我们正站在人工智能发展的关键分水岭。以大模型为代表的生成式Al已在信息世界展现出惊人的创造力，代理式Al正逐步掌握复杂任务的编排能力。然而，当智能技术从虚拟的信息域迈向真实的物理世界，进入工厂车间、物流仓库、城市街道与商业空间时，面临的挑战发生了根本性转变。
物理世界不是可暂停、可回滚的代码环境。在这里，系统必须直面连续性、不确定性、部分可观测性的本质约束；必须应对传感器噪声、控制时延、环境扰动等现实干扰；必须保证决策的实时性、确定性与安全性，因为任何错误都可能引发设备停机、资产损失乃至安全事故，并带来复杂的责任界定与合规挑战。
这不是简单的“将大模型接入设备”,而是一场从技术范式到工程方法的系统性变革。物理AI通过在真实物理环境中构建“感知-决策-验证-执行-反馈”闭环，实现了从虚拟智能向实体执行的跃迁。其核心价值在于，让智能不仅能够“思考”,更能够“行动”,可靠、安全、高效地在物理世界中执行任务。
本白皮书旨在为这场正在进行中的变革提供清晰的路线图。我们面向产业决策者、技术负责人、生态伙伴及政策制定者，系统阐述物理Al的定义体系、能力模型、工程架构与关键技术，并最终给出可落地的产业实施路径与生态趋势研判。
当前是人工智能技术演进与产业深度融合的关键历史节点。以生成式人工智能和大语言模型为代表的信息智能已取得突破性进展，而人工智能技术与物理系统相结合所催生的“物理Al”(Physical AI),正在开启智能技术从数字空间走向实体世界的新篇章。这一演进不仅代表着技术能力的延伸，更标志着产业智能化进入以“感知-决策-验证-执行-反馈”闭环为核心的系统化实施阶段。
物理AI作为人工智能在实体环境中的工程化载体，其发展水平直接关系到国家在未来智能制造、智慧物流、城市治理等关键领域的核心竞争力。通过实现机器智能与物理世界的深度融合，物理Al有望重塑传统产业的运作范式，推动生产力水平实现阶跃式提升，并为构建安全、高效、韧性的现代化基础设施体系提供关键技术支撑。未来一至三年将成为物理Al从技术验证走向规模化部署的战略窗口期，把握这一机遇对于巩固和提升我国在全球科技与产业竞争中的优势地位具有重要战略意义。
然而，必须清醒认识到，物理Al的发展仍面临一系列严峻挑战：其在复杂动态环境下的感知鲁棒性、决策可靠性和执行精确性仍存在显著瓶颈；高质量训练数据的获取成本高昂，仿真与现实的差异导致模型迁移效率低下；系统的安全性、可解释性及合规性要求远高于纯软件系统，全生命周期的管理与治理体系尚不完善。这些挑战相互关联、彼此制约，共同构成了制约物理Al规模化落地的关键障碍。为破解这一困境，本白皮书系统构建了物理Al的完整实施框架与产业路径。我们将明确物理Al的系统边界与五维能力模型，提出从多模态感知、认知决策、策略验证、动作执行到环境反馈的工程化架构；深入剖析物理Al的三大技术基石：支撑自适应决策的策略模型、实现环境认知跃迁的世界模型，以及作为核心基础设施的仿真与数字孪生；在此基础上，解析“渲染+Al”融合技术在数据生成与策略验证中的关键作用；通过典型场景分析，系统阐述物理Al在工业制造、移动机器人及智慧空间等领域的落地路径与演进模式，为产业实践提供清晰指引。
我们呼吁各方协同推进：政策层面应推动建立物理Al的安全标准与行业规范；产业层面需加强仿真平台、工具链等基础设施的开放协作；技术生态应聚焦世界模型、仿真引擎等关键技术突破；硬件层面需加速研发面向机器人的专用高性能、低功耗计算芯片，为物理Al系统构建坚实的核心硬件底座与边缘计算引擎。唯有凝聚共识、协同攻坚，构建开放可信的产业生态，才能在全球新一轮智能升级中占据先机，共同推动物理Al从愿景走向广泛的现实应用。
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