物理 AI ，英文Physical AI（简称PAI），它是面向真实物理环境的复杂智能系统，以多模态感知为输入，以可解释、可验证的决策为核心，以安全可靠为刚性约束，通过 “感知 - 决策 - 验证 - 执行 - 反馈” 的全闭环迭代，在动态不确定的物理条件下完成任务。

物理AI是融合硬件载体、智能算法、系统工程与数据闭环的综合能力体系。

一言以蔽之，物理AI就是能看懂现实世界规律，操控实体设备在真实环境里自主做事、完成实际作业的人工智能。

下图：物理AI的典型描述

2、概念区分

≠ 数字AI：后者仅停留在信息域，输出文本、图像等数字内容，错误可撤回修正；而物理 AI 直接与物理世界交互，其决策、执行的每一个环节都可能产生不可逆的实体影响，因此安全验证是其落地的刚性约束；

下图：物理 AI 本质是一个系统工程

So，物理 AI 并非单一技术的突破，而是一个融合了世界模型、物理仿真引擎与具身智能的系统性工程。它的核心是让 AI 真正“懂得”物理规律，从重力、摩擦到材料属性和流体力学，并在此基础上进行准确的预测与决策。

以英伟达的 Cosmos、谷歌的 Genie 等为代表的世界基础模型，正通过开源与竞争，加速整个技术栈的成熟与普及。

物理AI的系统能力并非依赖单一模型或算法的突破，而是由“感知、决策、验证、执行、反馈”五大核心能力模块协同构建而成。

这是物理 AI 区别于传统技术的核心特征，五个模块形成协同联动的闭环系统，任何一个模块缺失或失效，都将导致整个系统停摆或作出危险决策。

（1）感知层：是物理 AI 认知世界的 “第一窗口”，核心并非单纯采集数据，而是通过多模态传感器融合技术，对物理环境进行 3D 空间结构化建模，实现不同场景下的精准环境认知。这一过程需要将视觉、激光雷达、力控传感器等多源数据，统一校准到同一空间坐标系，为后续决策提供可被算法理解的基础支撑。

下图：物理AI的五维能力：

这五维能力，共同构成一条可工程化实现、可系统测试、可持续迭代的完整技术链路，确保系统在真实、动态、不确定的物理环境中，稳定可靠运行。

目前全球行业已形成明确共识的三大技术基石，来支撑他的感知--决策--验证--执行--反馈等五大能力的落地。

目前数字孪生的典型应用，比如在工业场景中，富士康通过虚拟工厂优化机器人部署;医疗领域，医疗方面，外科医生利用患者大脑数字孪生预演手术;智慧城市方面，数字孪生助力交通模拟与能源管理，实现精细化运营。

下图：数字孪生可视化平台

中国是全球物理 AI 技术落地的核心增量市场 —— 从产业逻辑看，中国拥有全球最完整的制造业产业链、最大的汽车消费市场、最丰富的实体产业应用场景，这三大优势恰好是物理 AI 技术商业化的核心支撑基础。国内市场的增速，将显著高于全球平均水平。

三、产业链

物理 AI 的产业链分为四个层级，从上游到下游依次为：基础设施层、技术使能层、系统集成层、落地应用层。各层级环环相扣、相互依存，且技术壁垒从下游向上游逐层递增 。

• 基础设施层：是产业链的最底层基础，为物理 AI 提供算力、感知和执行核心硬件支撑，是整个产业链的技术壁垒最高点，核心技术门槛集中在高端芯片、高精密传感器、精密运动执行部件等领域 —— 这一环节的技术能力，直接决定了行业的落地上限；
  
  

• 技术使能层：是产业链的核心赋能环节，也是国内企业当前的重点突破方向 —— 它将基础设施层的算力、硬件资源，转化为行业可直接调用的技术能力支撑，核心功能是通过仿真平台、基础模型等，对上层应用的算法进行训练验证；
  
  

• 系统集成层：是产业链的软硬件融合中枢，承担着将技术能力转化为行业适配方案的关键作用 —— 物理 AI 的硬件、软件、算法需要针对不同行业的实际场景需求，完成工程化融合，才能具备商用落地条件；
  
  

• 落地应用层：是产业链的价值变现端，将通用技术转化为行业定制化解决方案 —— 直接面向最终用户，是行业商业价值实现的最后一环。

  
  

1、上游：基础设施层

基础设施层是物理 AI 的物理基石 —— 这一环节的技术能力，直接决定了行业的落地上限，也是目前国内产业链的核心短板环节。

芯片与控制器是物理 AI 的硬件中枢，承担着环境感知、实时计算与运动控制的核心功能。提供高实时、高并发的算力支撑，覆盖从云端训练、边缘域传输到终端执行的全链路。

物理 AI 对算力的需求远高于传统 AI—— 它不仅需要高算力，还要求低时延、高可靠，是 GPU/CPU、FPGA、ASIC 等各类计算芯片的组合应用。

英伟达基于 Blackwell 架构推出其智驾、机器人的 Thor 平台。英伟达 2025 年基于新一代 Blackwell 架构，推出了两款 Thor 系列计算平台：Jetson AGX Thor（专注于机器人与物理 AI）和 DRIVE Thor（专注于智能驾驶）。

Jetson Thor 专为生成式 AI 模型的推理打造，可支持物理 AI 智能体。这类智能体可以由大型 Transformer 模型、视觉语言模型（VLM）及视觉语言动作模型（VLA）驱动，能够在端侧实时运行，最大限度地降低对云端的依赖。

思看科技、奥比中光、凌云光等 3D 视觉厂商处于数据采集领域上游。它们的机器视觉与深度感知技术，能够实时采集物体与环境的精确三维物理属性（如形变、位姿等），为构建数字孪生提供关键的初始数据输入。

下图：思看科技-3D 扫描仪，采集大量物理信息的数据

2、 中游：技术使能层

技术使能层是物理 AI 的核心赋能环节 —— 这一环节决定了整个产业链的技术落地效率，也是国内企业当前的重点突破方向。它承接基础设施层的算力、硬件资源，为上层应用提供 “虚拟训练   数字认知” 的核心技术支撑。

（1）数据供应--CAE与仿真平台

符合物理规律的高质量数据是训练物理 AI 模型的前提。而数据的获取目前两个途径：（1）现实世界采集高质量数据，或是利用此前已经存储过的带有物理信息的数据；（2）利用生成式模型生成符合物理学规律的数据。

CAE 是工业领域设计仿真软件，提供物理规律，保障虚拟世界符号真实物理，不幻觉。主要应用于高端制造业。

基于物理模型进行模拟仿真的标准化、工具型工业软件，主要应用于高端制造，特别是单次试错成本高的行业，如飞机、汽车制造等。其核心是本把物理和工程学科的理论模型做数学处理后得到的代数求解过程固化而成的计算机程序。

典型案例是英伟达Omniverse、索辰天工开物、华为数字孪生、Ansys Discovery等。

模型与算法层，目前分为三类：

① 以英伟达、谷歌为代表的全球科技巨头

英伟达不仅提供 GR00T 机器人基础模型和 Isaac Sim 仿真平台，更通过 Omniverse 构建了从模型训练、仿真测试到边缘部署的全链路能力，形成了“芯片 模型 工具链”的闭环生态。

谷歌则凭借其在 Transformer 架构上的先发优势，通过 RT 系列模型在机器人操作领域持续突破，推动具身智能从专用型向通用型演进。

② 专注于空间智能与世界模型的第三方平台

这类企业通常不直接涉足硬件制造或整机集成，而是专注于物理规律的数字化建模与仿真。它们通过构建高精度的多物理场仿真引擎和世界模型，为行业提供可靠的“虚拟试验场”，使客户能够在数字世界中安全、高效地训练和验证其 AI 模型。

③ 机器人VLA和自动驾驶解决方案商

VLA（Vision-Language-Action）模型是一种融合视觉、语言和动作三大模态的端到端人工智能模型，旨在让机器人和汽车能够“看、说、做”。

机器人领域，银河通用自研“银河星脑（AstroBrain”端到端具身大模型，实现“大脑—小脑—神经控制”集成；智元机器人自研“具身智脑EI-Brain”四层架构，聚焦工业场景规模化部署，其机器人支持视觉-语言-动作的端到端控制。

在智能驾驶领域，小鹏的第二代 VLA 模型（XNGP）与理想汽车的Mind VLA模型，均实现了从视觉信号到控制指令的端到端映射。

下图：VLA模型架构及拆解

3、下游：系统集成与行业落地应用

系统集成与行业方案层是物理 AI 价值落地的核心枢纽，也是国内行业的核心竞争优势环节 —— 其作用是将技术使能层的能力，针对不同行业场景进行工程化适配，将算法与物理实体做融合调试，转化为行业定制化的可落地解决方案。

这一环节的技术难点，在于行业场景的非标化工程适配：不同行业的生产工艺、环境要求、安全标准存在显著差异 —— 比如汽车制造的高精度焊接需求、化工行业的防爆环境需求等。

按行业划分，可分为四大落地应用：

（1）仿真平台/数字孪生：① 索辰科技（国产唯一全物理场仿真 物理AI平台）；② 五一视界（自动驾驶仿真龙头）；③ 凡拓数创（3D孪生 机器人虚拟训练场）；④  阿尔特（英伟达Omniverse合作，汽车/机器人仿真）。

（2）控制器：智微智能（工业AI边缘计算）、天准科技（边缘计算控制器）、德赛西威（智能驾驶、智能座舱）。

（3）感知层：① 奥比中光（3D视觉感知）；② 思看科技（3D视觉扫描仪）、③凌云光（机器视觉 物理仿真）；④ 柯力传感（六维力矩传感器）；⑤ 禾赛科技（激光雷达）。

（4）模型和算法：索辰科技（同上）

（5）执行硬件：① 绿地谐波（谐波减速器）；② 汇川技术（伺服电机运动控制）；③ 兆威机电（灵巧手机电）；⑤ 鸣志电器（空心杯电机）。

（6）落地和应用：中科创达（端侧物理感知与决策）、亚信科技（电信运营商业务支撑系统）。

（7）整机厂商：小鹏汽车、理想、极智嘉-W、优必选等。

五、总结&展望

如果说大语言模型是AI的热身，那真正能改变世界的，则是AI能走进现实物理世界，自主、可靠、安全、高效地在物理世界中执行任务。

2024年英伟达CEO黄仁勋，将物理AI其定位为AI的核心发展。后来在2026年1月的CES大会上，他再一次强调，“下一波AI浪潮将是在物理世界中运行的AI”，宣告了物理AI的“ChatGPT时刻”已经到来。

而最近这几天，孙宇晨在微博等多平台发声：“大众化的虚拟AI红利已经彻底结束，未来三年的核心机会，唯独只有物理AI”，引爆了科技圈。

物理AI，是连接数字世界与现实物理世界的核心桥梁，是AI从虚拟符号走向实体行动的真正道路。

它以物理规律为底层逻辑，融合感知、仿真、决策与执行，让机器理解重力、惯性、空间关系，在真实环境中自主完成抓取、驾驶、装配等任务，彻底告别传统AI“懂文字、不懂世界”的局限。

2026年是物理AI产业化分水岭，全球市场高速增长，中国依托完整制造链、丰富场景，成为核心增量场。

当下，人形机器人、自动驾驶、智能制造、低空经济率先落地，虚实协同训练、国产仿真平台、精密执行部件加速突破，产业链从算力、感知到执行全面崛起。

虽前路漫漫，挑战却依旧。比如，真实数字仍然稀缺、仿真精度不足、核心硬件成本居高不下、安全有待验证等多重难题急需攻坚。

总的来说，物理AI不仅仅是自动化工具的升级，更是人类认知和行动能力的延伸。

未来十年，物理AI将成科技主线，从工业柔性生产到家用服务、从智能汽车到太空装备，重塑实体产业格局。

从“赋能”到“重构”的跨越，物理AI将开启万物具身、虚实共生的智能新纪元。