文｜泰伯TIC

圖｜電影.平行宇宙

2025年3月，英偉達CEO黃仁勳在GTC的演講引發科技圈刷屏。兩個多小時的演講中，他用40分鐘拋出一個顛覆性觀點：物理AI（Physical AI）將開啓萬億級新市場，人工智能的下一波浪潮，是從「理解信息」向「操控實體」躍遷。

短短一個月內，產業端的印證信號密集落地：特斯拉人形機器人Optimus已在真實工廠自主完成複雜維修任務，阿里雲隨即宣佈與英偉達深度綁定，共同推進物理AI在中國的產業落地。資本熱捧「人形機器人」與「世界模型」的背後，一個核心命題浮出水面：如何讓AI安全、可靠地與物理世界交互？

從比特到原子：物理AI的三層躍遷邏輯

英偉達提出的「感知智能-生成智能-代理智能-物理智能」的演進框架，精準勾勒出AI應用場景的本質躍遷。與處理信息世界的大語言模型不同，物理AI的核心是解決實體世界的運行優化問題，其實現需要三層技術的系統性整合。

第一層是環境重建：通過數字孿生技術，將物理環境轉化為結構化數字模型。不僅需要三維幾何重建，更要實現空間關係、物體屬性與物理規律的數字化表達。中國信通院數據顯示，截至2024年，全國半數以上地級行政區已開展數字孿生城市相關建設。部分研究機構數據顯示，到2025年全球有超過500個城市部署數字孿生平台，這為物理AI奠定了基礎數據環境。

第二層是仿真訓練：在高保真數字環境中讓機器學習物理規律，核心依賴物理仿真引擎基於高置信度傳感器與動力學仿真生成多樣化的測試與訓練數據。行業數據印證了其價值：優質仿真平台可將自動駕駛算法測試成本降低90%以上，訓練效率提升數十倍。

第三層是實體操控：將仿真訓練成熟的AI模型部署到物理設備，完成「決策-執行」閉環。這一環節的關鍵是破解「仿真-現實差異」，確保虛擬技能在真實場景的可靠應用，其成功率直接決定技術落地的經濟性。

然而，產業面臨明顯的「能力斷層」。據IDC 2024年調研顯示，在從事AI業務的科技企業中，同時具備數字建模、仿真訓練和實體部署完整能力的企業不足15%。多數企業僅能專注單一環節，導致技術鏈條難以形成有效閉環。

中國樣本：51WORLD的閉環突圍之路

在中國科技企業中，51WORLD的十年發展軌跡，意外成為物理AI技術演進的典型樣本——從數字孿生與模擬仿真逐步走向物理智能基礎設施，最終觸及Physical AI的「終局」。

2015-2018年，公司聚焦城市級數字孿生平台，核心突破是「數據結構化」：並非單純三維可視化，而是通過融合多源數據，為數字對象賦予語義信息與關聯規則。

2019-2021年，仿真平台的推出標誌着技術升級：開始在數字環境中引入物理規律模擬，生成的高質量合成數據，在關鍵感知任務上的真實率超90%（數據來自其招股書披露）。

2022年至今，通過機器人平台與行業解決方案，公司完成「仿真-實體」的閉環探索：在自動駕駛、智慧能源、智慧工廠等場景中，基於仿真訓練的智能體已能操作真實設備完成特定任務。

這種「重建-仿真-執行」的漸進路線，本質是市場需求與技術能力的相互驅動：隨着客戶從可視化需求擴展到模擬分析、智能決策，企業技術棧持續迭代，最終構建起「合成數據-空間智能模型-仿真訓練平台」的全鏈條物理AI閉環生態。

三重壁壘：數據、知識與工程的複合博弈

物理AI的技術路徑看似清晰，實踐中卻面臨三重複合型壁壘，其核心並非算法突破，而是數據標準、領域知識與工程實施的深度協同。

數據標準體系是首要門檻：構建數字世界需要統一的空間座標系、物體分類體系、行為描述規範，而一套成熟標準的建立，通常需要3-5年的項目沉澱與迭代。英偉達Omniverse的成功，正是源於多年耕耘形成的數字內容創作事實標準。

跨領域知識數字化是第二道障礙：不同行業的物理規律差異顯著。以智慧水利為例，精準水情預測需融合水文學、氣象學、地質學等多學科知識，將這些專業知識轉化為可計算的數字模型，需要領域專家與技術團隊的深度綁定，這種能力難以短期複製。

系統工程實施能力是關鍵支撐：從仿真環境到真實系統的部署，涉及複雜的工程集成。在工業場景中，AI算法需與PLC控制系統、傳感器網絡、執行機構等多個子系統對接，這種能力只能在真實項目中反覆打磨，無法通過實驗室研發快速獲得。

更重要的是，三重壁壘存在相互強化效應：數據標準的完善助力領域知識數字化，工程實施經驗又能反哺標準優化。這種複合型壁壘使得物理AI競爭格局相對穩定，後發者難以通過單一技術突破實現趕超。

生態格局：平台層的基礎設施霸權爭奪

物理AI的產業生態中，企業基於自身能力形成差異化定位，而平台與工具層的「賦能者」角色正愈發關鍵。

硬件與芯片層：以英偉達為代表，提供算力支持與核心處理器，通過GPU、專用AI芯片及軟件生態構建護城河。

平台與工具層：聚焦數字環境構建與仿真訓練，提供數字孿生平台、仿真引擎、合成數據生成工具，核心價值是降低AI訓練的環境成本與行業准入門檻，類似移動互聯網時代的雲計算平台，其價值將隨物理AI普及呈指數級增長。

模型與算法層： 研發空間智能模型與世界模型，構建物理AI的通用「大腦」，賦予機器人等硬件理解三維空間、遵循物理規律以及完成「感知-決策-行動」閉環的能力，解決其在非結構化環境中的泛化難題。

應用與方案層：面向特定行業提供落地服務，將物理AI技術與自動駕駛、工業機器人等場景結合，形成可商業化的產品。

終端與設備層：生產集成機器人、智能車輛等物理硬件，是AI與物理世界交互的載體。

從商業模式看，平台層企業通常採用多層次的收費策略：基礎平台按授權收費，雲服務按資源使用量收費，定製解決方案按項目收費。這種組合模式既保證了收入穩定性，又能分享行業增長紅利。

產業軌跡：漸進式滲透與價值重構

物理AI的產業化進程呈現出鮮明的漸進式特徵，其發展軌跡可以三個維度進行分析。

時間維度：近期聚焦技術驗證與標杆項目，競爭核心是仿真精度與工程可靠性；中期（3-5年）行業標準將逐步確立，平台型企業有望主導生態；長期來看，物理AI將成為各行業的數字基礎設施。

空間維度：從高價值場景向普惠場景滲透。當前集中在自動駕駛、高端製造等領域，未來將擴展至物流倉儲、農業作業、城市服務等廣泛場景。麥肯錫預測，到2030年，全球約30%的物理工作活動可實現自動化。

生態維度：推動產業鏈價值重構。硬件供應商需研發更專用的計算芯片，軟件平台需完善工具鏈，應用開發商需深化領域知識，新的商業模式與合作形態將持續湧現。

值得注意的是，物理AI的發展需平衡三大關係：技術先進性與工程可行性、通用平台與行業定製、創新發展與安全可靠，這些平衡點的把握將直接影響技術落地的速度與效果。

結語：連接兩個世界的時代使命

大模型改變信息世界，Physical AI將重塑物理世界。物理AI是下一代AI的「超級賽道」。這場技術革命不僅是比特與原子的深度融合，更是生產力範式的根本性變革。

對中國科技產業而言，物理AI既是機遇也是挑戰：我們擁有數字新基建的規模優勢與豐富的產業場景，但在基礎研究、標準制定、生態構建等領域仍需加速追趕。

這場競賽的核心，是「世界訓練場」的構建能力。那些能提供高質量數字環境、仿真工具與訓練平台的企業，將成為餵養物理AI、加速其安全進化的關鍵力量。他們的價值不僅在於技術產品本身，更在於為智能時代搭建數字與物理世界的「連接器」。

物理AI的全球競賽已全面啓動，而這場競賽的結果，將決定未來十年全球產業格局的重塑方向。