
过去几年,AI最擅长的事情大多发生在电脑和手机里,写文章、出图片、编代码、做短剧。但最近,AI试图迈出屏幕,开始尝试理解并改造真实世界。
10月21日,英伟达在GTC Berlin上再次加码物理AI,宣布升级Isaac机器人开发平台,推出新的人形机器人参考平台、学习框架和仿真工具。黄仁勋表示,通用机器人正在快速发展,机器人的ChatGPT时刻正在临近。那么,什么是物理AI呢?
宋老师觉得,可以把它理解成给AI装上眼睛、手脚和身体。
我们现在熟悉的大模型,主要处理文字、图片这些信息。而物理AI不只需要图文,还要理解空间、距离这些真实世界的规则,然后做出判断并完成动作。
比如你告诉一个机器人,把桌上的杯子拿过来。它不仅要识别哪个是杯子,还要判断杯子距离自己多远、应该伸哪只手、用多大力气抓取、途中怎么避开障碍。整个过程都涉及感知、推理、决策和控制。
所以物理AI覆盖的范围其实很广,人形机器人只是其中一种。自动驾驶汽车、工业机器人、仓储机器人,甚至未来的无人施工设备,本质上都可以看在物理世界里的不同载体。
为什么物理AI突然开始加速?
一个重要原因,是大模型正在解决机器人的大脑问题。
过去很多工业机器人只能执行提前写好的程序。产线一变、任务一换,往往就需要重新调试。但现在,多模态模型和机器人基础模型让机器开始具备理解环境和自主规划任务的能力。
比如今年9月,机器人基础模型Skild S1已经展示出通过一段视频学习新任务的能力。对于制造业来说,如果未来机器人不再需要工程师为每个动作重新写程序,而是看几遍就能学会,机器人的使用门槛可能会明显下降。
另一个关键变化,则是仿真技术正在解决数据问题。
训练ChatGPT可以从互联网上获得海量文字,但机器人没有那么多现成的真实世界数据。如果每训练一个动作都要让机器人在现实里反复摔倒、碰撞,不仅成本高,而且效率也很低。
于是行业开始大量使用数字孪生和世界模型,让机器人先在虚拟世界里训练。
英伟达的Cosmos世界模型和Isaac仿真平台,就是希望建立一个接近真实世界的数字训练场。机器人可以在虚拟环境中反复练习抓取、行走和避障,再把学到的能力迁移到真实机器上。某种程度上,这就像自动驾驶先在模拟路况里跑上亿公里,再真正开上马路。
而且物理AI已经不只是实验室里的概念。
今年GTC Berlin上,德国Agile Robots宣布计划从明年开始生产1000至2000台小型人形机器人。
中国企业的进展同样很快。优必选的人形机器人已经进入汽车、3C电子等制造场景,智元也在推进机器人在工业产线中的实际应用。宇树则更进一步探索机器人的自主学习能力,今年发布UnifoLM-X1-0具身模型,并在自家机器人工厂测试让机器人参与组装机器人。
自动驾驶可能走得还要更快。英伟达援引的行业预测显示,到2035年全球Robotaxi市场规模有望达到4000亿美元,运营车辆超过600万辆。(数据来源:英伟达,2026.9.10)
所以宋老师觉得,物理AI真正值得关注的地方,是它可能把这一轮AI浪潮从数字世界进一步延伸到实体经济。
过去AI产业的投资重点更多集中在大模型和云端算力。到了物理AI阶段,产业链会进一步扩展到边缘计算芯片、摄像头和传感器、伺服系统、减速器、机器人本体等等,涉及到更多工业产业链。
当然,物理AI距离真正大规模落地仍然有不少难题。
机器人面对的是复杂而且不断变化的现实环境,一次错误可能不只是回答错一道题,还可能造成碰撞甚至安全事故。除此之外,硬件成本、续航能力以及复杂任务成功率,都还需要继续改善。
这也是为什么宋老师觉得,判断物理AI产业进展,不能只看机器人能不能走路、跳舞和跑步,而要看它能不能稳定完成真实任务,成本能不能降下来,以及企业是否愿意真正采购和使用。
如果大家希望通过指数工具关注这一方向,可以留意机器人ETF华夏(562500),它跟踪中证机器人指数,覆盖机器人本体、核心零部件以及相关自动化设备等产业链环节。
你觉得物理AI最先大规模落地的场景,会是机器人、自动驾驶,还是智能工厂?欢迎在评论区和宋老师聊聊。
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