1. 定义与核心概念
Physical AI 指的是能够感知、理解、推理并与物理世界进行实时互动的智能系统,。
- 区别于数字AI：传统的生成式AI（如ChatGPT）主要处理文本和图像等数字信息，而Physical AI必须处理物理约束（如重力、摩擦、质量）并执行物理动作,。
- 具身假设（Embodiment Hypothesis）：其核心理念是智能并非纯粹的计算抽象，而是通过与环境的直接交互涌现出来的。Physical AI构成了数字大脑与物理身体的结合。
- 物理图灵测试：NVIDIA提出了“物理图灵测试”的概念，即当人类无法分辨一项物理任务（如做一顿晚餐）是由人类还是机器人完成时，才算真正实现了具身智能。
2. 技术架构与核心突破
Physical AI的实现依赖于一个复杂的技术栈，涵盖了从模型到硬件的多个层面：
A. 视觉-语言-动作 (VLA) 模型与基础模型
- VLA模型：目前的趋势是将视觉-语言模型（VLM）演进为VLA模型，使其能够直接输出电机指令或动作令牌。例如，NVIDIA发布的Isaac GR00T和Cosmos模型，旨在让机器人具备推理和规划能力。
- 知识隔离（Knowledge Insulation）：研究发现，直接微调VLM进行连续动作控制可能会破坏模型原有的语义知识。Physical Intelligence公司提出了一种“知识隔离”的训练方法，通过切断动作专家（Action Expert）向VLM骨干的梯度回传，在保持语义理解的同时实现高频、精确的连续控制,,。
- 液态神经网络（Liquid Neural Networks, LNNs）：这是一种适应性强、紧凑的模型架构，特别适合动态环境。在深水地平线溢油模拟中，基于LNN的LTC-RK4模型在空间精度上比传统的LSTM模型高出23%,。
B. 仿真与世界模型 (Simulation & World Models)
- Sim-to-Real（仿真到现实）：由于真实物理数据稀缺且昂贵，高保真的物理仿真成为训练Physical AI的关键。NVIDIA的Omniverse和Isaac Sim提供了基于物理的合成数据生成环境,。
- 世界模型：能够预测物理世界动态的模型（如NVIDIA Cosmos Predict）正在被用于评估机器人策略和生成训练数据，解决了数据瓶颈问题,。
C. 边缘计算与专用芯片
- 端侧算力：为了保证实时性和安全性，Physical AI依赖高性能的边缘计算。
- NVIDIA：推出了基于Blackwell架构的Jetson Thor和Jetson T4000，专为人形机器人和边缘AI设计，提供高达1200 TFLOPS的AI算力,。
- Qualcomm：发布了Dragonwing IQ10处理器，集成了异构边缘计算和安全岛设计，支持高达700 TOPS的算力，面向工业机器人和人形机器人,。
3. 2025-2026年的主要趋势与产业格局
A. 从实验到部署 (Pilot to Production)
2025年被视为Physical AI从“演示”转向“工业化代理”的一年。企业不再满足于单一任务的自动化，而是追求通用的“通才”机器人,。
- 人形机器人商业化：人形机器人的硬件成本在两年内下降了40%，预计到2035年市场规模将达到380亿美元,。
- 巨头合作：Boston Dynamics与Google DeepMind宣布合作，将Gemini Robotics基础模型集成到Atlas机器人中，旨在汽车制造等场景中实现环境理解与任务执行。
B. 应用场景的深化
- 工业制造：Physical AI正在改变“多品种、小批量”的生产线。机器人可以通过观察人类演示快速学习新任务。
- 医疗健康：从手术机器人到护理机器人，Physical AI正在提升手术精度并缓解医护短缺。Agentic AI（代理型AI）与Physical AI结合，正在重塑医疗运营。
- 环境治理：利用多智能体群体机器人（Swarm Robotics）和LTC网络进行石油泄漏的自主监测和清理,。
C. 主权AI (Sovereign AI) 与监管
- 主权AI：各国正在投资建设独立的基础设施（算力、数据、模型），以确保AI技术自主可控。在医疗和金融等受监管行业，数据驻留要求推动了本地化Physical AI的发展,。
- 监管落地：2026年是AI监管的关键转折点。欧盟《AI法案》进入全面执行阶段，对高风险AI系统（包括机器人）提出了严格要求。美国各州和中国也相继出台了针对AI安全和算法备案的法规,,。
4. 挑战与未来展望
尽管进展迅速，Physical AI仍面临严峻挑战：
- Sim-to-Real Gap：尽管仿真技术在进步，但模拟与现实物理环境之间仍存在差距，特别是在处理复杂接触和非结构化环境时。
- 数据稀缺：与文本数据不同，高质量的机器人交互数据极难获取。这促使了对合成数据和模拟训练的依赖,。
- 安全性与可靠性：在物理世界中，AI的错误可能导致实际损害。因此，功能安全（Safety）和可解释性是部署的关键门槛,。
总体而言，Physical AI正处于“ChatGPT时刻”的前夜，通过融合先进的模型推理能力、低延迟的边缘计算和先进的机械本体，它有望在未来十年内彻底改变工业、物流和日常生活。