物理 AI白皮书解读:迈向可执行的机器智能(附免费下载)

点击上方蓝字 “锐词捷语”，或点击下方公众号名片，免费订阅，选择“设为星标”，获取更多人工智能资讯。

PDF完整版下载方式见文末

近日，上海仪电（集团）有限公司联合瀚博半导体、商汤科技、智己汽车等十余家单位，共同发布了《物理 AI白皮书：迈向可执行的机器智能》。系统描绘了人工智能从信息域迈向物理域的关键路径。

什么是物理AI？

物理AI并非简单地将大模型接入硬件设备。其本质是面向真实物理环境的复杂智能系统，通过在真实世界中构建“感知-决策-验证-执行-反馈”的完整闭环，实现从虚拟智能向实体执行的跃迁。

白皮书强调，物理AI的核心价值在于让智能不仅能够“思考”，更能够“行动”，可靠、安全、高效地在物理世界中执行任务。

从生成到执行的三阶段演进

白皮书将AI能力演进划分为三个阶段：

1. 生成式AI：在信息域“生成结果”（如文本、图像）

2. 代理式AI：在数字域“规划与执行”（如调用软件工具）

3. 物理AI：在物理域“安全地行动”（如操控机器人完成实体任务）

这一演进标志着AI评估标准的根本转变：从内容生成的流畅度，转向动作执行的可靠性、安全性与系统鲁棒性。

物理世界的“硬约束”：不确定性、连续性、安全性

物理AI面临的挑战远高于纯软件环境：

• 不确定性：光照变化、传感器噪声、人机扰动等因素导致输入分布持续漂移

• 连续性：物理世界受连续动力学规律支配，微小误差可能被累积放大

• 安全性：错误可能直接导致设备损坏、生产中断或安全事故，需满足ISO 10218等强制安全标准

这些约束决定了物理AI必须超越算法优化，转向以系统工程闭环为核心的路径。

五维能力模型：物理AI的工程化框架

白皮书构建了物理AI的五维能力模型：

这五大能力构成多回路耦合的协同系统，而非简单的线性串联。

三大技术基石：策略模型、世界模型、仿真数字孪生

1. 策略模型：作为“行动智慧”，直接将视觉与语言输入映射为机器人动作序列，代表路线包括自回归式、生成式连续、层级式等范式。

2. 世界模型：作为“认知核心”，让AI在潜空间中预测物理世界的状态演变。技术范式涵盖潜变量动力学模型、表征预测模型、视频生成模型等，其核心是从“预测下一个词”转向“预测世界下一状态”。

3. 仿真与数字孪生：作为“进化沙箱”，提供高保真虚拟环境，解决物理交互数据“千倍级缺口”问题，并贯穿研发、验证、部署全生命周期。

“渲染+AI”融合：突破数据瓶颈的关键路径

白皮书特别强调了渲染技术与AI的深度融合：

• 训练阶段：作为合成数据“生成引擎”，通过场景编程主动生成海量、多样、精准的训练数据

• 推理阶段：作为策略“守护系统”，通过数字孪生进行毫秒级仿真验证，过滤物理风险

这一融合将智能体训练从“数据限制”中解放，转变为“需求定义”问题。

产业重塑：新兴生态与竞争格局

物理AI正催生全新的产业生态：

1. 基础设施层（算力基石）：涵盖云端训练算力、边缘/端侧实时算力以及仿真算力

2. 技术使能层（智能基座）：多模态基础模型与高保真仿真工具链

3. 系统集成层（融合中枢）：解决从“智能模型”到“可靠系统”的工程化融合

4. 行业方案层（价值变现）：在仓储物流、先进制造、医疗健康等高价值场景落地

仿真平台、工具链与数据闭环已成为产业竞争的核心制高点。英伟达、特斯拉等国际厂商，与华为、腾讯、小鹏汽车、宇树科技等中国公司，正沿不同路径展开布局。

典型应用场景：从工业制造到智慧空间

1. 工业制造：推动生产从刚性自动化向自适应柔性制造演进。例如，搭载物理AI的机械臂可实时感知零件公差，动态调整装配策略；质量检测系统能通过生成式模型识别未知缺陷。

2. 人形机器人：从任务专用走向通用智能体。2025年被确立为“人形机器人量产元年”，中国企业在灵巧手、关节模组等核心部件实现快速突破，国产化率普遍超70%。

3. 智慧空间：将静态建筑转化为具备“物理感知”的智能环境。例如，大型交通枢纽可通过AI预测人流引发的微环境变化，提前调节通风系统。

随着物理AI在工业制造、人形机器人、智慧空间等领域的深入应用，我们将见证智能从“屏幕内”走向“屏幕外”，从“理解世界”走向“改变世界”的历史进程。