出品 | 陈博观察 (ID: Drchenobservation)
编辑 | Will Chan
一、范式跃迁：人工智能从信息域到物理域的根本性变革
人工智能正经历着从 “思考” 到 “行动” 的历史性范式迁移。过去十年，以深度学习、大语言模型为核心的 AI 技术主要在信息空间内完成发展迭代，其核心价值集中于符号、文本、像素等数字信息的处理与重构。而物理 AI 的出现，标志着人工智能正式突破虚拟世界的边界，进入与真实物理环境深度融合的全新阶段，其本质是一场涉及技术范式、工程方法、系统架构与评估体系的全维度系统性变革。
（一）AI 能力演进的三阶段核心脉络
物理 AI 并非凭空出现的技术概念，而是人工智能能力沿着 “生成 - 代理 - 执行” 路径持续演进的必然结果，三者在输出形态、闭环边界、工程逻辑上存在本质差异，共同构成了 AI 从数字内容生成到物理实体执行的完整演进链条。
▌生成式 AI：在信息域完成 “结果生成”
生成式 AI 以大语言模型与多模态生成模型为核心，其核心价值是从海量数据中提取统计规律，将人类意图转化为文本、图像、音频等数字内容。该阶段的智能闭环完全存在于信息域，模型输出仅为可审阅的建议内容，即便出现错误也多表现为信息偏差，可通过人工审核、版本回退等方式低成本纠正。其产业价值在于将知识密集型工作转化为可规模化的数字生产力，但始终存在决策与执行分离、风险可逆两大核心约束，无法直接适配物理世界的运行规则。
▌代理式 AI：在数字域实现 “规划与执行”
代理式 AI 在生成能力的基础上，整合了工具调用、任务分解、状态维护与多轮交互能力，推动 AI 从 “生成响应” 向 “完成任务” 演进，能够自主拆解复杂目标、调用对应工具并完成数字域的操作执行，标志着 AI 开始承担明确的流程职能，从辅助工具演变为真正的数字生产力。但其运行仍局限于可控的软件环境，即便出现决策失误，也可通过权限管控、沙箱隔离、状态回滚等机制进行约束，形成了成熟的以 “权限与流程控制” 为核心的工程治理框架，为物理 AI 的闭环治理提供了方法论基础。
▌物理 AI：在物理域完成 “安全地行动”
物理 AI 将智能闭环从数字世界拓展至真实物理环境，系统输出不再是文本或数字指令，而是通过机器人、工业设备、自动驾驶车辆、智能空间等实体，执行可直接改变物理环境状态的动作策略。与前两个阶段相比，物理 AI 面临三大根本性变化：一是行动具备不可逆性，物理世界无法像代码一样随时暂停、重置与回滚；二是责任边界大幅外延，系统错误不再只是输出不准确，更可能造成设备损坏、资产损失乃至安全事故；三是工程闭环复杂度显著提升，必须在架构层面内置验证、护栏与回退机制，其核心竞争力也从单一模型算法，转向持续迭代、闭环可验证的工程系统能力。
（二）物理世界对智能系统的三大硬约束
物理 AI 之所以需要完成系统性的范式重构，核心原因在于物理世界对智能系统施加了信息域中完全不存在的硬性约束，这些约束并非可优化的目标，而是决定系统能否实际运行的基本前提，且彼此交织、相互耦合，无法通过单点技术突破实现系统性满足。
▌不确定性与长尾特征：开放世界的 “不可穷举”
物理环境天然具备开放性与长尾性，光照变化、遮挡、传感器噪声、机械部件磨损、人机共存的行为扰动等因素，都会导致系统输入分布发生不可完全预测的漂移，即便是高度结构化的工业场景，也无法通过规则穷举覆盖所有潜在异常。这对智能系统提出了两大核心要求：一是必须具备鲁棒感知与状态估计能力，在噪声干扰与信息缺失条件下形成对物理世界可靠、一致的状态估计；二是必须内嵌不确定性感知机制，动态评估自身认知置信度，在超出能力边界时主动触发策略降级、人工介入或安全回退。
▌连续性与动力学规律：动作正确不等于动作可用
信息域的任务通常是离散的，而物理域受连续动力学规律支配，动作误差会在系统演化中被持续累积放大，接触过程中的微小偏差就可能引发抓取失败、装配卡滞乃至碰撞风险。尤其是工业制造中的插接、拧紧、贴合等精细作业，不仅要求毫米级的动作精度，更需要对接触力、材料柔顺性和动态稳定的实时适应能力。这决定了物理 AI 系统不能仅依赖预编程的固定动作序列，必须具备在线闭环控制与实时纠偏能力，能够内隐或显式地建模接触、摩擦、惯性等物理交互规律，而世界模型技术正是应对这一挑战的核心路径。
▌安全性与合规要求：从 “可用” 到 “可信” 的本质跃迁
当物理 AI 系统进入真实生产环境，其安全要求已从用户体验问题升维至合规强制性与生命财产风险管控层面。工业机器人、自动驾驶等领域均有严格的国际与国家标准，对系统的安全设计、风险消减提出了强制性要求。这意味着安全不是物理 AI 系统上线后的附加模块，而是贯穿研发、验证、部署、运维全流程的基础架构属性，必须在系统架构层面内置 “验证与护栏” 的强制性层级，通过策略下发前验证、运行时动态护栏、全生命周期可审计三大核心机制，确保系统在真实物理环境中负责任地运行。
（三）物理 AI 发展的五大核心驱动力
物理 AI 近年来的快速发展，是技术演进、政策引导、产业需求、国际竞争、基建完善五大力量在同一时间窗口交汇形成的必然结果，而中国市场凭借完备的产业链、超大规模的应用场景与积极的政策引导，形成了物理 AI 落地的独特 “加速器”。
▌国际竞争加剧，全球主要经济体加速战略布局
全球各国均将物理 AI、具身智能视为人工智能下一代核心发展方向，纷纷出台专项战略与扶持政策，抢占技术与产业制高点。美国将其作为维持全球科技与军事优势的关键抓手，2026 年 1 月国防部发布新版《人工智能加速战略》，明确将具身智能核心技术纳入军事应用体系；欧盟通过 Horizon Europe 计划投入超 3.07 亿欧元支持 AI 研发，将具身智能纳入核心资助范围；日本则将其作为应对劳动力短缺、抢占机器人产业制高点的核心路径，明确提出人形机器人 2030 年进入爆发期的发展目标。与此同时，西方国家通过出口管制、关税政策、合规壁垒等手段，持续加码对我国物理 AI 发展的打压，倒逼我国加快自主可控的物理 AI 产业体系建设。
▌国内政策强力驱动，“人工智能 +” 行动引领范式变革
国家层面持续出台政策为物理 AI 发展提供顶层指引，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确提出全面实施 “人工智能 +” 行动，以人工智能引领科研范式变革；国务院《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》设定了 2027 年人工智能与 6 大重点领域深度融合、新一代智能终端应用普及率超 70% 的发展目标；工信部等八部门印发的《“人工智能 + 制造” 专项行动实施意见》，明确提出推动具身智能产品创新，建设人形机器人中试基地和训练场，为物理 AI 在核心场景的落地提供了直接政策支撑。
▌核心算法逐步成熟，实现从 “能学会” 到 “可迁移、可部署、可迭代” 的跨越
长期以来，机器人智能化的核心瓶颈在于真实世界交互数据稀缺、策略泛化能力不足，而近年来策略模型与世界模型两大方向的技术突破，系统性改变了这一局面。策略模型领域，以 Diffusion Policy 为代表的扩散模型技术路线，实现了从示教数据到机器人执行的端到端学习，让复杂物理操作任务具备了 “可数据化复制” 的可能；世界模型领域，DreamerV3、V-JEPA 等技术路线，让系统能够在潜空间中进行 “想象推演”，为复杂稀疏奖励任务中的决策优化提供了支撑，也为 “先验证、后执行” 的安全决策范式奠定了算法基础。
▌数据与仿真基础设施完善，从现实采集走向 “合成 + 验证” 闭环
高质量物理交互数据的稀缺性，是制约物理 AI 发展的核心瓶颈之一，真实机器人数据采集不仅成本高昂、效率低下，还伴随安全与设备损耗风险。而仿真技术的突破，让 “仿真 - 合成 - 迁移” 成为业界构建数据体系的普遍共识，域随机化等技术有效缩小了 “模拟 - 现实” 差异，合成数据生成与域随机化流程的标准化、工具化，让规模化高质量多模态感知数据的生产成为可复用的工程能力。同时，仿真的角色从单一的训练工具，拓展为贯穿系统全生命周期的核心验证基础设施，支撑了物理 AI 从 “持续集成” 到 “持续验证” 的工程体系构建。
▌产业需求全面爆发，效率、成本与确定性交付形成强驱动
中国拥有全球罕见的物理 AI 规模化应用土壤，制造业智能化升级、物流履约效率压力、劳动力结构转型等需求，共同推动物理 AI 从技术概念走向规模化生产力。国际机器人联合会数据显示，2023 年中国工业机器人密度已达 470 台 / 万人，位居全球前列，2024 年新装工业机器人约 29.5 万台，保有量突破 200 万台，为物理 AI 的集成应用提供了扎实的产业基础。同时，美团自动配送体系、优必选人形机器人工厂实训、医疗康复机器人等落地案例，已充分验证物理 AI 在降本、增效、提质上的核心价值，证明其并非远景概念，而是正在多行业形成的系统化生产力。
二、核心定义与能力体系：物理 AI 的内核边界与评估框架
任何变革性技术的规模化发展，都需要建立清晰的概念定义与系统的能力评估框架。物理 AI 作为人工智能从信息空间走向物理世界的系统性工程，其内涵远超单一技术突破，是集感知、决策、验证、执行、反馈于一体的智能系统工程范式，明确其定义边界、能力模型与相关概念的区别，是推动产业形成共识、实现规模化落地的核心前提。
（一）物理 AI 的工作定义与核心原则
1. 物理 AI 的标准化工作定义
物理 AI 是面向真实物理环境的复杂智能系统，它以多模态感知为输入起点，以可解释、可验证的决策为核心，以安全可靠为刚性约束，以精准执行为目标，通过持续的数据反馈实现系统进化，最终在动态、不确定的物理条件下完成既定任务，并形成全链路可审计、可回溯、可迭代的工程闭环。其本质并非单一算法或模型，而是融硬件载体、智能算法、系统工程与数据闭环于一体的综合能力体系，核心价值是让人工智能不仅能够 “思考”，更能够 “行动”，可靠、安全、高效地在物理世界中完成任务执行。
2. 物理 AI 提出的三大核心驱动力量
物理 AI 的系统性落地，是三股关键技术力量协同演进与融合的必然结果，三者缺一不可。第一，生成式与多模态模型的能力跃升，为物理 AI 奠定了核心算法基础，大语言模型突破了复杂环境语义理解与指令泛化的瓶颈，3D 高斯泼溅、神经辐射场技术则将物理场景的高保真数字化建模周期从数周压缩至小时级，大幅降低了场景复现成本；第二，感知与边缘计算硬件的成熟与成本优化，MEMS 传感器、固态激光雷达的量产化推动成本持续下降，边缘计算芯片在算力密度与能效比上的提升，让设备端低延迟、高可靠的多模态感知与实时决策成为可能；第三，仿真与数字孪生平台的技术突破，高精度物理引擎与可交互数字孪生技术的深度结合，大幅提升了虚拟环境与真实世界的一致性，为 AI 模型的训练、验证与持续迭代提供了高效率、低成本、零风险的核心支撑。
3. 物理 AI 的三大核心工程原则
物理 AI 的技术核心不在于 “模型的智能程度”，而在于 “系统的可靠程度”，这一特征由物理世界的行动代价所决定，因此必须遵循 “闭环 - 安全 - 演进” 三大核心工程原则。闭环原则要求必须构建 “感知 - 决策 - 验证 - 执行 - 反馈” 的完整链路，确保每个环节的输出均可被后续环节验证与修正，避免链路断裂导致系统失效；安全原则将 “可验证安全” 作为刚性约束，通过仿真验证、影子测试、硬件安全机制等多重手段，把风险过滤在动作执行之前，杜绝安全事故；演进原则强调真实物理环境不存在 “一劳永逸” 的系统，必须通过持续的反馈数据优化模型与策略，应对环境漂移、设备老化等动态变化，维持系统的长期稳定运行。
（二）物理 AI 的五维能力模型
物理 AI 的系统能力，由 “感知、决策、验证、执行、反馈” 五大核心能力模块协同构建而成，五大模块既具备独立的技术体系与评价标准，又在功能与数据流上深度耦合，共同构成一条可工程化实现、可系统测试、可持续迭代的完整技术链路，同时形成了多回路耦合的协同体系。
▌感知：物理环境的结构化建模能力
感知的核心任务并非被动采集数据，而是主动将物理环境转化为可供系统使用的结构化信息，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” 等与后续动作密切相关的信息，是物理 AI 系统与物理世界交互的第一道关口。其核心体系包括三大维度：一是多模态感知体系设计，围绕任务场景构建 “互补冗余” 的传感器融合架构，整合视觉、深度、激光雷达、力 / 力矩、IMU 等多类传感器，通过时空校准与冗余互补应对极端工况；二是感知模型的工程演化，从 “单纯识别” 向 “场景理解 + 行动赋能” 深化，从基础的目标检测、分割，向三维位姿估计、3D 语义地图构建、开放词表识别持续演进；三是感知系统的可靠性保障，通过在线标定与动态补偿保障时空一致性，通过显式刻画不确定性实现从确定性感知到可信感知的跃迁，通过主动感知机制形成 “感知 - 评估 - 行动 - 再感知” 的闭环优化。
▌决策：从目标到动作的可解释映射
决策层的核心使命是将高层任务目标转化为底层可执行的动作序列，在安全约束、效率要求与成本控制间实现可解释的动态平衡，是物理 AI 系统的 “大脑中枢”。其核心架构采用 “策略 - 方法 - 执行” 三层设计：策略层负责任务分解与目标规划，受产能、资源和工艺等约束；方法层聚焦路径规划与策略选择，满足空间、安全与能耗等要求；执行层承担实时动作生成与调整，严格遵守力矩、速度和实时响应等底层限制。在技术实现上，工业场景中 “规划 + 学习” 的混合架构成为主流，有效融合了规则系统的可解释性与学习模型的适应性；大语言模型在决策体系中被定位为 “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，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，既发挥其语义理解优势，又规避幻觉带来的安全风险。
▌验证：动作执行前的风险过滤机制
验证是物理 AI 区别于数字 AI 的核心特征之一，其根本使命是在动作实际执行前，通过虚拟仿真、数字孪生等手段提前识别并过滤潜在风险，构建覆盖感知、决策与执行全链路的检验体系，且这种验证并非一次性测试环节，而是贯穿系统全生命周期的持续机制。验证体系的核心由三大能力构成：场景覆盖能力，构建包含高频、长尾与极端场景的全量场景库；物理一致性能力，确保仿真环境与真实环境的物理参数偏差控制在工程允许范围内，规避 “模拟 - 现实鸿沟”；真实链路接入能力，通过硬件在环与软件在环测试，完成端到端的链路验证。在工程实施上，验证工作遵循 “离线验证 - 影子系统测试 - 在线验证 - 复盘迭代” 四阶段流程，核心指标涵盖任务完成度、动作质量与效率、安全性与鲁棒性、虚实迁移保真度四大维度，确保只有通过完整验证的策略才能进入执行队列。
▌执行：从策略到动作的精准落地
执行层是物理 AI 与物理世界交互的最终实现载体，核心任务是将决策层输出的动作序列转化为精准、稳定、可重复的物理动作，直接应对机械误差、动态负载变化、环境扰动等现实物理挑战，是智能决策转化为实际产业价值的最终环节。其架构设计由硬件载体与软件控制算法两部分协同构成，控制算法采用 “基础控制层 - 优化控制层 - 自适应控制层” 的分层设计，分别实现稳定闭环、平滑轨迹生成与动态参数补偿。工程化实现围绕三大维度展开：实时性保障方面，采用实时操作系统与硬实时通信协议，严格保证控制周期的确定性与低时延；安全机制方面，构建 “硬件 - 软件” 协同的防护体系，形成多层次、主动式的安全闭环；动态适应性方面，具备在线参数校准与模型修正能力，采用力位混合控制策略，实现基于实时力觉反馈的柔顺操作，确保复杂工况下的动作稳定性与精度。
▌反馈：系统持续演进的核心动力
反馈系统是物理 AI 实现 “持续运行与自主演进” 的关键，核心价值在于将物理执行过程与结果转化为可分析、可复用的结构化数据资产，为感知模型校准、决策策略优化以及验证体系升级提供持续的数据驱动支撑，构成了系统持续进化的核心闭环。其核心流程包括三大环节：首先是数据采集与结构化处理，系统记录执行结果、环境状态、传感器数据等多维信息，将非结构化数据转换为标准化格式，通过质量控制保障数据的准确性与可信度；其次是三大核心功能落地，通过异常检测与溯源定位系统性能下降的根本原因，通过 “离线重训练 + 在线微调” 实现策略迭代优化，通过自动触发校准流程实现系统校准与场景同步；最终形成 “运行 - 反馈 - 优化 - 部署” 的自主强化循环，让系统越用越智能。
五大能力并非线性串联，而是构成了多回路耦合的协同系统：感知 - 执行构成基础可用性回路，实现 “所见即所得” 的直接交互；决策 - 验证形成安全可控回路，确保所有动作序列经过仿真推演与风险过滤后方可执行；执行 - 反馈 - 感知 / 决策 / 验证则构建持续进化回路，驱动系统能力的自主迭代。
（三）相关概念澄清与边界界定
数字 AI、具身智能、数字孪生与物理 AI 虽常被行业混用，但在工程技术体系中承担着明确且递进的分工，厘清四者间的逻辑关系与系统边界，是制定可落地技术路线、避免概念混淆的重要前提。
1. 四大核心概念的定位与核心区别
数字 AI 聚焦于信息域的数据处理与知识生成，本质是基于数据驱动的模式识别与逻辑推理，核心价值是提升信息处理效率，为物理 AI 提供 “大脑思考能力”；具身智能是 “智能依赖身体与环境交互” 的理论范式，核心是实现智能体与物理世界的动作交互，形成可泛化的操作技能，为物理 AI 提供 “手脚操作能力”；物理 AI 以物理场景中的可靠执行与系统闭环为核心目标，通过硬件、算法与工程的深度集成，构建可验证、可部署、可长期稳定运行的智能系统，为智能技术提供 “身体落地能力”；数字孪生侧重于构建物理系统的动态虚拟镜像与验证环境，核心价值是实现虚实协同的预测与决策，为物理 AI 提供 “虚拟试错空间”。
2. 多概念耦合的完整技术链路
四者共同构成了 “认知 - 技能 - 执行 - 验证” 的分层耦合体系，形成了从虚拟到实体、从认知到行动的完整技术闭环。数字 AI 提供 “认知与规划” 能力，负责信息处理与任务解析；具身智能实现 “动作与技能” 生成，专注操作学习与环境适应；物理 AI 承担 “系统与执行” 职能，保障可靠落地与安全运行；数字孪生构建 “验证与推演” 环境，支撑风险过滤与持续优化。随着 3D 高斯泼溅、神经辐射场与生成式 AI 等技术的融合，数字孪生已从静态镜像演进为具备预测与协同决策能力的智能基座，成为四大概念协同落地的核心基础设施。
三、技术基石：物理 AI 的智能内核与核心支撑
物理 AI 系统的卓越性能，建立在核心智能技术基石的突破与成熟之上。白皮书系统提出了物理 AI 的三大核心技术基石：策略模型、世界模型与仿真数字孪生，三者分别代表了系统的 “行动智慧”“认知核心” 与 “进化沙箱”，共同构成了物理 AI 从感知到行动、从虚拟到现实的核心智能闭环。同时，“渲染 + AI” 的深度融合，为物理 AI 突破数据瓶颈、筑牢安全防线提供了工程学基石，成为技术体系中不可或缺的关键组成。
（一）策略模型：从规划到自适应执行的决策引擎
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，构成了物理 AI 系统的决策核心，能够直接输出机器人执行任务所需的底层动作序列，实现从认知到执行的闭环映射。
1. 策略模型的四大范式谱系
物理 AI 系统中策略模型的发展呈现出四大核心范式演进路径，不同范式在通用性、可控性、工程落地复杂度上呈现差异化特征，为不同场景的技术选型提供了完整框架。
▌自回归式范式：把动作表示为 token 或 action chunk，按序逐步生成，与 VLM/LLM 的指令对齐天然兼容，适合多任务、强语义泛化、控制频率不极端的场景，典型代表为 OpenVLA。其核心优势是便于跨平台迁移与快速微调，工程落地的核心约束是动作 token 化的量化设计与推理速度、控制频率的匹配度。
▌生成式连续策略范式：把动作建模为从噪声生成到可执行轨迹的过程，强调对多解与连续控制的表达能力，对接触丰富、灵巧操作与控制质量敏感的任务更友好，典型代表为 RDT-1B、π0。其核心优势是时序一致性强、执行表现可靠，工程落地的核心风险是采样带来的时延与闭环不稳定问题。
▌层级式 / 快慢双系统范式：将慢推理（任务理解、分解、规则）与快控制（高频稳定执行）解耦，使安全、合规与治理能力可挂载在高层，实时性压力被收敛在低层控制接口上，典型代表为 GR00T N1、Helix。其核心优势是兼顾通用能力与工程可用性，最大风险点在于跨层接口的语义与控制空间错配问题。
▌隐式 / 潜动作范式：通过在无动作标签视频中学习 “帧间变化对应的离散潜动作”，再用少量带动作标注的轨迹进行微调，降低对大规模遥操作数据的依赖，提升跨具身迁移潜力，典型代表为 LAPA。其落地难点在于视觉变化与物理控制的稳定对齐，通常需要与层级控制或生成式低层控制组合使用。
2. 核心能力要素的演进路径与产业挑战
策略模型的核心能力要素正沿着六大方向持续演进：视觉感知从单帧理解走向时序 - 多视角融合；空间能力从语义理解到几何一致性建模；动作表征形成技术分化与工程权衡的多元路径；数据体系从规模采集转向治理闭环；训练流程从单阶段训练到分层优化；模型部署向端侧部署及 “大模型 + 小模型” 混合架构演进。
当前产业落地面临五大稳定的硬性挑战：长程决策的误差累积问题、安全可控的约束满足问题、端侧部署的可实现性问题、跨场景跨平台的可泛化性问题、全生命周期的可验证性问题。这些挑战的解决，不仅取决于模型能力，更依赖于数据契约、系统安全栈与运维治理体系的整体构建。
（二）世界模型：从 “看见” 到 “理解与预测” 的认知跃迁
世界模型作为物理 AI 的 “认知中枢” 与 “推演沙盘”，核心功能是融合多模态数据，构建能够模拟物理世界动态演化规律的内部表征，使智能体在执行实际物理动作前即可在潜空间中进行前瞻推演，实现从被动响应到主动规划的范式跃迁。
1. 世界模型的五大范式谱系
世界模型的技术实现呈现出五大核心范式，每种范式均以独特的建模视角解决从感知到决策的映射问题，共同推动世界模型从理论构建走向工程落地。
▌潜变量动力学模型：以基于模型的强化学习为思想基础，代表路线为 Dreamer 系列，通过编码器将高维观测压缩为低维潜状态，专注于学习潜状态的动力学转移规律，让智能体在潜空间中进行想象轨迹生成与策略优化。其核心工程风险在于模型偏差导致的 “仿真最优、现实失效” 问题。
▌表征预测型世界模型：核心是预测未来场景的语义或结构表征，而非直接生成像素级图像，代表路线为 JEPA 系列，将学习重点转向更具可预测性的抽象表达。其潜在风险在于学习到的表征与物理控制的实际需求发生语义错位，导致预测 “合理” 但行为 “不可执行”。
▌视频生成型世界基础模型：将世界建模转化为条件生成问题，在给定动作、指令等条件下生成未来的视频或多视角连续帧，更接近神经仿真器与数据引擎，代表为英伟达 Cosmos、商汤 Kaiwu。其主要风险在于 “视觉逼真不等同于物理可用”，且推理成本与时延压力通常较大。
▌3D / 几何结构驱动世界模型：以 3D 占据栅格、BEV 体素、点云等几何结构为核心预测对象，将物理一致性约束直接建立在几何层面，特别适合自动驾驶、机器人移动与操作等对安全推理要求极高的领域，代表为 OccWorld、I²-World。其代价是系统复杂度显著升高，需多传感器标定、几何自监督学习的协同支撑。
▌NSP 范式世界模型：标志着 AI 从传统的 “预测下一个词” 向 “预测物理世界的下一个状态” 的根本性转变，通过自回归架构模拟人类自然学习方式，对多模态序列进行状态预测，实现动态世界模拟和泛化交互，已在自动驾驶仿真、机器人训练等场景实现显著的效果提升。
2. 核心表征形式与产业应用形态
世界模型内部对 “世界状态” 的表征形式，从根本上决定了系统的可控性、可验证性及性能边界，主流形式包括高压缩潜变量表征、离散令牌表征、对象中心表征、显式几何表征四大类，产业实践中常采用分层表征策略，兼顾认知效率与物理真实性。
在产业应用中，世界模型正通过四种关键功能形态实现落地：一是作为规划与推演引擎，对动作序列进行时延可控、过程可解释的前向仿真；二是作为风险预测与量化模块，将预测能力产品化为直接支持安全决策的量化指标；三是作为安全约束优化器，与代价函数、规则约束深度耦合，形成可在线优化的安全过滤器；四是作为合成数据与系统评测引擎，生成难以在现实世界中采集的长尾场景、反事实事件与对抗性测试用例。
（三）仿真与数字孪生：训练与验证的核心基础设施
仿真与数字孪生是物理 AI 从虚拟空间跨越至物理世界的关键桥梁，二者共同构成了策略训练与系统验证的 “进化沙箱”。数字孪生作为物理对象在数字空间中的实时高保真镜像，是构建高置信度仿真环境的基石；仿真则在此基础之上，构建可控、可复现、可扩展的虚拟测试场，为 AI 模型的训练、验证与持续迭代提供核心支撑。
1. 仿真基础能力栈
面向策略验证的仿真平台，其核心能力栈的完备程度直接决定了系统风险识别的边界与诊断深度，核心包括三大维度：一是物理真实性，体现为接触、摩擦、碰撞与多体约束等物理交互的高保真、数值稳定求解，是控制策略虚实迁移的关键前提；二是传感器仿真的真实性，系统构建涵盖各类噪声、时序延迟、标定误差的传感器模型，确保感知链路的可迁移性；三是工程效能，包括场景与数字资产的生产效率、平台的并行扩展能力、运行吞吐量，以及严格的可重复性与全面的可观测性。在平台能力建设中，应优先集中于实现 “任务关键维度的高保真”，而非单纯追求视觉表现的极致真实。
2. 数字孪生的三大能力跃迁
数字孪生在仿真基础上实现了三大关键维度的能力跃迁，使之成为物理实体系统的实时动态镜像。第一，能够呈现与真实系统高度同步的当前状态，策略验证可在已校准的实际参数、设备实时磨损状态下进行，显著降低 “仿真可行、实机失效” 的风险；第二，具备将现实世界运行状态 “复现” 至虚拟环境的能力，可精准重构事故场景与边缘案例，形成可回归测试的用例库与可审计的证据链条；第三，支持更安全的并行评估模式，可与实际系统同步运行，提前识别潜在风险，同时承担策略发布前的 “最后一公里” 门控职能。数字孪生的实际价值，高度依赖于数据接入质量、时序同步精度、系统标定与校准水平，以及严格的版本治理能力。
（四）渲染 + AI：物理 AI 规模化发展的工程学基石
物理 AI 的规模化发展面临高质量数据匮乏与系统安全验证复杂两大基础性挑战，而渲染技术与人工智能的深度融合，正成为突破这两大困境的关键路径，在训练阶段构建了规模化合成数据的 “生成引擎”，在推理阶段形成了策略验证的 “守护系统”。
1. 训练阶段：基于物理仿真的数据引擎
“渲染 + AI” 融合技术通过构建可编程的合成数据平台，系统性填补了物理 AI 训练的 “千倍级数据缺口”，推动范式从 “数据驱动” 向 “场景编程” 演进。在新范式下，开发者不再被动依赖既有数据，而是主动定义需要 AI 解决的物理问题，通过可编程的仿真环境直接 “编写” 训练场景，以可重复、可扩展的方式穷举常规与极端情况，针对模型的薄弱环节进行 “定向训练”，彻底突破真实世界数据稀缺的瓶颈。
成熟的 “渲染 + AI” 合成数据平台采用分层模块化架构，从下到上分为硬件层、接口层、基座层、应用层四大层级，实现了从硬件到应用的全栈协同优化与闭环智能。同时，前沿合成数据生成技术持续突破，基于世界模型的物理仿真数据生成技术显著提升了数据的物理一致性准确率，自适应域随机化算法则大幅提升了合成数据的多样性，有效解决了模型在真实场景中的泛化难题。
2. 推理阶段：基于数字孪生的策略验证
在推理阶段，“渲染 + AI” 的核心角色是构建以物理仿真为最终验证权威的策略守护系统，解决世界模型因抽象压缩产生的 “物理幻觉” 问题，通过高保真数字孪生进行毫秒级的确定性仿真验证，扮演 “几何与物理的终极护栏” 角色，确保每一个被执行的策略不仅在认知层面合理，更在物理层面绝对可行且安全。
其核心范式是基于物理仿真的前瞻性验证，通过 “实时状态同步与数字化建模 - 策略物理可行性验证 - 安全决策生成与自适应干预” 三阶段流程，实现对潜在风险的预测和规避，将物理仿真从离线的设计验证工具，转变为在线的决策守护基础设施。技术架构上，通过高保真数字孪生基座、仿真与并行推演引擎、安全验证与合规性框架、智能验证优化与自适应机制、边缘 - 云协同与可追溯架构五层核心能力，支撑前瞻性验证范式的工程化实现。
四、工程蓝图：分层参考架构与安全第一的设计原则
物理 AI 的最终价值实现，依赖于一套可落地、可扩展、高可靠的工程系统架构。与纯软件系统不同，物理 AI 系统必须深度融合信息处理与物理控制，严格遵循实时、确定、安全的核心约束。白皮书提出了云 - 边 - 端三层参考架构，并确立了以 “安全第一” 为核心的系统设计原则，为物理 AI 系统的工程化落地提供了完整的方法论基础。
（一）物理 AI 的云 - 边 - 端三层核心参考架构
物理 AI 系统的分层设计，围绕控制闭环的响应位置与安全验证的责任边界展开系统性规划，遵循三大根本原则：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完成，通过职责解耦与协同，在确保物理交互可靠性的同时，为系统智能的持续进化提供了可扩展、可验证的工程基础。
▌云端层：全局学习与系统级编排中枢
云端是物理 AI 系统的长期认知中枢与智能演进引擎，核心功能在于支撑系统级的知识沉淀、策略优化与全局协同，不直接介入实时控制环路或安全判定流程。其核心职能包括三大方面：一是承担基础模型、世界模型及策略模型的集中训练与迭代任务，汇聚跨场景、跨设备的运行数据，构建面向长期演进的统计模型与物理规律认知体系；二是负责策略与模型的版本化管理，以版本化方式发布可审计、可追溯、可回滚的模型与策略，明确每个版本的性能边界、适用条件与失效模式；三是承担跨区域、多系统的任务编排与资源协同，以及全系统的运行监控、合规审计与生命周期管理职能。
云端在设计上严格遵循 “非实时性” 原则，其决策与输出不进入毫秒级控制闭环，所有下发的策略、模型及指令，都允许在近端根据实时环境状态、安全约束进行拒绝、降级或覆盖，确保系统始终保持对实时物理不确定性的响应能力与安全控制权。
▌边缘层：数字孪生验证与区域协同中枢
边缘层是物理 AI 系统架构中承上启下的关键功能层，定位并非简单的算力代理或数据中转节点，而是作为连接全局智能规划与本地物理执行的 “验证与协调中枢”。其核心职能包括三大方面：一是数字孪生与在线系统验证，运行与物理设备保持毫秒级同步的数字孪生环境，对云端下发的策略和动作序列进行执行前安全验证，在亚秒级时间内完成完整的验证闭环；二是区域级多智能体协同，负责优化局部区域内机器人集群的作业序列、路径规划与任务分配，解决设备间的资源竞争与空间冲突问题，实现跨系统的流程协同；三是安全策略执行与运行监控，统一下发和执行区域安全规则，实时汇聚终端设备的运行状态数据，进行异常检测与预警上报，自主触发区域级作业降级与安全响应。
需要明确的是，边缘层不承担硬实时控制任务，其工程边界在于拥有对终端动作的 “授权执行与否决权”，既保障了终端层在毫秒级控制上的性能不受影响，又通过近场的验证与协调机制，为整个系统构建了可靠的安全护栏与协同基础。
▌终端层：实时推理与物理执行的最后闭环
终端层是物理 AI 系统中唯一直接作用于物理世界的层级，承载着将智能决策转化为精准动作的最终职责，对实时性、确定性和本质安全的要求达到极致，设计遵循 “控制闭环终端化、安全防护本地化” 的核心原则。其核心能力包括三大方面：一是实时推理能力完全下沉，所有参与控制闭环的计算模型都在终端本地部署并执行，完全不依赖外部网络连接，即使通信中断仍能维持基础的环境理解与自主响应能力；二是实现毫秒级甚至微秒级的确定性闭环控制，电机驱动、力觉交互等高动态响应回路完全由终端本地管理，内置多层级的状态机与安全互锁机制，具备硬件级的快速中断能力；三是完善的本质安全与失效保护机制，检测到网络中断、通信超时等异常时，能够自主切换至预设的安全运行模式，内置多层次的硬安全措施与人工直接接管接口，构建面对极端情况的 “最后防线”。
（二）安全第一的设计原则：护栏与回退机制
物理 AI 系统与物理世界的强耦合性，决定了其必须遵循与数字 AI 截然不同的工程范式：安全优先成为系统设计的根本前提，所有智能能力只有在被严格证明 “不会造成不可接受风险” 后，才被允许作用于物理系统。这一原则在工程上体现为系统的多层化防护架构与全生命周期的安全治理体系。
1. 物理 AI 安全治理的核心风险与治理体系
当前物理 AI 的安全治理正面临三大核心前沿风险挑战：一是数据隐私与安全边界模糊，多源异构数据的交叉融合使隐私边界愈发难以界定，难以在数据价值挖掘与隐私保护间实现精准平衡；二是技术滥用与虚假信息风险，强大的仿真与生成能力可能被用于制造虚假物理场景信息，误导工程决策引发安全事故；三是算法偏见与决策 “黑箱” 问题，训练数据的偏差会导致算法输出带有固有偏见，而复杂模型的 “黑箱” 特性，使错误决策难以快速定位根源，极大增加了安全风险的处置难度。
针对上述风险，需要建立健全的 AI 安全治理体系：首先推行数据分级分类管理，引入联邦学习、差分隐私等技术筑牢数据安全防线；其次完善 “研发 - 部署 - 运维” 全链条责任体系，建立 AI 决策可解释性技术标准，打破 “黑箱” 困境；此外推动跨领域协同治理，联合政府、研发机构、应用主体与伦理研究机构，共同制定动态更新的伦理规范与安全标准，形成全周期治理体系。
2. “仿真验证” 前置的工程原则
在开放、动态的物理环境中，无法通过穷举式真实测试覆盖所有潜在风险场景，因此物理 AI 系统必须在执行前完成严格的风险过滤，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，是将智能能力从理论可能转化为工程可用的关键转化环节。
其必要性体现在三个核心方面：一是风险前移，将潜在的危险测试从真实物理环境转移到可控的虚拟空间，从根本上避免执行错误造成的设备损坏、生产中断或安全事故；二是验证可重复，在虚拟环境中，同一策略可以在完全相同的初始条件下进行无数次重复验证，为系统可靠性评估提供了科学基础；三是失效可解释，策略在仿真中出现问题时，系统可以完整记录所有中间状态和变量，精确追溯失效根源，这一能力在真实事故调查中往往难以实现。白皮书确立了一条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”。
3. 多层安全护栏：从模型到执行的系统性防护
物理 AI 的安全性必须通过贯穿全生命周期的多层次防护体系来保障，这一系统化架构覆盖设计、验证和执行三个关键阶段，形成环环相扣的安全闭环。
设计阶段，构建策略与模型级安全框架，为每个智能模型和策略明确定义适用范围与失效边界，建立关键参数的物理约束条件库，从源头限制生成式动作的自由度；验证阶段，部署执行前仿真验证体系，通过快速仿真对即将执行的策略进行多维度评估，采用多初始条件并行仿真、系统化扰动注入等工程技术手段，只有通过完整验证的策略才能进入执行队列；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，基于确定性逻辑持续监测关键物理参数，一旦检测到超限状况立即触发保护动作，为整个系统提供最终的安全保障。
三层防护架构形成了 “主动预验证 - 实时运行监控 - 被动硬件防护” 的全链路防护，涵盖事前、事中、事后全流程，在充分发挥智能系统能力优势的同时，确保安全风险控制在工程可接受范围内。
4. 向后兼容与渐进升级的系统性安全约束
物理 AI 系统并非一次性部署完成的静态工程，而是在长期运行过程中持续经历模型、策略与参数的迭代演进，而模型升级行为可能破坏既有系统的安全假设、控制逻辑与运行节奏，引入新的系统性风险。因此，模型演进本身必须被视为物理 AI 安全设计的重要组成部分，而非独立于安全体系之外的工程活动。
在安全优先的设计原则下，物理 AI 系统应遵循向后兼容与渐进升级的基本约束，任何模型、策略或关键参数的更新，都应在保持既有接口、控制语义与安全边界不被破坏的前提下进行，避免因能力跃迁导致系统行为突变。工程实现上，模型演进应通过分级发布与灰度验证机制逐步推进，在有限范围内进行验证性部署，持续监测其行为表现与异常特征，同时所有升级过程必须配套可执行的回退与回滚预案，确保发现异常时能迅速恢复至已验证的稳定状态。
5. 回退与降级机制：假设系统会失败
安全设计的核心并非追求 “永不失败” 的理想状态，而是明确承认系统存在失效可能性，并为其预设可控的应对路径。物理 AI 系统的回退与降级机制，建立在 “失效必然性” 的工程假设之上，确保在任何异常情况下系统都能以可预测、可控制的方式进入安全状态。
工程设计上，必须预先定义多级回退状态，形成阶梯式降级响应体系，典型包括一级降级关闭高阶智能策略、保留基础安全控制，二级降级停止当前任务、进入安全驻留状态，三级回退触发紧急制动、切断执行机构能量供应。同时，系统架构设计必须默认假设关键组件可能失效，确保终端设备具备完全独立的最小安全自治能力，所有安全回退路径都不得依赖远程计算资源或网络通信，即使在完全与上层系统失联的情况下，仍能自主完成从正常运行到安全状态的转换。
五、产业重塑：生态分工、竞争格局与标准化展望
物理 AI 的兴起不仅是一项技术突破，更将催生全新的产业生态和竞争范式。全球物理 AI 市场正迎来关键发展拐点，预计将以 33.49% 的年复合增长率持续高速扩张，2025 年全球市场规模已达 51.3 亿美元，至 2034 年有望突破 685 亿美元。随着技术复杂度提升和应用场景深化，传统的垂直一体化研发模式难以持续，专业化分工与生态协同成为必然趋势，产业竞争焦点也从硬件本体转向软件、数据及生态系统。
（一）物理 AI 的新兴产业链四层架构
物理 AI 的产业化进程，推动产业生态从 “链式单向传递” 向 “网状动态协同” 的结构性演进，形成了基础设施层、技术使能层、系统集成层、行业方案层四大板块深度耦合的全新产业链图谱。其中，基础设施层与技术使能层作为智能的 “供给端”，为整个生态提供关键的物理载体与数字智能；系统集成层与行业方案层作为价值的 “变现端”，承担将技术能力转化为实际生产力的关键角色。
▌基础设施层：确定性与高效率的算力基石
基础设施层是物理 AI 体系的算力与硬件基石，核心使命是满足物理世界交互对实时性、确定性、能效比的苛刻要求，呈现出 “云边协同、仿真增强” 的鲜明特征。其核心构成包括三大板块：一是云端算力基础设施，我国 “东数西算” 工程布局的 8 大国家算力枢纽节点，为物理 AI 提供了稳定、高效、低成本的算力供给，支撑世界模型、策略模型的大规模训练；二是边缘与端侧算力，芯片架构正从通用 GPU 向面向物理仿真、传感器融合和实时控制的专用计算芯片演进，是确保智能体在动态环境中安全、自主运行的关键硬件载体；三是仿真计算新型算力形态，集成高精度物理引擎的仿真系统，构成了物理 AI 算力体系中快速增长且具有战略意义的一环，是解决数据瓶颈、实现零风险训练验证的核心支撑。
▌技术使能层：泛化与可复用的智能基座
技术使能层是物理 AI 的 “智能中枢”，核心使命在于降低开发门槛、加速技术迭代，将前沿算法与数据能力转化为标准化的工具与服务，主要由多模态基础模型与高保真仿真工具链两大支柱构成。多模态基础模型（策略模型、世界模型）提供了对物理世界的泛化感知与语义理解能力，推动开发范式从 “任务专用训练” 转向 “通用智能适配”；仿真软件与工具链是连接虚拟训练与现实部署的关键桥梁，通过高保真物理引擎与合成数据生成技术，解决物理 AI 落地的数据稀缺与试错成本难题。当前，技术使能层呈现出生成能力与物理推理深度融合的趋势，二者结合形成互补优势，在提升开发效率的同时，确保决策符合物理规律与安全约束。
▌系统集成层：软硬件协同的融合中枢
系统集成层是物理 AI 产业链的融合中枢，核心使命在于将算法模型、开发工具等软性能力，与机器人本体、传感器、执行器等物理实体进行深度工程化融合，解决从 “智能模型” 到 “可靠系统” 的复杂落地问题。这一过程的核心挑战，在于实现高实时性、确定性的异构系统协同，物理 AI 系统需同步处理多模态感知数据、运行复杂的决策模型，并实现毫秒级精度的运动控制，对计算架构与软硬件协同提出了极高要求。当前，行业领先者正通过定义参考架构来推动标准化，构建专为机器人设计的集成化硬件平台，形成类似 “插座” 的标准化系统基座，大幅降低系统集成复杂度，加速技术落地与产业协同。
▌行业方案层：深耕场景，兑现商业价值的 “最后一公里”
行业方案层是物理 AI 价值链条的终端与商业逻辑的起点，具备深厚行业知识的解决方案提供商，在此扮演着 “价值翻译者” 与 “落地执行者” 的关键角色，将通用的物理 AI 技术能力，转化为可量化、可复制、直接带来降本增效的行业解决方案。当前，物理 AI 的商业化落地呈现出基于经济性与紧迫性的清晰梯队特征：第一梯队是仓储物流与先进制造等高投资回报率场景，流程相对规范、痛点明确，成为落地最快、规模最大的领域；第二梯队是医疗健康、特种作业等高价值、高门槛专业场景，核心价值在于实现人类难以达到的超高精度、极端稳定性或危险环境作业能力。物理 AI 的商业成功，不依赖于技术概念的先进性，而取决于其能否在具体场景中精准定义问题、可靠解决问题并清晰核算价值。
（二）产业竞争的三大战略制高点
在物理 AI 领域，硬件正加速走向标准化，竞争壁垒已从机械本体转向软件、数据及生态系统，产业发展焦点正从 “如何造出能动的机器人” 转向 “如何高效赋予并持续进化其智能”。仿真平台、一体化工具链与高效数据闭环，已成为决定企业长期竞争力的三大战略制高点，共同定义了物理 AI 系统从开发验证到部署演进的全周期效率与最终性能上限。
1. 仿真平台：竞争壁垒与效率核心
仿真平台已超越辅助工具的角色，成为物理 AI 研发的关键竞争壁垒与效率核心，其战略价值在于通过构建高保真的虚拟环境，系统性解决了物理世界数据获取成本高、风险大、覆盖窄的瓶颈，为模型训练提供了规模化、低成本、零风险的 “数据工厂” 与 “试验场”。仿真平台的竞争力取决于三大核心能力：视觉真实性、物理真实性、并行计算效率，前沿平台正进一步融合生成式 AI 与世界模型能力，让智能体在虚拟空间中学习物理规律本身，提升训练的泛化性与推理能力。本质上，掌握更高保真、更高效的仿真能力，意味着企业能够以更低成本、零风险完成海量试错与极端场景验证，在模型训练的起跑线上建立代际优势。
2. 工具链与数据闭环：迭代加速与能力沉淀
无缝衔接、高度自动化的开发工具链与数据闭环系统，是将虚拟智能高效、安全转化为现实生产力，并使其持续进化的核心引擎。一体化工具链旨在打通从模型训练、仿真验证到端侧部署与性能评估的全流程，极大降低开发复杂度与工程损耗，正从自动化向 “自主化” 演进。更深层的竞争力来源于部署后的持续进化能力，即数据闭环的战略价值，它构建了一个 “运行 - 反馈 - 优化 - 部署” 的自主强化循环，系统能在真实场景中自动收集长尾数据、清洗标注并用于模型迭代，形成越用越智能的 “数据飞轮”。率先实现规模化部署并跑通闭环的企业，将形成动态的竞争壁垒，反之，若无法构建有效的数据闭环，产品将停留在静态的 “出厂智能”，难以在持续变化的真实世界中保持竞争力。
3. 国内外厂商的核心布局
在物理 AI 的全球格局中，美国凭借其在顶级芯片、基础大模型与系统集成领域的深厚积淀，构建了从技术定义到商业验证的完整金字塔，占据了产业制高点。其中，NVIDIA 已成为物理 AI 全栈生态的定义者，通过 “芯片 - 仿真平台 - 基础模型 - 世界模型” 的闭环，为整个行业提供基础设施；Tesla 代表了垂直整合与工程化落地的极致路径，将 FSD 的技术栈平移到人形机器人 Optimus，在 “大脑” 层面拥有巨大先发优势；1X Technologies 则专注于家庭与商业服务场景，实现了从技术演示到稳定营收的关键跨越。
中国主要厂商正凭借在场景数据、工程化落地与硬件创新方面的独特优势，形成了以应用场景牵引技术融合，以工程效率实现快速迭代的清晰路径。华为依托 “算力 - 模型 - 平台” 的自主可控技术栈，定位为产业智能化升级的 “底座”；腾讯凭借游戏引擎优势，专注于物理 AI 的仿真与数字孪生，做产业的 “仿真加速器”；小鹏汽车沿着 “从车到机器人” 的降维路径，将高阶智能驾驶技术复用于人形机器人与飞行汽车；宇树科技、智元机器人等新兴企业，则在机器人硬件创新与敏捷工程化方面展现出全球竞争力，快速实现从实验室原型到工厂场景的试商用落地。
（三）产业标准化展望
物理 AI 产业的成熟与规模化发展，远非仅靠单点算法突破或硬件革新所能达成。当前行业正处于 “创造性混沌” 阶段，各类机器人、专用算法与仿真平台快速涌现，但彼此间缺乏统一的 “语言” 与 “接口”，形成了严重的 “孤岛效应”，制约了技术的快速迭代与生态协同。建立一套广泛认同的标准与规范体系，已成为推动物理 AI 从实验室演示走向规模化产业应用的必然路径，未来的标准化工作将聚焦于互操作性与安全性两大基石。
1. 互联互通标准：打破 “孤岛”，构建可组合的产业生态
互联互通标准的核心目标，是实现智能体的灵活部署与无缝协作，建立贯穿开发、部署与运行全流程的互操作性标准体系。在开发与描述层，需推动机器人模型与场景描述的标准化，形成统一的机器人描述语言与通用场景描述格式，实现仿真训练成果向物理系统的高效迁移；在系统与通信层，需建立与硬件及底层框架解耦的标准化中间件与通信协议，支持异构智能体之间的实时消息传递与任务协同；在仿真平台数据层，需要实现数据格式标准化，建设统一的三维场景数据描述与交换标准，支持复杂场景跨平台、跨工具的实时数据交互。互联互通标准的建立，将把分散的 “数据孤岛” 和 “系统孤岛” 连接成共享的 “创新大陆”，在整体上提升产业竞争力与创新效率。
2. 安全分级标准：划定红线，建立可信赖的行动框架
物理 AI 与纯软件系统的本质区别在于，其决策与行动直接作用于物理世界，任何失效都可能导致财产损失乃至人身伤害，安全标准不仅是技术规范，更是构建社会信任与实现商业合规的基石。当前，物理 AI 的安全标准化正沿着 “硬性法规” 与 “软性认证” 两条路径并行推进：在法规与合规层面，全球主要经济体正加速构建法律框架，为物理 AI 设定强制性安全底线，欧盟《AI 法案》已将人形机器人、关键基础设施巡检机器人等归为高风险 AI 类别，设置了严格的合规要求；在技术实施与认证层面，行业正推动建立物理 AI 自主能力分级体系，不同等级对应不同的安全冗余、人机交互与故障回退要求，同时产业推动的安全认证体系，能与法规形成有效互补，为企业提供高效满足合规要求的技术路径。
六、价值图景：核心应用场景与阶梯式落地方法论
物理 AI 的价值最终体现在其对实体经济的赋能深度与广度，白皮书系统梳理了物理 AI 的六大核心应用场景，提出了从 “单点验证” 到 “系统智能” 的阶梯式落地方法论，并建立了以效率、成本、安全、可验证性为核心的关键成功指标体系，为产业界识别机会、规划路径、评估成效提供了完整框架。
（一）物理 AI 的六大核心应用场景
物理 AI 的应用价值并非抽象概念，而是通过一系列可量化、可落地的具体场景得以实现，当前已在工业制造、人形机器人、智慧空间三大核心领域形成规模化落地，同时在智慧医疗、智慧金融、城市治理等领域展现出巨大的应用潜力。
▌工业制造：从自动化走向自适应柔性生产
物理 AI 正推动工业生产范式从刚性自动化向自适应柔性生产跃迁，解决了传统自动化产线面对多品种、小批量、非结构化场景时成本高昂、缺乏适应性的核心痛点，使制造设备能够实时理解工艺意图、动态调整操作策略，真正实现以软件定义生产、以数据驱动优化的柔性制造模式。其核心落地场景包括三大方面：一是精密装配场景，搭载视觉与触觉反馈的机械臂可实时感知零件公差与装配应力，动态调整施力与轨迹，实现亚毫米级的装配精度；二是质量检测领域，通过生成式模型与大规模缺陷数据的结合，有效解决了传统视觉系统对 “未知缺陷” 识别能力不足的行业瓶颈，推动质量检测从被动抽检走向主动预警与泛化识别；三是整线系统优化，通过数字孪生技术，在虚拟空间中实时映射并优化产线运行状态，实现设备利用率提升、综合能耗降低的显著成效，推动制造系统向整体协同与自适应演进。
▌人形机器人：从任务专用到通用智能体
人形机器人是物理 AI 在通用化与适应性方面的最高追求，是人工智能从算法模型走向实体行动、从专用场景迈向通用适应的关键实践载体，其设计以类人形态为基础，旨在无缝融入人类构建的复杂物理环境，承担从工业到家庭服务的广泛任务。当前，该领域已从早期的步态行走演示，迈入以 “手 - 眼 - 脑” 协同与规模化落地为核心的产业化攻坚阶段，技术突破聚焦于灵巧操作终端与场景理解决策系统两大方向。应用场景正持续拓展，覆盖工业制造的精细组装、医疗康复的定制化服务、养老陪护的情感交互、公共安全与灾害响应的协同作业、城市基础设施巡检等多个领域。同时，人形机器人在成本控制与可靠性提升方面已取得多项关键突破，MIM 工艺、核心部件自研国产化、轻量化材料与模块化设计显著降低了生产成本，极限测试、“大脑 + 小脑” 协同架构、关节系统优化则大幅提升了整机可靠性，预计 2026 年底将实现规模化量产交付。
▌智慧空间：从静态建筑到具备 “物理感知” 的智能环境
物理 AI 的引入，正在将传统以物联网和自动化控制为基础的 “智能建筑”，从被动响应向主动认知与协同的范式跃迁，将静态的建筑与基础设施，转化为具备感知、推理、决策与协同执行能力的 “空间智能体”。其核心突破在于构建了统一的空间认知与决策模型，实时融合多源数据，借助视觉 - 语言模型与世界模型，使空间智能体不仅识别物体，更能理解场景的物理属性和语义关系。核心落地场景包括大型交通枢纽与体育场馆的人流动态调度、智慧零售与办公场景的体验与能效优化、工业与基础设施领域的安全防护与能效管理。未来，智慧空间的终极形态将演进为具备持续学习与自主优化能力的 “环境智能体”，实现从被动响应到主动预测、从执行指令到协同优化的跨越。
▌智慧医疗：服务医疗科研，普惠医疗养护
医疗健康是物理 AI 落地的关键战场，其核心价值体现在两大方面：一是在医疗科研领域，物理 AI 与生物分子模型的结合，正在重塑 AI 驱动的药物发现格局，相关模型可精准量化分子之间的结合强度，加速药物研发进程、提升诊疗精度；二是在临床与康养领域，服务与医疗机器人能够辅助老年人的日常起居，协助外科医生进行更加精准的手术操作，其稳定性和精确性有望超越人类极限，外骨骼康复机器人、艾灸机器人等产品，已实现康复治疗的精准化、智能化与个性化，有效提升了治疗效果和患者生活质量。
▌智慧金融：实现 “动态场景化风控” 跃迁
物理 AI 与金融领域智能风控的结合，是当前金融科技迈向 “AI 原生” 时代的关键突破，其核心在于将物理世界的动态数据与金融业务中的风险决策深度融合，构建具备实时感知、自主推理和动态响应能力的智能风控系统。核心落地方向包括三大方面：一是多模态数据驱动的风险识别升级，通过物联网传感器、视频监控等采集用户在物理空间的行为数据，解决传统风控依赖静态报表导致的信息滞后问题；二是基于物理场景的动态风险画像构建，建立 “人 - 物 - 场” 三位一体的风险模型，实现对车贷、供应链金融等业务的精准风险评估；三是引入 AI 智能体协同机制，实现从感知到决策的自动化闭环，显著提升风控响应速度与准确性。
▌城市治理：优化资源配置，提升运行效率
物理 AI 可应用于智能交通、智能安防等智能城市领域，优化城市资源配置，提升城市运行效率。在智能交通领域，物理 AI 可实时感知交通流量、路面状态、天气情况，基于物理规则与交通流理论，优化交通信号配时，缓解拥堵；在智能安防领域，可通过多类传感器实时感知环境的物理变化，基于物理规则判断是否存在安全隐患，实现早期预警；在人员密集场所，可识别危险行为、预测拥挤踩踏风险，提前触发预警并引导人员疏散；同时，还能推动城市的 “多系统协同”，实现智能交通、智能能源、智能安防等系统的联动优化，提升城市运行的整体韧性与效率。
（二）物理 AI 的阶梯式落地方法论
物理 AI 的落地并非一蹴而就的系统性颠覆，而是需要遵循一条清晰、渐进、可验证的落地路径，白皮书系统提出了从封闭场景的单点能力验证，到半开放流程的多体协同优化，最终走向具备自主适应与进化能力的系统智能的三阶段演进框架。
▌第一阶段：单点试点与技能验证，在高价值场景锻造 “可靠专家”
物理 AI 落地的第一步，并非追求系统性颠覆，而应聚焦于具有明确痛点与量化价值的高确定性场景，打造能够稳定执行特定任务的 “可靠专家”，并快速验证技术可行性与经济回报。场景选择上，需瞄准可量化、高回报的瓶颈环节，同时满足任务边界清晰与价值可量化两大条件；技术路径上，依托 “仿真 - 现实” 闭环实现安全高效训练，在虚拟空间完成海量安全训练后，再将验证后的策略迁移至真实产线；阶段成果上，成功的单点试点不仅解决具体问题，更为企业积累场景化数据集、边缘算力部署经验，以及组织内部对 AI 技术的初步信任，为后续系统化推广奠定基础。
▌第二阶段：流程融合与多机协同，从 “单点专家” 到 “系统化军团”
当多个单点智能体被验证有效后，物理 AI 进入以流程集成与多体协同为核心的第二阶段，目标从提升单机效能，转向优化由多智能体构成的作业系统的整体效率、柔性与可靠性。核心实施要点包括三大方面：一是系统集成，打通异构设备与信息系统的协同链路，打破设备与系统间的 “数据孤岛”，构建统一的中间件平台与标准化通信协议；二是协同智能，实现全局调度与人机共融，优化机器人群体的作业效率，建立人与机器之间的行为性信任，推动人机协作从技术可行走向常态落地；三是价值体现，从局部提效转向系统韧性提升，使系统能够适应订单波动、设备异常等动态变化，实现生产或运营流程的持续、平稳运行。
▌第三阶段：系统智能与自主进化，迈向 “认知 - 决策 - 优化” 一体的有机系统
物理 AI 演进的终极形态，是构建一个物理与数字世界深度融合、具备全局认知、自主决策与持续进化能力的 “企业智能体”，系统不再局限于执行既定流程，而是能够理解业务意图、预测系统状态并主动优化整体运行。核心特征包括三大方面：一是基于世界模型的全局洞察与预测能力，可提前数十小时预测关键部件的失效风险，动态优化库存策略与生产排程；二是目标驱动的自主决策能力，交互模式从 “人发指令、机执行” 转变为 “人定目标、机自驱”，人类只需设定高层业务目标，系统即可自主分解任务、生成策略并协同执行；三是持续进化与强化闭环，每一次执行偏差、环境变化或新场景的出现，都会被转化为训练数据，推动系统在动态环境中持续适应、不断提升，逐步逼近 “自主运营、自适应优化” 的长期目标。
（三）物理 AI 落地的关键成功指标体系
物理 AI 的部署具有区别于纯软件系统的工程复杂性，其价值实现与风险管控需依赖一套结构化的关键成功指标体系，该体系以效率与成本为核心经济指标，反映技术应用的商业可行性；同时以安全与可验证性作为工程技术基石，确保系统在真实物理环境中的可靠运行与社会合规性。两大维度必须协同发展、动态平衡，唯有实现经济效益与工程可靠性的统一，物理 AI 才能真正跨越从技术验证到规模化产业应用的鸿沟。
▌效率提升与成本优化：超越单点回报的系统性损益分析
物理 AI 的商业价值评估，需建立在对效率与成本的系统性、全生命周期分析基础之上。效率维度，评估应超越单点速度提升，关注系统整体韧性与响应能力，以及从订单到交付的全局流程优化；成本维度，需构建覆盖显性与隐性投入的全周期模型，硬件与算力仅为初始成本的一部分，数据工程、工艺适配、人员培训等隐性投入常占更大比重，真正有效的成本控制来自结构优化，通过高保真仿真、软件化可复用的智能能力，实现规模化部署中的边际成本递减。
▌系统安全与可验证性：物理世界交互的绝对红线与信任凭证
在物理世界中，AI 的每一次决策都与现实后果直接关联，容错空间极为有限，安全与可验证性不仅是技术指标，更是决定物理 AI 能否被产业接纳的伦理与准入基石。系统安全是物理 AI 不可逾越的红线，要求在复杂长尾场景与动态干扰中保持鲁棒性，建立内嵌的物理约束感知与自主防护机制；可验证性是构建产业信任的核心支柱，其实现依赖于基于高保真数字孪生的全场景仿真验证平台，以及可解释、可追溯的 AI 模型体系，当前产业界正从追求黑箱性能转向构建灰箱甚至白箱系统，以此在关键领域建立可靠的部署基础。
七、结论、趋势判断与战略行动建议
（一）白皮书四大核心结论
物理 AI 标志着人工智能进入以 “感知 - 决策 - 验证 - 执行 - 反馈” 为特征的实体智能新阶段，其发展并非现有 AI 技术在物理设备上的简单叠加，而是一场涉及从底层硬件到上层应用、从基础理论到产业生态的全栈范式革命。其核心挑战在于应对物理世界的 “硬约束”，必须构建在 “硬件 - 软件 - 场景” 深度融合的坚实底座之上，走 “硬件筑基、软件定义、场景驱动” 三位一体的发展路径。
“渲染 + AI” 构成的数字底座是物理 AI 规模化发展的工程学基石，其高效运行依赖于 “软硬协同” 的系统性支撑。软件层面，必须打造自主可控、面向未来的产业级仿真与数字孪生基石平台；硬件层面，面向机器人与具身智能的高性能、低功耗专用计算芯片，是打通从算法模型到物理执行闭环的关键硬件桥梁。软件栈与专用硬件的深度融合与自主创新，是实现全栈自主可控、在全球竞争中构建安全可信产业生态的核心攻坚任务。
物理 AI 的价值实现遵循 “点、线、面、体” 的渐进演进逻辑，每一阶段均需匹配相应的终端硬件能力作为支撑。从单点功能验证到流程融合，再到系统级重构，最终实现跨系统智能协同，终端硬件与组件的持续演进，构成了物理 AI 价值跃升的物理载体与执行基础。
构建 “政产学研用金” 深度融合的创新生态是赢得物理 AI 全球竞争的关键，其中抢占核心硬件战略制高点具有决定性意义。必须向产业链最底层、最核心的环节进行 “纵深突破”，重点攻克高性能机器人专用芯片及计算架构等硬件基础，这是实现技术自主可控、构建安全可信产业生态、在全球物理 AI 竞争中掌握战略主动权的根本基石。
（二）2024-2030 年五大核心趋势判断
▌技术融合深度化：从 “工具集成” 迈向 “原生智能体”
下一代物理 AI 系统将超越软硬件简单叠加的模式，在架构层面实现感知、决策、控制的深度融合。神经形态计算与仿生结构的结合将推动智能体在能效与适应性上的突破，世界模型与高保真仿真的协同将构建更高效、安全的训练与验证闭环，预计到 2027 年，基于统一世界模型的端到端智能体架构将成为高端系统的技术标配。
▌硬件架构专业化：从 “通用计算” 走向 “场景定义”
物理 AI 向边缘与端侧的延伸，推动硬件从通用架构向场景专用架构演进。面向机器人、自动驾驶、工业质检等领域的域控芯片、异构计算模块与实时通信协议将成为竞争焦点。我国丰富的场景与完整的产业链，为硬件创新提供了独特土壤，有望催生具有国际竞争力的差异化解决方案。
▌安全治理体系化：从 “功能合规” 升维至 “可信智能”
随着物理 AI 在关键领域广泛应用，其治理框架正从传统功能安全向覆盖数据安全、算法公平、系统韧性、行为可解释的全方位可信体系演进。全球主要经济体已加快相关立法进程，构建既符合国际规范又契合中国实际的安全治理与认证体系，将成为企业参与高端市场竞争的必备能力与核心壁垒。
▌应用模式平台化：从 “项目交付” 转向 “生态共建”
物理 AI 的落地模式正从高度定制化的项目制，向以平台为核心的生态化模式转变。头部企业通过构建开放平台，整合开发者、硬件伙伴与行业知识，大幅降低应用门槛、提升部署效率。这种模式将加速形成少数主导平台与多元垂直应用共存的格局，平台本身的开放度、工具链完整性与生态活力将成为关键胜负手。
▌产业价值重分配：从 “效率提升” 演进为 “系统重构”
物理 AI 正从局部效率工具升级为驱动产业系统性重构的战略引擎。在制造领域，推动从产线自动化向设计 - 生产 - 供应链全链路智能化的跃迁；在物流领域，实现从自动化分拣向实时动态调度的网络化智能升级。这一过程不仅重塑产业价值链，也为具备系统整合能力、深刻理解行业的企业开辟出全新的价值增长空间。
（三）针对不同参与方的战略行动建议
面对物理 AI 带来的历史性机遇，各参与方需基于自身优势定位，找准发力点，形成协同共进的生态系统。
▌政府与监管机构：应着力构建 “前瞻包容、安全可控” 的制度环境，加快建立覆盖基础共性、关键技术、行业应用、安全伦理的物理 AI 标准框架；布局建设国家级物理 AI 综合测试场，提供极端场景复现、长周期可靠性验证等公共服务；设立监管沙盒机制，平衡创新激励与风险防范；通过国家科技计划持续支持前沿方向研究，系统性吸引和培养跨学科顶尖人才。
▌科研机构与高校：需要打造 “前沿突破、交叉融合” 的创新源头，在物理 AI 的数学基础、认知机理、安全理论等方向开展长期投入，打破传统学科壁垒，建设交叉研究平台；创新成果转化机制，建立知识产权共享、风险共担的产学研合作模式；开展物理 AI 复合型人才培养，开设双学位项目，培养能快速适配产业需求的复合型人才。
▌核心硬件与部件供应商：承担着夯实 “自主可控、开放协同” 产业根基的关键使命，集中攻关高性能机器人关节、精密力矩传感器、专用 AI 芯片等 “卡脖子” 环节，提升供应链安全性和韧性；构建面向物理 AI 的国产算力体系，从芯片层、软件栈、应用牵引实现全栈突破；主动构建开放硬件生态，推动接口标准化和模块化设计，与整机企业和最终用户共同定义下一代硬件架构。
▌平台与软件企业：核心任务是构建 “赋能生态、共创价值” 的操作系统，打造易用可靠的开发平台，提供从数据合成、模型训练、仿真验证到部署监控的全栈工具链；建立开放兼容的生态体系，支持主流硬件、操作系统和行业协议；商业模式上从传统的软件授权向 “平台 + 服务 + 保险” 的综合解决方案转型，与客户建立长期价值共享的合作伙伴关系。
▌系统集成与解决方案商：价值在于打通 “最后一公里” 的价值闭环，必须在特定行业深耕细作，积累深厚的工艺知识、业务流程理解和服务经验，形成难以复制的行业壁垒；将成功的项目经验沉淀为可复用的模块、工艺包和实施方法论，构建标准化的交付体系；培养既懂 AI 技术、又熟悉行业工艺，还擅长工程实施的复合型团队，真正解决客户的实际痛点。
▌最终用户企业：需要践行 “审慎试点、系统推进” 的落地路径，基于业务战略制定清晰的智能化转型目标、路径和投资计划，避免盲目跟风和碎片化投入；建立科学的评估体系，多维度评估物理 AI 项目的综合价值；培育内部数字能力，建立跨 IT 与 OT 的融合团队；积极参与行业标准制定，与供应商建立长期战略合作伙伴关系。
▌投资机构：应当实践 “耐心资本、价值共创” 的投资理念，从全产业链视角进行系统性布局，特别关注能够打通产业链关键环节的平台型企业；充分理解物理 AI 创新的长周期、高投入特点，给予企业足够的成长时间和资源支持；利用自身网络资源帮助企业对接产业伙伴、引进专业人才、开拓国际市场，成为产业创新的价值共创者。
物理 AI 的发展绝非坦途，它既是技术创新的竞赛，也是工程能力的比拼，更是生态建设的艺术。中国在这一领域拥有得天独厚的优势：全球最完整的制造业体系提供了丰富的应用场景，庞大的工程师红利为技术创新提供了人才基础，强大的数字化基础设施为数据流通和算力共享创造了条件。要将这些优势转化为胜势，需要各方摒弃短期思维，以十年磨一剑的定力，在基础研究上持续投入，在工程实践上精益求精，在生态建设上开放共赢。
展望未来，物理 AI 将不仅仅是自动化工具的升级，更是人类认知和行动能力的延伸，它将使机器能够像人一样理解物理世界、适应复杂环境、完成精细操作，并在许多方面超越人类的能力极限，重塑我们的生产方式和生活方式，创造前所未有的经济价值和社会价值。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，开启可执行机器智能的新纪元。
