物理人工智能多形式渗透现实世界

xinwen.mobi · 发表于 2025-11-25 04:54:05

物理人工智能多形式渗透现实世界
东京养老院里，一对可旋转的类人机械臂正模仿虚拟现实头盔操作者的动作，它们将在未来接手洗碗和洗衣的琐碎工作。

一对专为物理人工智能研究打造的可旋转类人机械臂模仿着佩戴虚拟现实头盔的操作者的动作，后者像魔术师般转动双手。东京企业因纳克蒂克公司表示，经过足够练习，这类机械臂能独立完成日常任务。

这家公司正在研发能够在人手短缺的日本养老院中工作的人形机器人。

从工业机器人到家庭服务终端，从自动驾驶到智慧物流，人工智能正以多种形式走出虚拟算法世界，迈向实体交互的新前沿。这就是物理人工智能——能够理解并适应物理世界规律的人工智能系统。

01 概念界定：何为物理AI？
当聊天生成预训练转换器（ChatGPT）等生成式AI工具还在处理文本和信息时，一种新的人工智能正在悄然崛起。

美国芯片巨头英英伟达公司总裁黄仁勋指出：“下一波人工智能浪潮是物理人工智能”，这是“理解物理定律的人工智能，能在我们身边工作的人工智能”。

物理AI的本质是人工智能深度融入并作用于物理世界的系统。

它不仅仅是在云端的思考，更是在现实世界中的感知、决策和行动。

与传统人工智能不同，物理AI能够理解真实世界物理规律，能够在数字孪生技术支持下应用真实数据和高保真虚拟环境数据进行训练与推理。

CEVA公司首席战略官Iri Trashanski强调，这种存在于设备端侧，能实时感知、连接和推理的智能，就是“物理AI”。

当耳机执行翻译指令时，不同于以往将音频上传至云端操作，而是通过设备端小参数模型完成实时的语音识别与转译，实现本地化智能。

02 核心特征：物理AI的三大能力
物理真实性被视为数据的“骨架”。

天娱数科首席数据官吴邦毅在世界人工智能大会上阐释，物理世界的核心是“规则”——物体的几何结构、材质属性、动态交互关系，共同构成了智能体行动的“约束条件”。

没有物理真实性的数据，如同没有骨架的躯体，无法支撑智能体在物理世界中做出合理决策。

以生活中的常见物品为例，门的合页转动轨迹、抽屉的滑动阻尼、旋钮的旋转角度等具有运动特征和交互属性的部件，都能通过3D铰接数据实现细粒度描述与标注。

语义可理解性则是赋予数据“灵魂”的关键。

在物理世界中，智能体的决策需要“跨模态认知”，实现看见物体、理解指令、执行动作三者的深度关联。

当智能体接收到“打开门”的指令时，它不仅要能识别出门的物理形态，还要理解“打开”这一指令的语义，以及门的合页结构决定了其打开方式是旋转而非滑动。

场景泛化性是物理AI打破“数据孤岛”的关键。

从家庭服务机器人整理书桌，到工业机械臂进行自适应装配，再到智慧物流中AGV小车的动态路径规划，这些不同场景对智能体的要求各异。

具有场景泛化性的数据，能够让智能体从有限的训练场景中提炼出通用的规律和知识，从而在全新的场景中快速适应并做出正确决策。

03 落地挑战：从虚拟到实体的障碍
物理AI的发展面临着模拟与现实的差距。

商汤科技董事长兼CEO徐立指出，在模拟环境中训练出的机器人动作，在现实世界中可能因为重力、摩擦力等物理参数的细微差异而失效。

即便是通过对现实世界的理解构建统一的世界模型，也存在不少问题。

以模型生成数据为例，这种在自动驾驶领域应用广泛的技术，有时会违反物理规律。

徐立坦言：“可能出现车辆‘幽灵穿越’十字路口或难以控制的随机事故”。

探索空间的广阔性使得具身智能不得不依赖模拟平台进行训练。

但即便最优的视频生成模型，其响应速度也通常较慢。若需实时交互，往往需要等待很久才有生成结果，甚至可能“抽卡”——生成内容无法预知。

伦敦大学学院机器人科学助理教授萨拉·阿德拉·阿巴德·瓜曼指出，目前机器人的人工智能系统与其身体活动能力之间存在“巨大差距”，后者落后于前者。

俄罗斯一台人形机器人在首次亮相舞台时步态蹒跚，随后面部朝下摔倒，场面颇为尴尬。美国-挪威初创企业1X技术公司的人形家庭助手NEO，即便在遥控状态下也难以关上洗碗机门。

04 行业应用：多领域渗透的现实世界
制造业与能源
在能源行业，泛能网推出了“能源领域的自动驾驶”概念。

泛能网CEO程路解释，能源行业现在所处的变革初始阶段，与车辆的“智驾”非常接近。泛能网构建的能源领域自动驾驶体系包含三大中枢：能碳大模型、专业Agents和能碳智控。

这种体系架构可以将不同场景下的能源管理复杂任务进行拆解并高效执行。

通过仿真+机理，模型可以在走进真实能源世界之前做好准备。仿真技术模拟真实的能碳运行环境，据此训练模型算法，让模型更快速掌握产业的生产运行规律。

科学研究
北京大学地球与空间科学学院讲席教授宋晓东和心理与认知科学学院/人工智能研究院助理教授朱毅鑫领衔的跨学科团队，将人工智能技术引入地球深部结构探测研究。

研究团队在计算机里模拟了5万次“地震”，训练出一个掌握了物理规律和大规模地震波传播模拟数据的AI，并利用“物理感知深度学习神经算子”技术，把地震波传播过程中必须遵守的物理定律直接编入了AI的学习程序。

这种方法可以代替传统方法预测地震波场，用更少量的参数表示地球内部结构，系统实现了对全球地震波传播过程的快速预测和结构反演。

养老服务
因纳克蒂克公司已向日本数十家护理机构提议，由其遥控机器人接手琐碎工作，让有资质的护理人员有更多时间照顾老年住户。

该公司CEO山本泰豊表示，从明年夏天开始部署新型机器人，让它们“在养老院等环境极其混乱、条件不断变化的地方与人共处”。

山本说，远程操控人工智能机器人来教它们完成诸如拿起杯子之类的动作，“是迄今为止最可靠的数据收集方式”。每项任务只需30到50次演示，就能微调“视觉-语言-动作”人工智能模型。

基础科学发现
北京大学物理学院马滟青教授课题组开发的名为“AI-牛顿”的系统，能够在输入实验数据后，自主发现关键的一般性物理原理。

该系统利用一种名为“符号回归”的技术，从原始观测数据中自主寻找能够描述物理现象的最简洁的数学方程式。

通过逐步构建概念和规律的知识库，模仿人类科学家的认知过程。基于涉及小球、弹簧等物体的46个物理实验，“AI-牛顿”从带噪声模拟数据中最终自主“发现”了牛顿第二定律（F=ma）等著名物理定律。

05 未来前景：人机协作的新模式
物理AI的最大价值不在于取代人类工人，而在于赋予他们超强的分析能力。

随着物理世界变得越来越复杂，我们需要能够实时处理传感器数据、识别模式并向实地决策者提供可操作见解的AI工具。

这意味着超越狭隘的自动化。目标不仅仅是自动化任务，而是为人类配备智能工具，让他们能够快速、大规模地理解和响应物理世界。

AI系统旨在增强人类的能力，而不是取代人类的能力。

IBM研究科学家Johannes Jakubik强调：“AI到了可以增强科学和工程发现的地步，但问题的框架仍然必须来自领域专家”。

AI在早期设计和假设检验方面尤其强大。这些时刻不确定性最高，出错的成本最低。

AI可以提供更广泛的初始想法，并比人类团队单独工作更快地对它们进行压力测试。

摩根士丹利预测，到2050年全球人形机器人数量可能超过10亿台。科技公司正投入巨额资金研发物理AI。

日本软银公司最近称物理AI为该公司“下一个前沿领域”，并宣布将以54亿美元收购工业机器人制造商ABB机器人技术公司。

小鹏汽车的女性外形机器人慢慢走上舞台，台下响起欢呼声和低语声。这款脸部是发光椭圆形面罩的机器人，身着类似击剑运动员的白色编织面料服装。

小鹏汽车首席执行官何小鹏对记者说：“我没有想过十年后我们一年能卖多少机器人，但我认为肯定应该超过汽车。”

只要有足够的数据和训练，人工智能人形机器人有朝一日可能承担从保姆到家庭厨师或园丁的“几乎任何人类角色”。

物理AI正在多形式渗透现实世界，重构我们与物理世界的交互逻辑。

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