当AI学会理解物理定律，并在现实世界中行动，我们正站在一场新工业革命的门槛上。

2026年1月，英伟达CEO黄仁勋在CES展会上的宣言引发全球关注：“物理AI的ChatGPT时刻已经到来——机器开始理解、推理并在真实世界中行动。”

这一论断的背后，是英伟达开源其自动驾驶模型Alpamayo，并宣布首款搭载该技术的梅赛德斯-奔驰CLA将于第一季度在美国上路。

同样引人深思的是，早在2023年5月，马斯克就预言特斯拉将迎来“ChatGPT时刻”，届时数百万特斯拉汽车将能自动驾驶。两位科技领袖不约而同地使用同一概念，预示着AI正从数字世界迈向物理世界。

01 物理AI：从虚拟理解到物理行动的革命性跨越

物理AI标志着人工智能发展的分水岭。黄仁勋将AI演进分为四个阶段：感知AI、生成AI、代理AI，最终到达物理AI。当AI不仅能生成文字和图像，还能理解质量、摩擦、惯性等物理定律，并在现实环境中执行任务，这才是真正的革命性突破。

物理AI的核心在于“理解并作用于真实世界”。与传统生成式AI不同，物理AI并非只处理文本、图像或代码，而是能够理解物理世界的运行规律，并在现实环境中执行任务的智能系统。

这类模型通常先在高度逼真的虚拟环境中通过合成数据训练，再被部署到机器人、自动驾驶汽车或工业设备中。

英伟达通过三大技术支柱支撑物理AI落地：一是Newton物理引擎，可实时模拟真实世界力学动态；二是Cosmos基础模型平台，能将视觉听觉转化为可执行的物理动作；三是GPU+LPU混合算力架构，实现推理效率百倍提升。

02 自动驾驶：物理AI首个规模化应用场景

自动驾驶成为物理AI最先实现规模化落地的应用领域。黄仁勋明确表示，“自动驾驶汽车将是第一个面向主流市场的大规模物理AI系统”。

英伟达开源的Alpamayo模型是这一趋势的典型代表。作为业界首个为自动驾驶研究社区设计的思维链推理VLA模型，Alpamayo采用100亿参数架构，能够展示每个决策背后的逻辑。

该模型的最大创新在于将思维链AI推理与路径规划技术深度融合。与传统模型不同，Alpamayo遇到复杂场景时不会直接输出动作，而是模拟人类思考过程：“我看到停止标志，左边有车辆驶来，还有行人过马路。我应该减速，完全停下，等待行人通过......”。

英伟达并非唯一看到这一趋势的公司。特斯拉早已将其全自动驾驶系统FSD视为物理AI的重要应用。而随着Alpamayo的开源，更多车企将能快速跟进这一技术路线。

03 机器人产业：迎来自己的“ChatGPT时刻”

黄仁勋特别强调，“机器人产业已迎来属于自己的‘ChatGPT时刻’”。这一判断基于仿真技术与合成数据的成熟，使机器人开发突破了现实数据稀缺的瓶颈。

物理AI为机器人带来了前所未有的能力。在CES舞台上，黄仁勋与一对BDX机器人亲密互动，展示英伟达的人形机器人通用基础模型“GR00T”如何让机器人学习像人类一样行动。

机器人领域的物理AI应用前景广阔。从LG的消费级机器人、Caterpillar的工业机器人，到Agility的人形机器人、Franka的手术机械臂，均基于英伟达的Jetson计算平台与Isaac Sim训练环境构建。

机器人领域的“ChatGPT时刻”意味着，随着技术成熟，机器人开发将从实验室快速走向规模化商业应用，复制大语言模型的爆发路径。

04 三层技术栈：物理AI的完整基础设施

英伟达为物理AI构建了完整的技术栈。黄仁勋指出：“构建物理AI需要三台计算机”。具体包括：用DGX系统训练AI模型；用Omniverse平台进行仿真验证；用Jetson/Thor等边缘计算平台部署到实体机器人或汽车中。

这一技术栈形成了从虚拟训练到现实部署的完整闭环。此外，英伟达还推出了“三台计算机”框架：用于训练AI模型的计算机、用于推理模型的计算机，以及为仿真设计的计算机。

仿真在物理AI中扮演着关键角色。黄仁勋强调：“仿真是英伟达所做的一切物理AI工作的基础”。通过Omniverse等仿真平台，AI可以在高度逼真的虚拟环境中安全地学习物理规律。

英伟达的开源策略也加速了物理AI发展。通过开放NeMo、BioNeMo、Clara NeMo等全套工具链，英伟达让不同规模的企业和开发者都能参与物理AI创新。

05 物理AI的挑战与解决方案

物理AI面临的最大挑战之一是训练数据稀缺。黄仁勋指出：“收集真实世界训练数据缓慢又昂贵...所以答案是合成数据”。

英伟达的Cosmos世界基础模型正是这一解决方案的体现。该模型通过真实数据与合成数据结合的方式，为自动驾驶和机器人训练提供大规模、可扩展的数据来源。

安全性是物理AI的另一大挑战。英伟达在自动驾驶系统中采用了两套技术栈：一套是以端到端方式训练的Alpamayo技术栈，另一套则是更加强调安全性的自动驾驶技术栈作为“防护栏系统”。

黄仁勋强调：“所有安全系统都应该具备多样性和冗余性”。这种双重保障机制确保了物理AI系统在现实世界中的安全运行。

06 商业应用：从“卖铲人”到生态构建者

英伟达在物理AI时代的角色正在转变。虽然仍被视为AI时代的“卖铲人”，但英伟达正从技术供应商跃升至生态规则制定者。

Alpamayo的开源是这一战略的具体体现。通过开源这一平台，英伟达正在构建一个围绕其技术的生态系统，类似于当年通过CUDA为GPU构建的开发者生态。

物理AI的商业化路径已经清晰。英伟达已宣布与多家企业合作：与西门子将AI工具引入工业领域；与梅赛德斯-奔驰推出搭载Alpamayo的CLA车型；与Uber合作扩展L4级自动驾驶出行网络。

黄仁勋展望：“未来十年里，我相当肯定世界上很大一部分汽车将是自动驾驶或高度自动驾驶的”。这一预测基于AI推理能力的突破以及与车企的深度合作。

07 物理AI的未来展望

物理AI的发展将经历从特定场景到通用能力的过程。当前，物理AI主要在自动驾驶、工业机器人等特定领域应用，但未来将扩展到更广泛的物理世界。

黄仁勋描绘了物理AI的远景：“数字形式的智能不应抛下任何人”。通过开源全栈工具链，英伟达旨在降低AI开发门槛，让更多参与者能够受益于物理AI技术。

物理AI还将推动新型硬件的发展。随着AI从数字世界走向物理世界，需要新型传感器、执行器和计算平台来支撑其在现实环境中的运行。

最终，物理AI将改变人与机器的互动方式。当AI能够理解物理世界并安全地在其中行动，人类将能够以更自然的方式与AI协作，共同解决现实世界的复杂问题。

物理AI的“ChatGPT时刻”不仅是一个技术里程碑，更是AI从虚拟世界走向物理世界的转折点。随着自动驾驶汽车上路和机器人能力提升，我们正见证一场堪比工业革命的技术变革。

黄仁勋的愿景是构建一个全栈AI平台，让每个企业、行业与国家都能参与AI革命。在这一愿景下，物理AI将成为推动各行业升级的核心引擎，重塑制造业、物流、医疗等关键领域。

如果说ChatGPT改变了我们与数字世界的交互方式，那么物理AI将改变我们与物理世界的互动方式——这一变革的影响将更为深远。