作者：Sophia
前不久剛剛結束的英偉達 AI 盛會 GTC 2025 上，黃仁勳在演講中再度強調了其對 AI 發展階段的預測，即AI 經歷了感知 AI、生成式 AI 階段後，現在進入了代理 AI 階段，未來將是物理 AI 時代。
物理 AI 是老黃心中的下一波 AI 浪潮，正如他在多個場合裡強調的那樣——如今大多數 AI 並不理解物理定律，不以物質世界為基礎，而產生影像、視訊、3D 圖形和許多物理現象，需要基於物理並理解物理定律的 AI。
有專家給出過物理 AI 的定義，即物理 AI 是指能夠執行與智慧生物體相關任務的實體系統，可以實現機體、控制、形態動作執行和感知的協同進化。這一描述和現在大火的熱詞具身智慧（Embodied Intelligence）內涵相同，中國計算機學會官網指出 ，具身智慧是指一種基於物理身體進行感知和行動的智慧系統，其透過智慧體與環境的互動獲取資訊、理解問題、做出決策並實現行動，從而產生智慧行為和適應性。
變革正在發生，無論是“物理 AI”還是“具身智慧”，為 AI 賦予物理實體已然成為 AI 產業未來的重點發展方向，也將成為未來大國之間人工智慧博弈的焦點。就在今年兩會上，“具身智慧”被首次寫入政府工作報告，有望推動我國瞄準人工智慧技術前沿，搶抓具身智慧科技創新和產業發展關鍵期，培育未來產業發展新賽道。
具身智慧結合了 AI、機器人技術和感知互動能力，使機器能夠在物理世界中自主學習、適應和行動。在這一領域，具備優勢的國家需要在計算能力、演算法研發、機器人技術、資料資源、產業生態和政策支援等方面佔據先機。而從這些維度來看，中國或許能在具身智慧/物理 AI 時代一枝獨秀。
海量資料：訓練智慧體的最佳養料
黃仁勳在演講中表示：“AI 的發展面臨三個核心問題——一是如何解決資料問題，二是如何在沒有人類參與的情況下解決訓練問題，三是如何建立或找到一種演算法，使得提供的資源越多，AI 就越智慧（規模定律）。”
其中首先要解決的，就是如何獲取海量資料。某種意義上，具身智慧的核心在於資料驅動的學習能力，而中國的資料規模全球領先。
移動網際網路時代，中國就有超過 10 億的網際網路使用者，智慧手機、電腦、平板等智慧裝置每天都在產生海量資料。不過，隨著使用者數逐漸逼近天花板，網際網路使用者數量已增長乏力，與之相比，不斷增長的物聯網裝置未來產生的資料量可能超過網際網路，從而給智慧體訓練持續輸入新的“養料”。
IDC 曾預測，到 2025 年，全球物聯網裝置產生的資料量將超過 73 ZB，相當於 73 萬億 GB。其中智慧攝像頭、智慧汽車等強算力、大頻寬終端產生的資料尤為驚人，例如，一輛智慧網聯汽車每天就可能收集 10TB 的資料。
而這些未來能成為“資料供給大戶”終端的數量，中國都傲視全球。以智慧汽車為例，援引觀知海內整理中國信通院的資料顯示，2022 年中國智慧網聯汽車產量為 1.85 億輛，預計到 2025 年，智慧網聯汽總量將達到 2.59 億輛，在汽車保有量中的佔比約 75.6%。美國《紐約時報》近日更是刊文直言，中國正在測試的自動駕駛汽車數量已超過其他國家。中國目前至少有 16 個城市允許企業在公共道路上測試其自動駕駛汽車，至少 19 家中國車企或供應商正在該領域爭取全球領先地位。
相對於網際網路，由於物聯網資料是物理實體產生的資料，具有鮮明的客觀性。物聯網所產生的資料既有標籤、感測器感知的裝置靜態資料，也有裝置執行中產生的時間序列動態資料。在資料型別方面，物聯網技術能夠實現對物理世界的狀態資料、定位資料、行為資料等採集，獲得各行業能源、資產屬性、診斷類資料和訊號類資料，這些資料使得未來的具身智慧體能夠更深入的學習各行知識，從而更好的服務於各個細分場景。
除此之外，中國還是一個物聯網應用場景極其豐富的國家，製造業、醫療、物流等領域的智慧化應用層出不窮，無人機配送、無人車等場景已廣泛落地……這種優勢使得中國能夠透過實際應用中的資料反饋最佳化演算法，形成技術迭代閉環。
產業鏈完整：機器人等具身智慧硬體生態全球領先
與傳統的人工智慧相比，具身智慧的最大區別就體現在“具身”兩個字，過去的人工智慧很多是停留在數字世界，比如大語言模型，只能在網際網路上與人對話。具身智慧是將 AI 賦予了一個物理實體，不僅可以與人進行互動，還能在現實世界執行指令，比如讓它端茶、倒水、搬東西，因此需要以機器人為代表的硬體載體。
作為全球機器人制造中心，中國具備完整的供應鏈體系，從核心零部件到整機制造均有相當的競爭力。
就保有量來看，根據國際機器人聯合會 (IFR) 釋出的《2024 世界機器人報告》，中國是目前工業機器人的全球最大市場。2023 年中國工業機器人保有量約 180 萬臺，是世界上第一個也是唯一一個擁有如此龐大工業機器人保有量的國家。2023 年中國共安裝 276288 臺工業機器人，佔全球安裝總量的 51%。
在機器人三大核心部件——伺服電機、減速器、控制器方面，中國雖然仍與日本、德國存在差距，但供應鏈國產化率在顯著提升。同時，國產控制系統與國外產品的差距在逐步縮小，國內部分廠商自主研發了自家的控制系統，包括埃斯頓、華中數控、新時達、廣州數控、匯川技術等，也誕生了一批專業的控制系統服務商如固高科技、英威騰、卡諾普等。
除此之外，更值得一提的是中國的成本優勢。知名半導體諮詢機構 SemiAnalysis 在最新發布的長文裡指出，生產一個同規格的機械臂，在美國的製造成本將達到中國製造的 2.2 倍之多，這一巨大的差距源於中國在製造領域的深厚根基。如今，即便是貼有”美國製造”標籤的零部件，很多依然高度依賴中國製造的材料和部件，而替代方案卻並未能形成可行的規模效應。
在機器人細分品類中，人形機器人被視作具身智慧的最佳載體，中國在人形機器人產業發展方面呈現後來居上之勢，優必選、宇樹科技、樂聚、藍芯科技、達闥等創新型企業突破性成果不斷。
金融機構摩根士丹利最新發布的《人形機器人 100：繪製人形機器人價值鏈圖譜》報告羅列的全球人形機器人產業鏈上市公司百強名單中，亞洲公司佔據 73%，其中中國公司佔 56%，還有 77% 的整合商來自亞洲，其中 45% 來自中國。過去 5 年中人形機器人專利申請數中國以 5688 項遠超美國和日本，雄踞第一寶座。報告預計，到 2030 年，中國人形機器人市場規模將達到 120 億元人民幣，銷量達 150 萬臺；到 2050 年，中國的人形機器人市場規模將達到 6 萬億元，人形機器人總量達到 5900 萬臺。
機器人等具身智慧硬體的製造優勢和完整生態，將構築中國在具身智慧時代領先全球的底氣。
AI 與大模型發展迅猛：加速具身智慧進化
具身智慧離不開強大的人工智慧技術，而中國在算力、大模型、計算機視覺等關鍵領域取得了長足進步。
首先，算力基礎設施作為未來比拼具身智慧的核心支撐，正日益成為國家競爭力的重要標誌。2024 年，我國在用算力中心機架總規模超過 830 萬標準機架，算力總規模達 246EFlops，位居世界前列。同時，我國 58.3％ 的算力中心已連線到國家骨幹網，國家算力樞紐節點已全面實現 20 毫秒時延保障能力，全國 65％ 的省市可以在5毫秒內接入一個算力資料叢集。
同時，阿里雲、騰訊雲、華為雲等頭部雲服務商，依託強大的資料中心基礎，搭建了全球化的雲計算平臺，為使用者提供彈性、便捷的計算資源與服務。
接著，在 AI 前沿技術方面，中國 AI 研發能力已居世界前列，AI 領域論文數量居世界第一，專利申請數量世界第二，國內外大模型能力差距被不斷縮小。透過協同創新、生態創新，國內大模型產業正在形成跨 APP、跨裝置、跨行業協同創新新格局。
尤其是 2023 年起，中國的通用人工智慧（AGI）大模型發展加快，如：百度“文心大模型”、阿里“通義千問”、華為“盤古”、位元組“豆包”、智譜“GLM”等，這些大模型正在向多模態、具身智慧方向演進，如百度的“文心一言”與智慧機器人結合，探索機器人對自然語言和視覺訊號的理解能力。
復旦大學教授、上海市資料科學重點實驗室主任肖仰華指出，中國 AI 大模型行業緊跟國際步伐，經過兩年努力追趕，現已躋身國際第一陣營。DeepSeek 等國產大模型的誕生，標誌著中國在低成本訓練和長思維推理等方面已達到國際先進水平，能與 OpenAI 等領先大模型一較高下。國產大模型產業多元化趨勢明顯，文字、多模態、科學大模型等百花齊放。
不過，我們也仍需意識到，目前國內外大模型市場環境差距明顯。在投資總量上，24 年美國在人工智慧領域的投資額約為 641 億美元，中國僅為 55 億美元，雄厚的資金投入使國際科技巨頭能夠廣泛招聘人才、購置算力，持續引領行業發展，中國仍需不斷追趕。
巨大市場需求：加速技術落地應用
最後，中國還對具身智慧有巨大的市場需求，而這將進一步反哺技術的進步和應用的落地。
養老場景是具身智慧的重要應用方向。民政部官網釋出的《公報》披露，截至 2023 年底，全國 60 週歲及以上老年人口 29697 萬人，佔總人口的 21.1%，其中 65 週歲及以上老年人口 21676 萬人，佔總人口的 15.4%。
我國老齡化呈現出數量多、速度快、差異大、任務重的形勢和特點，勞動力短缺促使養老機器人市場需求巨大，扶老人、餵飯等需求為具身智慧加持的人形機器人在養老場景的應用開闢了廣闊空間。
以下是幾個典型應用場景：
① 生活照護機器人：協助日常起居
作用：
作用：
具身智慧機器人可幫助老年人完成基本的日常生活任務，降低對護工或家屬的依賴。
具體應用：
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助行機器人：幫助老年人平穩行走，防止跌倒（如 Honda 的步態輔助機器人）。
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智慧餵食機器人：可根據老年人需求自動餵飯，適用於手部不便或行動受限者。
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智慧洗浴機器人：自動完成洗浴任務，保護老年人隱私，降低滑倒風險（如日本 SOMPO Care）。
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家務機器人：自動打掃、整理房間，如掃地機器人、智慧晾衣架等。
②監測與緊急救助：全天候守護
作用：
作用：
透過具身智慧裝置+ AI 分析，即時監測老年人健康狀況，預防疾病或提供緊急救助。
具體應用：
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可穿戴健康監測：如智慧手錶檢測心率、血壓、血糖，異常時自動報警（如 Apple Watch 的跌倒檢測）。
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睡眠監測機器人：透過非接觸式感測器監測呼吸、心率，分析睡眠質量，預警睡眠呼吸暫停風險。
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跌倒檢測與自動救助：家庭智慧攝像頭或機器人發現老人跌倒後，自動通知家屬或呼叫急救。
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服藥提醒與健康建議：機器人按處方提醒服藥，識別是否按時服藥，並給出健康飲食建議。
③情感陪伴與心理關懷：緩解孤獨感
作用：
作用：
許多老年人獨居，長期缺乏陪伴，具身智慧可以提供情感互動、陪聊、認知訓練等功能，緩解孤獨感，提升心理健康。
具體應用：
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智慧社交機器人：可以陪老年人聊天、播放音樂、朗讀書籍、講笑話，甚至講述老年人的人生故事（如 ElliQ、Pepper）。
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虛擬寵物機器人：仿生寵物貓狗，可模擬動物的情感反饋，陪伴老年人，減少孤獨感（如日本 Aibo 機器人狗）。
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認知訓練與記憶輔導：針對阿爾茨海默症（老年痴呆）患者，機器人可提供小遊戲、認知訓練，延緩大腦退化（如 Paro 機器海豹）。
④康復訓練與運動輔助：幫助老人恢復健康
作用：
作用：
具身智慧可以幫助老年人進行康復訓練、改善行動能力，提高獨立生活能力。
具體應用：
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康復機器人：幫助老年人進行肢體康復訓練，如中風後肢體功能恢復（如 ReWalk 外骨骼）。
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AI 健身教練：分析老年人運動狀態，提供個性化的鍛鍊建議，幫助維持身體健康。
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肌肉康復外骨骼：增強老年人行走能力，減輕關節負擔，提高行動自由度。
與養老產業類似，自動駕駛、智慧安防的發展將推動具身智慧機器人在無人駕駛、巡檢、安防等領域的應用，製造業自動化需求旺盛將進一步加速工業機器人的普及……在此不一一贅述。
寫在最後
如今，政府將具身智慧列為未來產業核心方向之一，並在 2025 年政府工作報告中明確提出培育“具身智慧”“智慧機器人”等新業態，推動“人工智慧+”行動。在政策的引領下，中國具身智慧產業將進入發展的快車道。
總結來看，中國的領先優勢不僅源於單一領域的突破，更是政策、產業鏈、技術、人才和市場協同作用的結果。未來，隨著技術迭代加速和商業化場景深化，中國有望在具身智慧領域實現從“技術追趕”到“創新引領”的跨越，推動全球人工智慧向物理世界延伸的新浪潮。
參考資料：
圖文全程｜GTC黃仁勳主題演講，瓜哥AI新知
具身智慧推動人工智慧產業加速跑，中國經濟網
行業報告！2023年中國智慧網聯汽車行業市場現狀及發展預測分析，觀知海內
中國智慧網聯汽車駛入全球領先賽道，人民日報
國產工業機器人快速發力，向具身智慧時代邁進，第一財經
SemiAnalysis萬字警言，中國機器人已遙遙領先，美西方不改變就失去話語權 ，42號電波
人形機器人國內產業鏈後來居上，機器人遇上DeepSeek端側模型風暴加速駛向具身終局，物聯網智庫
人工智慧大模型年度發展趨勢報告，中國工業網際網路研究院
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