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2026年物理AI白皮书解读(124页附下载)

日期：2026-02-24 09:31:01 来源：网络整理作者：本站编辑评论：0

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《物理AI白皮书：迈向可执行的机器智能》由上海仪电集团牵头，联合瀚博半导体、埃迪希科技、松应科技等多家单位于2026年2月发布，白皮书系统阐述了物理AI的技术体系、产业路径与发展战略。

一、核心概念：什么是物理AI

物理AI被定义为面向真实物理环境的复杂智能系统，其核心特征是实现"感知-决策-验证-执行-反馈"的完整闭环。这与传统AI存在本质区别：

- 生成式AI停留在信息域，输出的是文本、图像等数字内容，错误可撤回、可修正

- 代理式AI在数字域执行，可通过沙箱隔离、权限管控等手段约束风险

- 物理AI则直接进入物理域，行动不可回滚，错误可能导致设备损坏、安全事故

白皮书强调，物理AI绝非"将大模型简单接入硬件"，而是一场涉及技术范式、工程方法、系统架构与评估体系的深刻变革。其评估标准已从"内容生成的流畅度"转向"动作执行的可靠性、安全性与系统性鲁棒性"。

二、物理世界的三大硬约束

物理AI面临的核心挑战源于物理世界的固有特性：

不确定性与长尾性：光照变化、传感器噪声、机械磨损、人机共存扰动等因素导致输入分布持续漂移，无法通过规则穷举覆盖所有异常。系统必须具备鲁棒感知能力，并能动态评估自身认知置信度，在"知道自己不知道"时主动降级或请求介入。

连续性与动力学：物理域受连续动力学规律支配，动作误差会随时间累积放大。微小的抓取偏差可能引发装配卡滞甚至碰撞风险。这要求系统具备在线闭环控制与实时纠偏能力，而非依赖预编程的固定动作序列。

安全性与合规性：当物理AI进入生产环境，安全要求升维至合规强制性与生命财产风险管控层面。国际标准ISO 10218系列与中国GB 11291.1-2011均对工业机器人安全作出严格规范，系统必须在架构层面内置"验证与护栏"的强制性层级。

三、五维能力模型

白皮书构建了物理AI的五维能力协同体系：

感知层的核心是"物理环境的结构化建模"，不仅要识别"是什么"，更要精准输出"在哪里、如何操作、是否安全、是否可达"等动作相关信息。这需要构建"互补冗余"的多模态传感器融合架构，并建立时空一致性保障、不确定性建模与主动感知机制。

决策层实现从目标到动作的可解释映射，采用"策略-方法-执行"三层架构。策略层负责任务分解与目标规划，方法层聚焦路径规划与策略选择，执行层承担实时动作生成与调整。大语言模型在此定位为"高层意图理解与任务解析助手"，而非直接执行控制的底层决策单元，必须通过"语言输出-结构化转换-可验证性校验-规划模块执行"的安全链路进行约束。

验证层是物理AI的关键工程特征，其根本使命是在动作执行前通过虚拟仿真、数字孪生等手段提前识别并过滤风险。验证体系由场景覆盖能力、物理一致性能力与真实链路接入能力三大核心构成，实施流程包括离线验证、影子系统测试、在线验证与复盘迭代四个阶段。

执行层将策略转化为精准、稳定、可重复的物理动作，必须直接应对机械误差、动态负载变化、环境扰动等现实挑战。控制算法采用分层设计：基础控制层运用PID控制、阻抗/导纳控制等经典算法；优化控制层通过模型预测控制生成平滑轨迹；自适应控制层基于实时反馈动态调整参数。

反馈层将物理执行结果转化为结构化数据资产，驱动系统持续演进。其核心功能包括异常检测与溯源、策略迭代优化、系统校准与场景同步，形成"运行-反馈-优化-部署"的自主强化循环。

四、三大技术基石

策略模型作为端到端的具身多模态大模型，通过深度融合视觉感知、语言理解与动作生成能力，构成物理AI的决策核心。当前发展呈现四大范式：自回归式范式（如OpenVLA）天然兼容视觉-语言指令跟随；生成式连续策略范式（如RDT-1B、π0）强调轨迹平滑性与多模态动作分布；层级式/快慢双系统范式（如GR00T N1、Helix）解耦慢推理与快控制；隐式/潜动作范式（如LAPA）降低对大规模遥操作数据的依赖。

世界模型是物理AI的"认知中枢"与"推演沙盘"，核心功能在于融合多模态数据构建模拟物理世界动态演化的内部表征。技术路线包括：潜变量动力学模型（Dreamer系列）在潜空间中进行想象推演；表征预测型世界模型（JEPA/V-JEPA）预测未来场景的语义或结构表征；视频生成型世界基础模型（Cosmos、Kaiwu）作为神经仿真器与数据引擎；3D/几何结构驱动世界模型（OccWorld、I2-World）将物理一致性约束直接建立在几何层面；NSP范式则标志着AI从"预测下一个词"向"预测物理世界的下一个状态"的根本转变。

仿真与数字孪生是训练与验证的核心基础设施。仿真平台的核心能力栈包括物理真实性、传感器仿真真实性、场景与资产生产效率、运行效率、可重复性与可观测性。数字孪生则实现三大能力跃迁：呈现与真实系统高度同步的当前状态；将现实世界运行状态"复现"至虚拟环境；支持更安全的并行评估模式，在实际执行前进行"最后一公里"的发布门控。

五、"渲染+AI"融合技术

白皮书将"渲染+AI"定位为物理AI的核心基础设施，其在全生命周期中发挥关键作用：

训练阶段构建基于物理仿真的数据引擎，推动范式从"数据驱动"向"场景编程"演进。开发者通过可编程的仿真环境直接"编写"训练场景，系统化生成海量、多样且自带精准真值的合成数据，以可重复、可扩展的方式穷举各种常规与极端情况，针对模型薄弱环节进行"定向训练"。技术栈采用分层模块化架构，从硬件层的异构算力平台到应用层的场景编程与域随机化，实现从底层物理模拟到顶层智能生成的完整闭环。

推理阶段形成基于数字孪生的策略验证体系，构建以物理仿真为最终验证权威的"守护系统"。世界模型的预测基于高维环境的概率性压缩，可能产生"物理幻觉"，而数字孪生扮演"几何与物理的终极护栏"角色，执行严格的碰撞检测、运动学可行性分析与动力学模拟，确保每一个被执行的策略在物理层面绝对可行且安全。

六、云-边-端分层架构

白皮书提出物理AI的云-边-端三层参考架构，遵循三项根本原则：实时闭环靠近物理系统、系统验证靠近真实环境、全局优化与学习集中在云端。

云端层作为全局学习与系统级编排中枢，承担模型训练与知识生成、策略与模型的版本化管理、全局调度与系统治理职能，严格遵循"非实时性"原则，所有下发策略必须允许在近端根据实时环境状态进行拒绝、降级或覆盖。

边缘层作为数字孪生验证与区域协同中枢，核心职能包括在线系统验证（毫秒级同步的数字孪生环境）、区域级多智能体协同、安全策略执行与运行监控。边缘层拥有对终端动作的"授权执行与否决权"，在保障终端层毫秒级控制性能的同时，构建可靠的安全护栏。

终端层作为实时推理与物理执行的最后闭环，实现实时推理能力完全下沉、毫秒级确定性闭环控制、本质安全与失效保护机制。当检测到网络中断或与上层系统失联时，终端能够自主切换至预设的安全运行模式，构建面对各种异常情况的"最后防线"。

七、安全第一的设计原则

物理AI必须遵循"闭环-安全-演进"三大核心工程原则，其中安全优先成为系统设计的根本前提。

多层安全护栏贯穿设计、验证和执行三个阶段：设计阶段建立策略与模型级安全框架，明确适用范围与失效边界；验证阶段部署执行前仿真验证体系，采用多初始条件并行仿真、系统化扰动注入和极端边界条件测试；执行阶段配备完全独立于智能推理系统的硬件级安全监控机制。

仿真验证前置是不可动摇的工程原则：任何未经过严格仿真验证的策略或模型，都不应被视为"可执行智能"。仿真验证不是提高效率的优化手段，而是确保系统安全可靠运行的强制性前置关卡。

向后兼容与渐进升级要求模型演进必须通过分级发布与灰度验证机制逐步推进，所有升级过程必须配套可执行的回退与回滚预案。

回退与降级机制建立在"失效必然性"的工程假设之上，系统必须预先定义多级回退状态，形成阶梯式降级响应体系，且所有安全回退路径都不得依赖远程计算资源或网络通信。

八、产业生态与竞争格局

物理AI正催生四层产业生态结构：

基础设施层提供确定性与高效率的算力基石，呈现"云边协同、仿真增强"特征。训练侧万卡级集群成为主流，边缘与端侧算力向专用计算芯片演进，仿真计算本身构成快速增长的新型算力形态。

技术使能层作为"智能中枢"，由多模态基础模型与高保真仿真工具链两大支柱构成，正呈现出生成能力与物理推理深度融合的趋势。

系统集成层作为软硬件协同的融合中枢，核心挑战在于实现高实时性、确定性的异构系统协同，竞争重点已从硬件参数比拼转向开放、高效、确定性的软硬件融合平台。

行业方案层深耕场景、兑现商业价值，呈现基于经济性与紧迫性的清晰梯队：第一梯队为仓储物流与先进制造等高ROI场景；第二梯队为医疗健康、特种作业等高价值、高门槛专业场景。

三大竞争制高点已然形成：仿真平台是竞争壁垒与效率核心，其竞争力取决于视觉真实性、物理真实性与并行计算效率；工具链与数据闭环是迭代加速与能力沉淀的关键，率先跑通闭环的企业将形成"数据飞轮"的动态竞争壁垒；标准化则是打破"孤岛"、构建可组合产业生态的必然路径。

九、核心应用场景

工业制造正从自动化走向自适应柔性生产。物理AI通过深度融合感知、决策与执行，使制造设备能够实时理解工艺意图、动态调整操作策略。首批15家领航工厂已实现生产效率平均提升29%、产品不良率降低47%，人工智能已渗透70%以上业务场景，沉淀超6000个垂直领域模型。

人形机器人是从任务专用到通用智能体的关键实践载体。当前已从步态行走演示迈入"手-眼-脑"协同与规模化落地阶段，2025年被确立为量产元年，核心部件国产化率普遍突破70%，部分领域超90%。成本控制通过MIM工艺、核心部件自研+本地化供应链、轻量化材料与模块化设计实现突破；可靠性提升则通过极限测试、"大脑+小脑"协同、关节与驱动系统优化取得进展。

智慧空间正从静态建筑转向具备"物理感知"的智能环境。核心突破在于构建统一的空间认知与决策模型，实现从"感知-响应"到"模拟-预测-干预"的根本转变，应用场景涵盖智慧枢纽与大型场馆、智慧零售与办公、工业与基础设施安全等。

此外，白皮书还阐述了智慧医疗（服务医疗科研、普惠医疗养护）、智慧金融（融合物理AI与智能体协同决策，实现"动态场景化风控"跃迁）、城市治理（优化资源配置、提升运行效率）等领域的应用前景。

十、落地方法论与关键成功指标

物理AI落地遵循"点、线、面、体"的渐进演进路径：

单点试点与技能验证阶段聚焦高确定性场景，打造"可靠专家"，依托"仿真-现实"闭环实现安全高效训练，积累数据、算力与组织信任。

流程融合与多机协同阶段打破"数据孤岛"，实现全局调度与人机共融，从提升单机效能转向优化作业系统整体效率、柔性与可靠性。

系统智能与自主进化阶段构建具备全局认知、自主决策与持续进化能力的"企业智能体"，实现从"人发指令、机执行"到"人定目标、机自驱"的转变。

关键成功指标涵盖两大维度：效率提升与成本优化需建立系统性、全生命周期分析，超越单点回报；系统安全与可验证性作为物理世界交互的绝对红线，要求建立内嵌的物理约束感知与自主防护机制，以及基于高保真数字孪生的全场景仿真验证平台与可解释、可追溯的AI模型。

十一、战略建议与行动指引

白皮书针对不同参与方提出差异化行动框架：

政府与监管机构应构建"前瞻包容、安全可控"的制度环境，加快建立标准框架，布局国家级综合测试场，设立监管沙盒机制，系统支持前沿方向与人才培养。

科研机构与高校需打造"前沿突破、交叉融合"的创新源头，加强物理规律与学习算法的融合研究，打破学科壁垒，创新成果转化机制，开展复合型人才培养。