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当前是人工智能技术演进与产业深度融合的关键历史节点。以生成式人工智能和大语言模型为代表的信息智能已取得突破性进展，而人工智能技术与物理系统相结合所催生的“物理AI”（Physical AI），正在开启智能技术从数字空间走向实体世界的新篇章。这一演进不仅代表着技术能力的延伸，更标志着产业智能化进入以“感知-决策-验证-执行-反馈”闭环为核心的系统化实施阶段。
物理AI作为人工智能在实体环境中的工程化载体，其发展水平直接关系到国家在未来智能制造、智慧物流、城市治理等关键领域的核心竞争力。通过实现机器智能与物理世界的深度融合，物理AI有望重塑传统产业的运作范式，推动生产力水平实现阶跃式提升，并为构建安全、高效、韧性的现代化基础设施体系提供关键技术支撑。未来一至三年将成为物理AI从技术验证走向规模化部署的战略窗口期，把握这一机遇对于巩固和提升我国在全球科技与产业竞争中的优势地位具有重要战略意义。
然而，必须清醒认识到，物理AI的发展仍面临一系列严峻挑战：其在复杂动态环境下的感知鲁棒性、决策可靠性和执行精确性仍存在显著瓶颈；高质量训练数据的获取成本高昂，仿真与现实的差异导致模型迁移效率低下；系统的安全性、可解释性及合规性要求远高于纯软件系统，全生命周期的管理与治理体系尚不完善。这些挑战相互关联、彼此制约，共同构成了制约物理AI规模化落地的关键障碍。
为破解这一困境，由上海仪电（集团）有限公司牵头，联合瀚博半导体（上海）股份有限公司、上海智能算力科技有限公司等多家协作单位共同编撰了《物理AI白皮书：迈向可执行的机器智能》。本白皮书系统构建了物理AI的完整实施框架与产业路径。我们将明确物理AI的系统边界与五维能力模型，提出从多模态感知、认知决策、策略验证、动作执行到环境反馈的工程化架构；深入剖析物理AI的三大技术基石：支撑自适应决策的策略模型、实现环境认知跃迁的世界模型，以及作为核心基础设施的仿真与数字孪生；在此基础上，解析“渲染+AI”融合技术在数据生成与策略验证中的关键作用；通过典型场景分析，系统阐述物理AI在工业制造、移动机器人及智慧空间等领域的落地路径与演进模式，为产业实践提供清晰指引。
白皮书呼吁各方协同推进：政策层面应推动建立物理AI的安全标准与行业规范；产业层面需加强仿真平台、工具链等基础设施的开放协作；技术生态应聚焦世界模型、仿真引擎等关键技术突破；硬件层面需加速研发面向机器人的专用高性能、低功耗计算芯片，为物理AI系统构建坚实的核心硬件底座与边缘计算引擎。唯有凝聚共识、协同攻坚，构建开放可信的产业生态，才能在全球新一轮智能升级中占据先机，共同推动物理AI从愿景走向广泛的现实应用。
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AI科普馆：打开AI世界之窗
