一技術標準和應用的平臺成為了全球爭奪的焦點。隨著技術發(fā)展，物理AI的競爭焦點正從單一算法轉向平臺能力。英偉達的Omniverse平臺已經(jīng)建立起從仿真環(huán)境構建到AI訓練再到實體部署的全鏈條能力。
國內科技企業(yè)也在這一領域積極布局，索辰科技發(fā)布的“天工·開物”平臺，就是在對標Omniverse的物理仿真解決方案。這意味著，物理AI的競爭已不再是單點技術的比拼，而是生態(tài)系統(tǒng)和平臺能力的全面較量。
同時，行業(yè)領軍企業(yè)已經(jīng)開始系統(tǒng)布局。現(xiàn)代汽車集團宣布將人形機器人作為核心戰(zhàn)略，計劃在2028年前將其波士頓動力的Atlas機器人部署到生產(chǎn)線；英偉達則通過硬件、平臺到應用的垂直整合，試圖定義行業(yè)標準。那中國物理AI的機會在哪兒呢？
四、中國物理AI的絕佳機遇
眾所周知中國是“世界工廠”和全球制造業(yè)中樞，因而中國擁有全球最豐富的物理AI應用場景和最大規(guī)模的制造業(yè)基礎，這為技術快速迭代提供了得天獨厚的試驗場。
在低空經(jīng)濟、智慧城市等新興領域，中國已經(jīng)形成了較為完整的產(chǎn)業(yè)鏈條。華為、百度等企業(yè)正將物理AI技術深度融入自己的業(yè)務版圖，形成了“應用驅動創(chuàng)新”的獨特路徑。這意味著，中國有可能通過場景優(yōu)勢，在物理AI的產(chǎn)業(yè)化應用上實現(xiàn)彎道超車。
但基礎平臺和核心元器件的短板同樣不容忽視。在物理仿真引擎、高性能傳感器和專用AI芯片等關鍵領域，中國企業(yè)與國際領先水平仍有明顯差距。如何補強這些產(chǎn)業(yè)鏈關鍵環(huán)節(jié)，將是中國物理AI產(chǎn)業(yè)必須面對的挑戰(zhàn)。
物理AI的產(chǎn)業(yè)化將是一個漸進式滲透過程。未來3-5年，物理AI將主要在高端制造、自動駕駛等高價值工業(yè)場景中成熟落地。隨著成本下降和技術標準化，物流倉儲、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)等中等復雜度領域將成為物理AI的第二波應用場景。
麥肯錫預測，到2030年，全球約30%的物理工作可以實現(xiàn)自動化。從長遠看，物理AI最終將進入家庭服務和個性化醫(yī)療等更廣闊的消費級市場。
這意味著，物理AI不僅會改變產(chǎn)品和生產(chǎn)，還將重塑整個商業(yè)生態(tài)；可以說中國占據(jù)了得天獨厚的優(yōu)勢和資源。
因此，AI不再只是屏幕后的助手，而是成為能在工廠、街道、家庭中真正動手干活、承擔現(xiàn)實責任的“行動者”。隨著物理AI的平臺戰(zhàn)爭愈演愈烈，只有掌握從環(huán)境重建到仿真訓練再到實體操控全鏈條技術的企業(yè)，才能在這場競賽中最終勝出。
