作者：彭昭（智次方創始人、雲和資本聯合創始合夥人）
物聯網智庫 原創
“物理AI”進入我們的視野時間不久，但它的進展似乎比預想中的要快，可以說目前英偉達對物理AI的“大膽押注”已經初具規模。
我們都知道在2025年人工智慧正在突破虛擬世界的邊界，進入物理世界的深水區。
而英偉達正以一種極具野心的方式，推動這一程序：打造“物理AI”的平臺級基礎設施，重構從訓練、模擬到部署的全鏈條。
從最初的概念提出，到如今的產業聯動，英偉達的“物理AI”戰略已開始具備現實可驗證的輪廓。一批全球領先的工業巨頭——西門子、寶馬、富士康、施耐德、歐姆龍、SAP、通用汽車等——正在與英偉達合作，將AI引入製造、倉儲、自動駕駛、機器人等複雜的物理系統中。
今天這篇文章並不想僅僅圍繞英偉達的物理AI展開，而是將探討以下幾個關鍵問題：
在AI從對話模型跨越到具身智慧體的轉折點上，我們需要的不只是技術的狂熱，更需要系統性的戰略判斷與歷史性的冷靜思考。
物理AI、具身智慧與空間智慧：AI通向真實世界的路徑分叉口
在英偉達相對激進而系統的推進之下，“物理AI”這一術語開始頻繁出現在技術媒體、產業報告中。但這並不是一場概念的“獨角戲”，而是與近年來AI學界與工業界持續探索的兩個關鍵方向，具身智慧與空間智慧，形成了複雜而微妙的交匯。
它們分別代表了AI如何感知世界、融入世界、改變世界的不同路徑思維。若不釐清概念，產業將無從辨識趨勢；若不理解差異，企業也無法做出清晰的技術選型與戰略下注。
因此，在分析英偉達的平臺化佈局之前，我們首先需要回答一個根本性的問題：到底什麼是物理AI？它與具身智慧、空間智慧有什麼不同？誰才是通向物理世界的真正入口？
結論可以簡單概括為，空間智慧是感知認知，具身智慧是行動軀體，物理AI則是連線感知與行動的中樞神經系統，它讓AI真正進入物理世界。
空間智慧關注的是AI如何理解三維空間結構、物體之間的相對關係、環境中的幾何拓撲等。
這一概念由斯坦福教授李飛飛在2023年提出，是從計算機視覺走向認知智慧的一次躍遷。
空間智慧的核心在於：構建世界模型。它讓AI不再只識別“這是一隻貓”，而是知道“這隻貓在桌子上，貓正在移動，下一秒可能掉下來”。
可以說，空間智慧是具身智慧與物理AI的感知認知器官與底座。
具身智慧是一種更具哲學和認知科學背景的觀點：智慧必須透過身體與環境互動來獲得，它由多位學者與企業家共同推動，並且DeepMind、OpenAI、斯坦福大學等對其進行了長期研究與實踐。
它強調智慧不只存在於演算法中，而是存在於感知-運動-反饋的閉環中。機器人、強化學習、元學習（Meta Learning）等是常見的技術載體。
在這一正規化裡，訓練一個智慧體，不是給它喂資料，而是讓它“親身經歷”：
具身智慧是空間智慧的“動作延伸”，是物理AI的“生命核心”。
物理AI是一個更具平臺化與系統工程色彩的概念，由英偉達CEO黃仁勳提出，旨在打造一套完整的智慧系統，不僅理解物理世界，還能在其中“行動、改變、部署”。它包含三大關鍵能力閉環：
簡言之，物理AI是具身智慧的系統化平臺化演進，是空間智慧的工業級落地通道。這是一次AI從“語義理解”向“物理控制”的飛躍。
物理AI、具身智慧與空間智慧雖然起源不同、技術路徑各異，但本質上都在試圖解決同一個問題：讓AI從“語言智慧”走向“物理智慧”。
它們的共同目標是讓智慧體不僅能夠理解世界，更能夠感知、認知並在其中行動，實現從符號層面的“說”到現實層面的“做”的演進。
從技術層面看，這三者高度交叉：多模態學習、三維模擬、合成數據生成、強化學習與數字孿生等關鍵技術，幾乎是三者共同依賴的基礎能力。
同時，在應用場景上，也存在明顯重疊——自動駕駛、機器人、智慧製造、物流與醫療等複雜物理場景，都是它們共同關注的落地方向。
空間智慧最早源於計算機視覺與認知科學的交叉研究，強調AI對真實世界中三維空間結構、物體關係與動態變化的理解。
它是讓智慧體“看懂世界”的第一步，廣泛應用於自動駕駛、SLAM、導航與AR/VR等場景。其技術重心在於空間感知與建模能力的提升，整體仍偏向工具層和中介軟體，產業化程度較為區域性。
具身智慧則從認知科學和機器人研究中發展而來，主張智慧必須透過身體與環境的互動來產生，強調感知—動作之間的耦合與經驗學習。
這使得具身智慧成為通用機器人和虛擬智慧體發展的關鍵路徑，但目前仍以學術研究為主，商業化落地相對有限。它更像是物理智慧的“哲學與方法論”，而非完整的產業方案。
相比之下，物理AI是一個更具系統工程特徵和產業化傾向的新正規化。由英偉達等公司推動的物理AI，起源於對現實世界中智慧系統訓練、部署和反饋的一體化需求。
它不僅包含空間智慧的認知能力和具身智慧的行為機制，更強調如何構建一個從資料到模型、從模擬到部署的閉環平臺體系。其核心技術包括合成數據生成、虛擬模擬平臺（如Omniverse）、模型泛化能力與邊緣部署能力，目標是服務於工業機器人、自動駕駛、智慧工廠等大規模物理系統。
因此，物理AI不僅是技術路徑，更是平臺化與生態構建的戰略選擇。
在未來趨勢判斷上，雖然具身智慧與空間智慧各自代表了感知與行為的重要方向，但它們仍侷限於區域性能力或研究專案，缺乏統一系統的組織形式。
而物理AI則正在以平臺閉環的方式整合上述能力，並在多個關鍵產業中快速形成落地案例。隨著英偉達、西門子、寶馬、富士康、通用汽車等巨頭持續加碼，物理AI已經從實驗室走向現實場景，成為AI向物理世界延伸的更具系統性、更具商業化潛力的正規化。
綜合來看，物理AI不僅更貼近產業需求，也具備構建生態的能力，因此更有可能成為引領下一個AI核心趨勢的主導力量。它代表的是“具身智慧+空間智慧+工業平臺化+資料閉環”的融合體，不僅是一個學術理念，更是一個商業化可落地的“作業系統”戰略。
十年輪迴：工業智慧的兩次豪賭
物理AI的核心，是英偉達提出的“三臺計算機”架構：
這不是一個封閉系統，也不是一個“終極產品”，而是一個賦能開發者的全棧工具包：從GPU晶片到CUDA庫，從AI模型到合成數據平臺，從模擬引擎到部署硬體，英偉達正在構建一個橫跨虛擬與現實的物理AI開發宇宙。
如果說“物理AI”是當下更具系統性、更具落地性的智慧正規化，那麼它必然也面臨來自歷史的映象挑戰。
在深入理解物理AI的定義及其與具身智慧、空間智慧之間的差異之後，我們不能忽視一個令人唏噓的事實——這不是第一次有人試圖用軟體和資料重塑工業世界。
2012年，通用電氣（GE）在全球範圍內高調推出其工業網際網路戰略，核心平臺名為Predix，它是工業界最早將“物聯網+雲計算+大資料+AI”系統化整合的嘗試之一，標誌著工業網際網路概念的興起。
GE對Predix的定位是Predix是為工業裝置而生的作業系統，其核心理念可以總結為“三化”：數字化，將工業裝置和流程全面感測器化、聯網化；智慧化，利用雲計算和機器學習對資料進行預測、最佳化；平臺化，提供標準化平臺，支援裝置接入、資料處理、應用開發。
GE的願景與今日英偉達如出一轍：打造一個面向物理世界的“作業系統”，透過資料採集、邊緣計算、雲平臺、數字孿生和預測性維護，徹底改造能源、製造、醫療、交通等傳統行業。
甚至在當年，GE也提出了工業版“大腦-神經-肌肉”的比喻框架，試圖將智慧注入每一個渦輪機、油井和輸電站。
同樣是從資料到模型，從模擬到部署，從封閉系統走向平臺生態。但十年過去，Predix幾乎已經淡出主流視野，而GE也不得不大幅收縮其數字化業務，甚至出售了部分Predix資產。
Predix是工業網際網路平臺的“鼻祖”，它試圖用軟體重塑工業裝置的智慧性，雖然未能完全成功商業化，但其理念深刻影響了後來者如英偉達的物理AI戰略。
在當前AI與工業深度融合趨勢下，回顧GE的工業網際網路戰略的得失，對比英偉達的物理AI戰略，可以為產業鏈上的企業提供較為清晰的方向與警示。
問題是：為什麼GE的工業網際網路戰略失敗了？英偉達是否可能步其後塵？
答案的關鍵，在於兩者雖然表面相似，但戰略底層邏輯、技術時機、系統架構與生態路徑存在本質差別。
GE的Predix是一個典型的“工業公司做平臺”的嘗試，問題出在它既想做平臺，又無法真正跳脫“裝置製造商”的身份。
雖然GE具有開放性的“願景”，但最終實踐證明Predix所服務的，更多是GE自家的裝置，而無力構建一個對第三方開放、可擴充套件、自演化的生態系統。
它試圖自上而下地標準化一個極度複雜、多樣化的工業世界，卻忽視了開發者、客戶和場景的多樣性與複雜性。Predix更像是一場“自用為主”的數字化工程，而非一個真正具備平臺屬性的技術生態。
相比之下，英偉達的物理AI戰略雖然也有平臺野心，但其路徑選擇更像是“開發者優先+工具鏈先行”。
英偉達明確表示，它並不試圖構建最終解決方案，而是提供一整套工具與算力基礎設施，從Omniverse的數字孿生建模，到Cosmos的合成數據鏈路，再到DGX和Jetson的訓練與部署平臺，它賦能的是整個物理AI產業鏈，而非獨佔某一條價值鏈。
GE發力Predix時，雲計算尚在普及階段，AI演算法剛剛進入深度學習的早期，模擬技術尚未成熟，資料閉環難以形成。
而今天，AI大模型、生成式模擬、硬體加速、資料飛輪、開源生態，已經形成了從“資料生成→模型訓練→虛實對映→實體部署”的全鏈路基礎條件。
物理AI不是孤立的技術跳躍，而是踩在了多個成熟技術交匯處的系統性迭代。
每一個平臺構建者都面臨同一個挑戰：如何讓生態真正自執行，而不是依賴自己推動；如何讓開發者持續參與，而非短期遷徙；如何讓工業場景的千差萬別，在一個統一技術底座上得到有效抽象與定製。
但與GE的封閉、單點、重資產打法不同，英偉達的平臺架構具備開放性、模組化、輕量級部署等天然優勢。它不是試圖“替代”工業系統，而是“嵌入”工業流程；它不是高舉高打，而是透過開發工具與底層晶片形成“生態滲透”；它不強調“平臺鎖定”，而是強調“工具賦能”。
GE是工業網際網路的先行者，卻死在“封閉平臺”的孤島上；而英偉達則以開放生態與系統閉環，正引領物理AI成為連線虛擬與現實的橋樑。
無論名詞叫“物理AI”還是別的什麼，確定的是未來AI不再只活在螢幕裡，它要走進工廠、倉庫、城市與醫院。誰能控制物理世界中的智慧體，誰就擁有未來的計算平臺主導權。
工具、平臺與生態：誰在物理AI中真正擁有未來？
那麼，在這場物理AI的競賽中，產業鏈上的其他參與者該如何自處？又該如何避免成為下一個“GE”？這將是我們這一部分要探討的重點。
在英偉達正在構建的這個“物理AI作業系統”中，每一個節點企業都面臨新的戰略抉擇。
無論是機器人初創公司、工業自動化整合商，還是傳統制造巨頭，都已感受到這場技術正規化變革的逼近。然而，站在風口，並不等於會飛；被捲入浪潮，也不等於擁有方向。
如果說前兩部分討論的是物理AI的技術邏輯與平臺格局，那麼現在問題變成了：在這場看似必然的系統性進化中，產業鏈上的參與者該做什麼？又該避免什麼？
當前市場上的一種危險趨勢是：將物理AI當作一個“營銷概念”來包裝，而非一個技術系統來構建。某些企業急於貼標籤，搶佔風口，結果只是表面接入英偉達工具鏈、倉促推出一個模擬介面、釋出一段AI演示影片，實則底層能力、資料閉環和系統架構毫無積累。換句話說，是在用演示代替實現、用概念掩蓋結構性缺陷。
而更大的風險在於：物理AI不是“模組疊加”，而是“正規化遷移”。它要求企業重新思考研發流程、資料管理、模型訓練、部署架構、軟硬協同等一整套系統工程。任何想用“貼皮式整合”來蹭熱度的公司，最終都將在落地階段暴露出系統性短板。
在這個意義上，物理AI不是一場“技術競速”，而是一場“系統能力管理”的比拼。它更像是一次“產業大重構”，而不僅是一輪“產品小升級”。
對於開發者與機器人企業而言，最核心的策略是能力內生。這意味著不應只是“使用英偉達的工具”，而是要理解這些工具所構建的底層邏輯，並在其中構建自己的獨特能力閉環。
例如開發者應聚焦於構建具備遷移性與泛化能力的模型訓練架構，而不是僅針對單一場景最佳化；機器人公司應在感知、控制、動作規劃之間構建自主的資料採集與學習迴圈，而不是依賴靜態建模；自動化解決方案提供商應從“專案制”思維轉向“產品化+平臺化”的可複用結構。
更進一步，企業的重心是在自身系統中構建“虛實融合”的能力：能模擬+能訓練+能部署+能反饋。這種能力一旦建立，就具備了“自演化”的潛力，而不是陷入平臺依賴與工具鎖定。
在物理AI時代，真正稀缺的資源不再是模型，也不是算力，而是高質量的、結構化的、可用於訓練的物理世界資料。
誰掌握了真實互動資料，誰就掌握了模型演化的燃料；誰建立了場景級資料閉環，誰就擁有了不可替代的反饋機制。
因此，產業鏈上的企業應該思考：我的系統能否持續生成訓練資料？我的場景是否具備通用性遷移價值？我的反饋是否能反哺模型最佳化？
這就要求企業不再只是“接入平臺”，而是要成為平臺生態中“能產出、能反饋、能積累”的節點。否則，所有表面上的創新，最終都會淪為平臺的“資料供應商”或“能力中介”。
寫在最後
從“工業網際網路”到“物理AI”，從Predix到Omniverse，技術史的程序從未缺少宏大敘事。
每一輪正規化轉移到來之時，少不了資本與媒體的熱捧、企業的盲目跟進，以及技術烏托邦式的想象。而當泡沫退去，真正留下來的，往往是那些在熱潮中保持定力、在冷卻期持續積累的人。
物理AI的確是一場技術正規化的躍遷。它不僅重塑了AI的開發方式，更挑戰了我們對“智慧系統”如何與現實世界互動的基本認知。它匯聚了具身智慧、空間理解、多模態學習、模擬訓練與系統部署等多個前沿技術的融合方向，也確實為機器人、自動駕駛、智慧製造等領域帶來了新的可能。
但正因其複雜性，物理AI不可能是一個短期爆發的風口，而更像是一個十年以上的系統工程。
它要求跨越模型、資料、算力、介面、標準、生態等多個層級的協同演化，每一個環節的成熟都不是一蹴而就。
以大模型為例，從2017年Transformer論文問世到GPT-4的廣泛應用，整整耗費了六年時間；而物理AI涉及的系統複雜度遠高於語言模型，其週期只會更長，不會更短。
因此，對產業而言，真正重要的不是“是否入場”，而是以什麼姿態、什麼節奏、什麼結構效能力入場。盲目追逐平臺化敘事，只會淪為巨頭生態的邊緣節點；急於推出“物理AI產品”，往往在沒有資料閉環、算力積累、系統認知的前提下，陷入不可持續的試驗泥潭。
放棄“快速顛覆”的幻想，轉向“漸進式演化”的策略。將資源投入到基礎資料、虛實融合能力、模型訓練閉環與開發者生態的構建上，用五年甚至十年的視角去積累場景理解與系統整合能力。
唯有如此，物理AI才可能從今天的技術構想，走向明天的產業現實。
1.英偉達Omniverse物理AI作業系統擴充套件至更多行業和夥伴，來源：英偉達2.Nvidia’s bold bet on physical AI takes shape，來源：maginative.com3.The evolution of AI from AlphaGo to AI agents, physical AI and beyond，來源：technologyreview.com
