机器开始理解重力，自动驾驶学会预判风雨中的湿滑路面，手术机械臂懂得生命的脆弱——物理AI正让机器获得某种意义上的“具身意识”。

2026年1月，英伟达CEO黄仁勋在CES展会上的宣告引发业界震动：“物理AI的ChatGPT时刻已经到来”。这位AI领袖预测，物理AI将成为继感知AI、生成AI、代理AI之后人工智能发展的第四阶段，也是最具变革性的阶段。

物理AI是指能够理解现实世界并与之进行交互的AI模型，是“使自主机器在真实物理世界中感知、理解和执行复杂操作”的技术。其核心在于让AI系统理解并应用重力、摩擦、材料特性等物理规律，实现从虚拟智能到实体执行的跨越。

01 革命性跨越：从“会说话”到“会做事”的AI

物理AI代表着人工智能领域的根本性转变。中国科学技术大学王翔教授阐释道：“物理AI意味着AI系统具备在真实世界中‘感知—推理—行动—反馈’的闭环能力”。它不仅会思考，更能通过机器人等具身设备执行任务，并从真实反馈中持续纠错、自我进化。

与主要基于互联网文本和图像数据训练而成的生成式AI不同，物理AI学会了理解3D空间里的位置关系以及现实世界的物理规律。它接收现实中传感器的温度、距离等真实数据，最后转化成机器人能直接执行的动作指令，帮助实体设备做出符合现实逻辑的判断。

数据、平台和模型是物理AI的三大核心要素。物理AI在应用到现实场景前会经过虚拟训练平台：给真实空间创建数字孪生体，将现实中传感器收集的数据同步到这个能实时互动的虚拟空间里。

然后在这个虚拟环境中模拟现实里的各种操作，记录相关动作、碰撞、光影变化等交互数据，最终让AI快速理解学习。

黄仁勋在2026年CES展会上用两款产品为物理AI写下注脚：基于超2000万小时真实数据训练的物理AI模型Cosmos，以及面向自动驾驶的开源推理模型Alpamayo。前者如AI的“物理教科书”，教会机器理解碰撞、重力等行为规律；后者则是自动驾驶的“大脑”，能在复杂路况中自主判断。

02 应用场景：制造业、自动驾驶与医疗领域的革命性变革

智能制造新范式

在智能制造领域，物理AI正将自动化从“固定流程”推进到“动态泛化”。传统产线依赖固定程序，变更即需停机调整。而搭载物理AI的产线可实时感知物料位置、检测缺陷、动态优化节奏。

某新能源电池厂通过英伟达Omniverse构建数字孪生系统，使设备利用率提升35%，能耗降低20%。特斯拉工厂的焊接机器人在物理AI辅助下，精度突破0.1毫米，能双手协同完成精密作业。

更值得关注的是，多台自主移动机器人可在车间协同作业，不仅能避开静态障碍，还能预判工人路径、主动避让，实现真正的人机共融。黄仁勋预言：“未来十年，工厂将由AI协调的机器人团队运营”。

自动驾驶的“智能老司机”

自动驾驶是物理AI的“主战场”。当前多数自动驾驶系统仍依赖标注数据，面对雨雪、事故等“边缘场景”往往力不从心。而基于物理AI的先进模型采用视觉—语言—行动架构，不仅能“看见”路况，更能“理解”交通参与者的意图与行为之间的因果关系。

蘑菇车联发布的MogoMind模型展示了这种能力，它可以实时处理摄像头、雷达等传感器捕捉的周边路况信息，凭借融合了视觉识别、逻辑推理与动作决策的智能模型，在各种复杂交通场景中做出及时可靠的驾驶决策。

小鹏自动驾驶系统融合物理AI后，应对恶劣天气的能力提升30%；特斯拉Optimus机器人通过虚拟训练，动作精度提高50倍。

医疗领域的“精准手”

在医疗领域，物理AI正推动手术机器人走向更高精度。传统远程操作依赖医生经验，而新一代系统可通过物理建模，精确计算组织张力、缝合力度与器械形变，自动调整参数。

在心脏搭桥手术中，物理AI能实时分析血流动力学与组织弹性，指导机械臂以最佳压力完成血管吻合，避免撕裂或渗漏。临床试验表明，达芬奇手术机器人集成物理AI后，术中出血量减少40%；超声穿刺机器人在经过虚拟器官模型训练后，操作失误率下降60%。

NVIDIA与GE医疗合作开发的Isaac for Healthcare平台，正推进自主诊断成像开发，通过物理AI技术实现患者定位、扫描与质量检测等复杂工作流的自动化。

03 核心技术：数字孪生与虚拟训练场

物理AI的核心技术基础是数字孪生和虚拟训练环境。在应用到现实场景前，物理AI会经过一个虚拟训练平台：先给工厂等真实空间创建一个数字孪生体（虚拟镜像），将现实传感器收集到的温度、距离等数据同步到这个能实时互动的虚拟空间。

然后在这个虚拟环境里“安”上虚拟传感器、机器人等，模拟现实里的各种操作，记录相关动作、碰撞、光影变化等各类交互数据。有了这个“虚拟训练场”，自主机器就能提前“预习”现实世界的技能，可以反复练习成千上万次甚至几百万次，安全且快速地学习。

物理AI在智能制造中正塑造柔性生产新范式。元始智能科技构建的“物理原生AI”平台，将物理原理与AI架构深度耦合，为高端制造、新能源、材料研发等领域提供低数据依赖、高可靠性的智能预测与优化服务，助力传统工业从经验驱动向智能驱动的变革。

小鹏汽车发布的第二代VLA大模型去掉传统VLA模型的“语言转译”环节，首次实现从视觉信号到动作指令的端到端直接生成，实现AI的统一认知，使AI能够在实时环境中做出解释性、预测性决策。

04 面临挑战：成本、技术与伦理难题

尽管前景广阔，物理AI的大规模落地仍面临多重挑战。

成本与数据挑战

首当其冲的是成本问题。真实交互数据昂贵、稀缺且反馈延迟，长尾工况难以覆盖，导致物理AI的学习与迭代成本居高不下。例如，一辆无人车可能需行驶数百万公里才能遭遇一次极端天气下的紧急场景，而每一次失误都可能代价高昂。

要打造和真实世界基本一致的高精度物理仿真环境，需要融合多源数据，比如材料属性、动力学参数等，场景建模成本高昂。不同行业物理规律差异显著，如工业机器人与医疗手术机器人的力学特性不同，通用模型开发难度大。

技术障碍

物理AI需在开放环境中应对未知场景、实时干扰，并在仿真与现实的偏差中保持鲁棒性与可控性。从虚拟到现实的跨越，物理AI仍面临动力学、传感噪声等多重壁垒。

尽管模拟环境中的视觉图像相当逼真，但与现实世界仍然存在不少细微的差异。机器人或许能在模拟环境中熟练完成动作和任务，但进入真实物理场景后，模拟训练的效果无法和现实情况完全对应，导致实体部署时误差率上升。

伦理与安全挑战

伦理与责任问题同样不容忽视。若物理AI驱动的无人车发生事故，责任应归于开发者、运营商还是AI自身？当前法律框架尚未完善，亟待建立清晰规则。

物理AI必须具备内生安全机制，叠加可验证的安全约束、全链路审计与合规闭环，才能支撑其规模化部署。在物理系统中，哪怕是极其微小的错误率，都可能引发连锁反应：小到浪费原材料、造出残次品，大到弄坏设备，甚至引发安全事故。

人机信任的鸿沟依然存在。许多人担忧被AI取代，或对机器决策缺乏信心。唯有通过透明设计、渐进部署与持续沟通，才能赢得社会接纳。

05 未来展望：物理AI推动产业与社会变革

物理AI带来的变革远不止于技术进步，更将驱动产业模式与社会结构的深层变革。

物理AI相关市场规模预计将在2030年达数万亿美元，覆盖制造业、物流、医疗、智能驾驶等领域。其中，工业机器人与自动驾驶是两大核心赛道。到2030年，中国自动驾驶市场规模有望达到1.2万亿元，低空经济市场规模可能增长至3.5万亿元，具身智能机器人市场规模预计也将达到1.55万亿元。

物理AI将推动就业市场从“组织依赖”向“个体赋能”转变。世界经济论坛预测，到2030年，人工智能将替代全球约9200万个岗位，但同时创造更多新就业岗位。这些新岗位不再局限于传统组织形态，更青睐能够与AI技术协同工作、具备高阶认知能力的个体。

王翔强调：“物理AI不仅是技术的迭代，更是认知的跃迁。真正的智能，不只是‘算得快’，更是‘懂世界’”。当机器人开始理解重力，当自动驾驶汽车学会预判风雨中的湿滑路面，当手术机械臂懂得生命的脆弱与组织的柔软，机器正在获得某种意义上的“具身意识”。

未来十年，工厂将由AI协调的机器人团队运营，自动驾驶汽车将自如应对复杂路况，手术机器人在物理AI辅助下完成高难度操作。这一切变革的核心，是AI从理解数据走向理解物理规律，从生成内容走向操控现实。

物理AI将重塑整个产业生态，催生数万亿美元市场，重新定义人机关系。