在2025年链博会上，英伟达CEO黄仁勋面对全球科技界抛出一个重磅观点：“人工智能的下个浪潮将是物理AI（PhysicAI）”——一种能理解物理定律、在真实世界中行动的智能系统。话音刚落，整个AI领域激起千层浪。但为什么是物理AI？它的到来是概念炒作还是技术演进的必然？



一、物理AI凭什么成为“下一波”？

技术演进的必然节奏

黄仁勋清晰地勾画出AI发展的四波浪潮：

感知AI：让机器“认得清”（如图像识别）；

生成式AI：让机器“说得出”（如文本、图像生成）；

代理AI：让机器“想得通”（自主规划与决策）；

物理AI：让机器“动得了”（在物理环境中执行任务）。

前三阶段已相对成熟，而让AI真正融入现实世界——搬运货物、操作设备、协助手术——正成为技术突破的关键分水岭。当生成式AI能写诗作画却分不清“杯子摔落会破碎”时，AI要发挥实质生产力，就必须补上“物理常识”这一课。

市场需求的强力驱动

人形机器人爆发：2025年被视为量产元年，全球人形机器人市场正以年增56%的速度狂飙，2030年规模预计达150亿美元。中国移动、优必选等企业订单已破亿元，生产线急需能“动手”的AI。

产业升级刚需：从特斯拉Optimus机器人到纳米级医疗微型设备，再到智能工厂的数字孪生系统，物理AI成为打通虚拟智能与现实操作的核心纽带。

二、物理AI：给AI装上“物理脑”

与传统AI相比，物理AI具备三大颠覆性突破：

1.从“数据学习”到“原理推理”

传统AI依赖海量数据训练，而物理AI将牛顿力学、电磁学等物理定律直接编码进模型，大幅降低数据需求。例如电网故障定位系统，在台风环境下效率提升90%，正是因其内置了物理规则而非仅靠历史数据；

2.从“输出信息”到“操控实体”

通过多模态传感器（如动作捕捉设备）实时采集力、运动、温度等物理信号，再转化为机械指令。例如某企业开发的工业机器人，能基于人类动作数据精确模拟毫米级搬运操作；

3.从“黑箱模型”到“可解释决策”

传统神经网络的决策过程如同黑箱，而物理AI的每一步操作都符合热力学、结构力学等常识。例如桥梁应力分析中，AI能明确提示“超载风险源自某节点受力异常”，而非笼统报警；

三、物理AI正在哪些领域“大显身手”？

医疗微型革命：体内导航的纳米机器人

想象一批微型机器人进入人体执行修复任务——它们需在流动的血液中逆流而行、避开血管壁。通过计算流体动力学（CFD）与物理AI结合，工程师能模拟其在体液中的运动轨迹，优化推进策略。这些“微型医生”已能实现靶向给药、组织修复，甚至从葡萄糖中自主获取能量。

工业进化：数字孪生工厂

中国已有数百个虚拟工厂在英伟达Omniverse平台上运行。物理AI在此构建高精度仿真环境：

机器人先在数字空间学习装配技能，避免真实场景碰撞风险；

系统模拟设备物理状态（振动、温升），预判故障点；

实际投产后，AI动态调节机械臂力度与流水线节奏；

生活场景：告别“反物理”设计

家居设计工具曾因AI“缺乏物理常识”闹笑话：悬浮的柜子、承重失衡的桌腿屡见不鲜。新一代物理空间智能引擎的引入，让用户输入“加个飘窗”后，AI自动计算墙体承重、光照角度，生成符合现实的结构方案。所见即所得，真正实现设计到落地的无缝闭环。

四、物理AI的挑战：现实比虚拟复杂得多

尽管前景广阔，物理AI的落地仍面临多重关卡：

实时性难题：自动驾驶需毫秒级识别障碍物，现有芯片算力尚难完全保障；

不确定性建模：真实环境中突发因素（如突然刮风、路面湿滑）远超实验室边界；

安全伦理困境：当手术机器人自主决策时，责任归属如何划分？

对此，产业界正多路突围：英伟达开源Newton物理引擎降低开发门槛；部分企业联合高校建立工业实验室，推动物理模型与行业经验深度融合。

未来十年：物理AI将重塑“人机共存”形态

黄仁勋预言：“未来工厂将由AI指挥机器人团队，与人协作生产智能产品”。这并非科幻——中国某工厂直播中，具身机器人已能“上岗”操作精密零件。随着2030年中国AI普及率突破50%，物理AI将从概念走向车间、手术室、家庭。当人工智能真正理解重力与摩擦，学会搬运与建造，一场比电力革命更彻底的生产力变革，才真正拉开序幕。