【AI产业】2026年物理AI白皮书:迈向可执行的机器智能

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人工智能正站在从虚拟信息域迈向真实#物理世界 的关键分水岭。当智能技术走出屏幕，进入工厂、街道与家庭，其面临的挑战发生了根本性转变：物理世界不可暂停、不可回滚，任何决策失误都可能带来不可逆的后果。因此，物理AI绝非大模型+机器人的简单叠加，而是一场涉及感知、决策、验证、执行与反馈全链路的系统性工程变革。

物理AI的成功落地依赖于三大技术基石与一套严谨的工程原则:

• 其一，构建“策略-世界-仿真”智能内核：策略模型负责生成动作，世界模型提供对物理规律的理解与预测，而高保真的仿真与数字孪生则作为训练与验证的#进化沙箱 ，共同确保智能体在行动前完成风险过滤。

• 其二，遵循“闭环-安全-演进”工程原则：系统必须建立从感知到反馈的完整闭环，将安全验证前置为强制性关卡，并通过持续的数据反馈实现能力的自主迭代。

• 其三，采用“云-边-端”协同架构：云端聚焦全局学习与编排，边缘层负责基于#数字孪生 的在线验证与区域协同，终端层则确保毫秒级的实时推理与安全执行。

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