2025 年秋，" 物理 AI" 走到人工智能舞台中央，成为全球科技企业竞相角逐的焦点。

当英伟达站在 5 万亿美元市值的门口，物理 AI 成为了那块敲门砖。在今年 GTC 大会上，黄仁勋系统阐述了物理 AI 技术战略，同时公布量子计算、6G 网络等前沿领域的重大布局。

在主题为 " 涌现 Emergence" 的 2025 小鹏科技日上，小鹏汽车勾勒出物理 AI 在未来出行的清晰图景，并且围绕物理 AI 发布了第二代 VLA、Robotaxi、全新一代人形机器人 IRON，以及小鹏汇天飞行体系四项重要应用。

一场席卷全球的物理 AI 竞赛已全面打响，从硅谷到中国，科技巨头们正以千亿级投入争夺下一个技术时代的话语权。

物理 AI 落地三大关键环节

2020 年，瑞士联邦材料科学与技术实验室 Aslan Miriyev 与伦敦帝国理工学院 Mirko Kovac 在《Nature Machine Intelligence》首次提出 " 物理 AI" 概念，强调机体、控制、感知等要素的协同演进。

2024 年，英伟达首席执行官黄仁勋将其视为 AI 发展的核心方向，提出通过感知、推理和行动链实现物理交互能力。

物理 AI 将人工智能从 " 数字理解 " 推向 " 物理交互 " 的维度跨越，已成为衡量科技企业核心竞争力的新标尺，其落地依赖三大关键环节：虚拟环境的物理建模与训练、高质量物理数据的生成与推理、真实场景的感知与决策闭环。

虚拟建模是物理 AI 的基础，其核心是通过融合经典物理定律与深度学习，构建与真实世界高度一致的仿真环境，主要通过生成式物理引擎和强化学习技术实现，结合神经网络模拟物理规律并生成训练数据。

生成式物理引擎融合经典物理定律（力学、热力学等）与深度学习，构建多物理场耦合的仿真系统，支持刚体、流体、电磁等多场景的动态模拟，这其中需要平衡仿真精度与实时性，同时具备可扩展性，能适配不同复杂度的物理场景（从简单运动到复杂材料交互）。高精度建模与实时计算存在天然矛盾，需通过算法优化（如分层积分、动态阻尼调整）缩小差距。

物理 AI 的性能依赖于高质量数据的支撑，而 " 合成数据 + 真实数据 " 的虚实融合模式，解决了真实物理数据稀缺、标注困难的痛点。高质量数据的生成与推理主要依赖于物理建模、数据采集技术和生成模型的结合，通过真实数据采集、物理约束优化和算法生成等方式实现。

该环节通过物理引擎生成合成数据，并结合生成式 AI 扩展数据多样性；推理阶段需要嵌入物理约束，实现对物体运动、交互关系的预测与归因。其中，数据需要满足 " 物理真实性 "（符合客观规律）与 " 分布全面性 "（覆盖极端场景与边界条件）要求，推理过程需具备可解释性，而非纯黑盒预测。挑战在于合成数据与真实数据存在域差距，需通过数据增强、虚实融合技术缩小差异，同时物理数据的高效推理对算力与算法架构提出了更高要求。

物理 AI 的最终价值在于落地真实场景，真实场景中的感知与决策闭环主要依赖于多模态数据融合、端到端模型架构和实时算力支持，通过感知环境、理解意图、快速决策和精准执行实现闭环。

该环节将虚拟训练的模型与真实物理世界对接，完成 " 感知 - 决策 - 执行 - 反馈 " 的闭环迭代，让 AI 适配真实环境的不确定性。多传感器融合（视觉、力控、惯性测量等）实现环境与物体状态的精准感知；决策算法需结合模型预测控制与强化学习，兼顾实时性与鲁棒性。而真实环境的复杂性（非结构化、动态变化）远超虚拟场景，需要解决模型泛化能力不足的问题，同时端侧部署需要进一步平衡推理速度、精度与硬件功耗。

海外科技巨头的战略卡位

当物理 AI 已成为人工智能领域下一个关键赛点，全球科技巨头凭借各自优势，形成了特色鲜明的发展路径。

在巴塞罗那智慧城市博览会世界大会上，英伟达集中展示物理 AI 应用成果，其整合 Omniverse、Cosmos 和 Metropolis 等平台，不仅能模拟真实世界环境，还能生成合成数据、训练视觉语言模型（VLM），并通过 AI 代理分析城市视频流，形成一个从数据到决策的完整生态闭环。

针对真实场景训练成本高、风险大（如机器人高危作业测试、飞行器气动实验）的痛点，Omniverse 通过 " 高精度物理建模 + 数字孪生 " 提供解决方案，不仅可以模拟重力、摩擦力、流体力学等多物理场效应，还能支持机器人硬件设计与算法验证的虚拟化，缩短原型迭代周期。

物理 AI 面临的第二个痛点是数据枯竭危机，需要附带物理属性的高质量数据，Cosmos 通过 " 生成式建模 + 物理推理 " 双重能力突破瓶颈，其通过文本、图像输入生成物理逼真的视频数据，解决了传统 VLM 无法处理多步骤物理任务的缺陷，可以基于先验知识预判物理变化，自主推理下一步骤或动作。

在动态现实场景中，物理 AI 需要低延迟感知和实时决策（如自动驾驶避障、智慧城市交通调度），Metropolis 通过 " 边缘视觉分析 + 算力协同 " 构建感知底座，既可以通过感知设备进行多模态物理动态捕捉，还能在边缘端进行实时推理加速秒，满足物理 AI 毫秒级动作生成需求。

谷歌 DeepMind 走出了通用智能的路线。今年 9 月，DeepMind 正式发布新一代通用机器人基座模型—— Gemini Robotics 1.5 系列。这一系列由两大模型组成：Gemini Robotics 1.5（GR 1.5）负责动作执行的多模态大模型；Gemini Robotics-ER 1.5（GR-ER 1.5）强化推理能力，提供规划与理解支持。其中，ER 代表 " 具身推理 "。该系列模型不止于对语言、图像进行理解，还结合了视觉、语言与动作（VLA），并通过具身推理来实现 " 先思考，再行动 "。

两者结合，能让机器人不仅完成折纸、解袋子这样的单一动作，还能解决分拣深浅色衣物、根据某地天气自动打包行李这种需要理解外部信息、分解复杂流程的多步任务。它甚至还能根据特定地点的特定要求（比如北京和上海的不同垃圾分类标准），自己上网搜索，以帮助人们完成垃圾分类。该模型还能够在多种不同的机器人之间进行能力的零样本跨平台迁移。

特斯拉则坚持产品驱动策略，Optimus 二代机器人搭载自研的物理引擎，其拥有 22 个自由度的灵巧手能够完成叠衬衫、在工厂分拣物品等任务，还能将千万辆特斯拉汽车的驾驶数据转化为物理 AI 训练素材，形成出行场景反哺机器人研发的独特闭环。马斯克对 Optimus 项目寄予厚望，他设定了一个极其激进的目标，计划到今年年底便生产多达 5000 台 Optimus 机器人。

今年 6 月，亚马逊宣布将在其神秘的硬件研发部门 Lab126 内组建一支新的 Agentic AI 团队，开始物理 AI 的研发工作。这一决定标志着亚马逊正式进军物理 AI 的研发领域，特别是针对机器人技术的深度探索。

亚马逊仓库中的岗位，可能会成为首批受到物理 AI 影响的领域。近期，亚马逊发布了一款名为 "Blue Jay" 的新型多功能仓库机器人系统，并透露其已在美国南卡罗来纳州的一处仓库投入测试。Blue Jay 整合了拣选、分类和整合包裹等多个环节，旨在将此前三个独立的机器人工作站合而为一。

亚马逊计划到 2027 年实现 75% 仓储物流自动化，或减少超 50 万岗位招聘，节省 126 亿美元人力成本。

除了 Blue Jay，亚马逊还推出了另外两项技术创新。其中之一是名为 "Project Eluna" 的代理式 AI 系统，旨在为运营经理提供决策支持。该系统可以整合历史和实时数据，预测运营瓶颈并向操作员推荐解决方案。另一项创新是为配送司机设计的增强现实 AR 眼镜。这款眼镜集成了人工智能、传感器和摄像头，可在司机视野内叠加路线导航、危险提醒（如提示客户住处有狗）等信息，并能扫描包裹。

物理 AI 重塑生产力

这场全球竞赛的背后，是物理 AI 重塑生产力格局的巨大潜能。

Gartner 抛出重磅预测，到 2030 年，IT 部门的所有工作都将与 AI 深度绑定，AI 将彻底重塑传统工作模式与人才需求格局。其中，未来五年内，25% 的 IT 工作将完全由机器人独立执行，剩余 75% 的工作则需人类从业者借助 AI 工具协同完成。

物理 AI 的终极价值，在于将人类从重复物理劳动中解放出来。当 Robotaxi 自动完成城市通勤、机器人承担高危作业、飞行汽车打通低空通道，人类得以专注于创意、研发等更高价值的活动。这种生产力解放带来的将是生产力的巨大跃升，当每个机器都能理解物理世界，人类将获得前所未有的自由。

在工业领域，物理 AI 核心在于将传统 " 刚性自动化 " 升级为 " 柔性自主化 "，实现生产全流程的效率跃迁与成本优化。其变革逻辑围绕 " 数字孪生训练场 + 自主决策机器人 + 全链路协同优化 " 三大支柱展开。

数字孪生技术让工厂摆脱了物理试错的低效模式，将工业设计、工业制造的每一个细节都能在虚拟空间完成仿真优化，大幅缩短生产周期，降低产品投产初期故障率。更关键的是，物理仿真与 AI 的深度融合解决了传统工业机器人不会思考的痛点，通过仿真环境，机器人可在虚拟空间完成百万次场景训练——从仓储分拣到设备检修，从零件装配到故障排查，无需占用真实产能即可形成最优操作策略。

全链路协同优化让生产力提升从单点突破走向系统升级。通过决策优化平台内置的预设算法模块，可使生产计划调整响应时间从数小时缩短至十分钟，综合生产成本得到进一步降低。

在交通和能源这两大关乎国计民生的领域，物理 AI 正通过对复杂物理系统的精准控制，同时解决效率低下与安全风险两大痛点，重塑行业生产力格局。

在自动驾驶领域，物理 AI 是从 " 实验室演示 " 迈向 " 商业化落地 " 的关键，解决了真实道路的复杂性与不确定性。依托于 " 多传感器融合 + 物理世界模型 + 超强算力 " 的架构，自动驾驶系统能够精准感知路面状况、车辆位置和行人动态，破解了传统自动驾驶在极端天气和突发状况下感知及决策精准性的难题。

物理 AI 将交通生产力从单车载运升级为集群化智能调度，通过 MogoMind 等物理世界多模态大模型，自动驾驶车队可实现路径动态规划、运力实时调配，进一步城市出行效率，降低物流运输成本，彻底改变传统交通系统 " 各自为战 " 的低效模式。

在能源领域，物理 AI 正在推动清洁能源从 " 间歇性供给 " 转向 " 稳定化输出 "，优化能源利用效率。物理 AI 可以根据实时用电负荷、新能源发电功率和输电线路损耗数据，动态调整电力分配策略，降低电网损耗，提升新能源消纳率。

尽管物理 AI 已取得显著进展，但要全面重塑生产力，仍需突破三大核心挑战。

首先，物理 AI 与实体系统深度耦合，其决策失误可能导致生产事故、医疗风险等严重后果，但全球尚未形成统一的物理 AI 安全标准。

其次，仿真环境与真实世界的差异（如材质、光照、干扰）仍会影响 AI 模型的泛化能力，Sim2Real 迁移仍是技术难点。

其三，高端传感器、GPU 算力、定制化算法的研发成本高昂，中小企业难以负担，导致技术普及速度受限。

全球科技巨头竞逐物理 AI，本质上是对下一个十年技术话语权的争夺。物理 AI 不仅是人工智能的升级方向，更是衡量国家科技竞争力的核心指标，它既决定着制造业高端化的进程，也影响着未来出行、机器人等万亿级市场的格局。

到 2030 年，物理 AI 将全面渗透到生产生活的各个角落：工厂实现 100% 自主化生产，农业机器人完成从播种到收割的全流程作业，自动驾驶车队主导城市出行，核聚变电站提供稳定清洁能源，AI 医生实现常见病的精准诊疗。

这场关乎未来的物理 AI 竞赛，早已超越商业层面的较量，它是数字智能向物理世界延伸的必经之路，是人类探索智能边界的重要一步。在这场较量中，每一次技术突破都在重塑我们与世界的交互方式，正如物理世界的规律不可逆转，这场由物理 AI 引发的技术浪潮，开始续写人工智能的下一章节。