1.物理Al:下一个AI浪潮，全领域智能化
人工智能的下一个浪潮，将是能够理解并适应物理世界的物理AI(Physical Al)。AI正从主要处理数字和信息任务的工具，演进为能够在复杂、动态的物理环境中进行感知、推理、决策和行动的智能体。这一转变，标志着AI技术从虚拟世界全面迈向现实世界，其影响力将深远地涉及机器人、自动驾驶、工业制造等领域。
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Al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。
1.1从虚拟走向现实的关键一步
物理AI、世界模型、空间智能等核心概念其核心均聚焦于解决AI从“语言符号理解”到“物理现实交互”的核心难题，但在定义内涵上存在一定差异，且随着技术探索概念也在演绎，概念的界定也并不一致，我们在此先尝试对其进行简单区分。
其结构可简化为“空间智能(感知基座)——世界模型(认知及决策中枢)——物理AI(系统整合载体)”。空间智能：本质是AI核心“认知能力”，人工智能系统感知、理解和推理三维空间及其内部物体关系的能力。这一概念源于人类认知科学，关注的是AI如何像人类一样理解空间结构、物体之间的几何关系以及环境中的动态变化。
当前最先进的多模态大语言模型在空间推理任务中的表现逊于人类，在估算距离、方向、大小或进行心理旋转等任务上差距明显。这一能力缺口严重限制了AI在自动驾驶、机器人导航等场景中的实际应用。世界模型：本质上是为AI系统提供一个内部的物理世界模拟器，使其能够预测行动的结果，而无需在现实世界中通过试错来学习。这一技术方向在2018年重新引入现代Al研究领域，其学习方式多为无监督学习，无需明确标注即可从数据中掌握世界动态，是智能体实现自主决策的核心认知架构。
物理AI:一个系统性工程概念，其核心目标是构建能够理解、推理并直接作用于物理世界的智能系统。与传统仅限于软件层面的AI不同，物理AI强调从感知、决策到执行的完整闭环，致力于将Al的虚拟能力嵌入到物理实体中，实现与物理世界的交互与操控。
物理AI与传统的生成式Al的区别在于：物理AI是让自动驾驶车辆或者智能系统能够在现实(物理)世界中感知、理解并执行复杂操作的AI技术性工程。与传统AI主要处理数字信息和虚拟内容不同，物理Al的核心在于将物理规律等基础科学原理与真实场景数据深度融合，使AI能够像人类一样基于已知规律推导决策。
物理AI的实现依赖于三大技术支柱的协同作用：世界模型、物理仿真引擎和具身智能控制器。
世界模型：作为物理Al的认知核心，负责构建对三维空间的完整理解，包括物体的几何形状、材质属性、运动状态和相互关系。技术上，这通常通过神经辐射场(NeRF)、3D高斯溅射(3D Gaussian Splatting)或体素网格(Voxel Grid)等方法来实现空间表征，模型需要学习物理定律的隐式表示，比如重力加速度、摩擦系数、弹性模量等参数，并能够根据当前状态预测未来的物理演化。
物理仿真引擎：负责实时计算物理交互，是基于偏微分方程求解器的动态计算系统，需要处理刚体动力学、流体力学、软体变形等复杂物理现象。
具身智能控制器：连接虚拟推理和物理执行的桥梁，它接收来自世界模型的预测结果和物理仿真的计算输出，生成具体的控制指令。
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