2026 年《物理 AI 白皮书：迈向可执行的机器智能》系统阐释了物理 AI 从技术范式到产业落地的全维度体系，明确其作为人工智能从信息域迈向物理域的核心形态，是实现机器智能可靠实体执行的工程化载体，未来 1-3 年将成为其从技术验证走向规模化部署的战略窗口期，对提升我国产业核心竞争力意义重大。
白皮书界定了物理 AI 的核心定义与 “闭环 - 安全 - 演进” 工程原则，构建起感知、决策、验证、执行、反馈的五维能力模型，厘清其与数字 AI、具身智能、数字孪生的概念边界与耦合关系。技术层面，策略模型、世界模型、仿真与数字孪生构成物理 AI 三大核心技术基石，而 “渲染 + AI” 的深度融合则成为破解高质量数据匮乏、系统安全验证复杂两大难题的关键路径，为模型训练提供合成数据引擎，为策略执行搭建虚拟验证屏障。
工程架构上，物理 AI 采用云 - 边 - 端分层架构，云端承担全局学习与编排，边缘层实现数字孪生验证与区域协同，终端层完成实时推理与物理执行，同时确立 “安全第一” 设计原则，构建多层安全护栏、回退降级等全生命周期安全机制。产业层面，物理 AI 催生基础设施层、技术使能层、系统集成层、行业方案层的新兴产业链，仿真平台、工具链与数据闭环成为竞争制高点，国内外企业已展开差异化布局，行业标准化则聚焦互联互通与安全分级两大方向推进。
落地应用中，物理 AI 在工业制造、人形机器人、智慧空间三大核心场景展现出显著价值，同时延伸至智慧医疗、智慧金融、城市治理等领域，落地遵循从单点试点、流程融合到系统智能的渐进路径，以效率、成本、安全、可验证性为关键成功指标。白皮书最后指出，物理 AI 发展是全栈范式革命，需依托 “硬件筑基、软件定义、场景驱动” 三位一体路径，构建政产学研用金深度融合的创新生态，并为政府、科研机构、企业等不同参与方提出针对性战略建议，助力我国在全球物理 AI 竞争中占据先机。
以下为报告节选内容(来源：上海仪电)
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