2026：AI的物理世界“扎根”之旅
在技術(shù)迭代加速的當下，人們總在探尋行業(yè)的“轉(zhuǎn)折之年”。
步入2026年，一個清晰的轉(zhuǎn)變浮現(xiàn)：AI的主流應用已從數(shù)字領域的生成與對話，不可逆地轉(zhuǎn)向物理領域的感知與交互。
去年，我走訪國家電網(wǎng)下屬某沿海省市電力公司的變電站車間，濃厚的工業(yè)質(zhì)感撲面而來。該公司依據(jù)電網(wǎng)“發(fā)、輸、變、配、用”全環(huán)節(jié)需求，將AI算法嵌入電網(wǎng)系統(tǒng)，融合數(shù)字孿生與多模態(tài)大模型，以此提升電網(wǎng)優(yōu)化、智慧體驗、覆冰預警、智能計量運維及故障診斷的可靠性與運營效率。
AI智能正從云端大腦向邊緣終端延伸，從手機屏幕躍出，越來越多地融入物理世界的運行之中。
AI的“ChatGPT時刻”是否已至
若說過去的AI擅長在數(shù)字世界預測下一個詞，如今則轉(zhuǎn)向在物理世界預測并塑造下一個狀態(tài)。黃仁勛將其稱為AI的“ChatGPT時刻”。
這便是科技圈熱議的“物理AI”概念：它能理解物理定律，與現(xiàn)實環(huán)境互動并施加影響，形成“假設－AI模擬－實驗驗證”的科研新范式，有望成為新工業(yè)革命的核心動力。
但物理AI的突破更為艱難，業(yè)內(nèi)認為5到10年的深耕或許只是開端。
物理AI的核心邏輯獨特：它不僅是AI系統(tǒng)，更是自身的“訓練員”。語言模型依賴海量文本習得規(guī)律，而物理AI需通過海量物理交互“經(jīng)歷”內(nèi)化世界法則——比如推桌沿杯子會碎裂、不同地面行走需不同策略，這種認知不能僅靠標注，必須源于實踐（虛擬或真實）。
物理AI的發(fā)展呈現(xiàn)“分層-融合”的螺旋態(tài)勢。傳統(tǒng)機器人學的分層架構(gòu)（感知、規(guī)劃、控制）清晰模塊化，助力國內(nèi)機器人企業(yè)快速落地倉儲、巡檢等場景，但面對動態(tài)未知環(huán)境時，模塊間的信息損耗與延遲使其顯得笨拙。
當下趨勢是“端到端”模式，讓AI像自動駕駛般從視覺輸入直接映射到動作輸出，更貼近人類大腦的統(tǒng)一決策。但物理世界的復雜性與安全性要求讓此路徑充滿挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)來源、安全保障都是難題，錯誤輸出可能導致真實碰撞與損壞，無法像文本生成般輕易修正。
在此兩難中，“世界模型”概念受關(guān)注：智能體可在真實行動前，在“腦海”中低成本推演試錯。但構(gòu)建逼真且高效的通用物理世界模型難度極大，目前僅在機器人操作特定物體等封閉領域顯露出潛力。未來主流或為“基于世界模型的分層決策”——大腦負責規(guī)劃，小腦與脊髓負責反射穩(wěn)定，實現(xiàn)兩者融合而非替代。
行業(yè)通過“開源節(jié)流”提升效率?！昂铣蓴?shù)據(jù)”是重要方向：借助高保真物理仿真引擎（如英偉達Isaac Sim、開源MuJoCo），可零邊際成本生成海量數(shù)據(jù)，讓虛擬機器人在虛擬工廠日夜訓練。但“仿真到現(xiàn)實”的鴻溝存在——虛擬與真實物理參數(shù)的微妙差異，可能讓仿真中表現(xiàn)優(yōu)異的機器人在現(xiàn)實中“翻車”。
因此，利用人類日常視頻預訓練的思路受青睞。YouTube上的第一視角生活、工作視頻，蘊含大量物體屬性、物理常識與操作技能信息。AI通過觀看這些視頻，能無監(jiān)督學習到“易碎物特性”“開門方式”等基礎物理常識，成為彌補仿真鴻溝、注入人類先驗知識的捷徑。
英偉達GROOT模型等前沿探索，實踐“人類視頻預訓練+仿真微調(diào)+真機精調(diào)”的混合模式，暗示物理AI數(shù)據(jù)問題的未來解法：融合人類經(jīng)驗、虛擬仿真與實體交互的“三位一體”數(shù)據(jù)生態(tài)。
中國場景：性價比與戰(zhàn)略縱深的平衡
全球競爭中，物理AI發(fā)展路徑呈現(xiàn)差異：美國引領基礎算法、芯片架構(gòu)與前沿探索，充滿科幻感與原創(chuàng)性；中國則依托產(chǎn)業(yè)基因，突出工程落地與性價比優(yōu)勢。
中國的性價比優(yōu)勢體現(xiàn)在：將前沿技術(shù)快速工程化、產(chǎn)品化，依托完整供應鏈控制成本。如開頭的變電站場景，技術(shù)整合、成本控制與部署效率是落地關(guān)鍵。中國或許不是首個發(fā)明某算法的，但常是首個將其穩(wěn)定、低成本應用于工廠流水線、物流倉庫或電網(wǎng)巡檢的，這種能力在物理AI初期落地時極具市場穿透力。
其次是“戰(zhàn)略縱深”：通過頂層設計為物理AI開辟清晰應用場景與產(chǎn)業(yè)通道?！叭斯ぶ悄?”行動與“具身智能”寫入政府工作報告，從智能電網(wǎng)到智慧農(nóng)業(yè)，從柔性生產(chǎn)線到城市管理，一系列龐大復雜的“訓練場”與“試驗田”被系統(tǒng)性打造，2027年智能終端普及率70%的目標，為物理AI進化設定了現(xiàn)實坐標系。
當然，路徑也存挑戰(zhàn)：過于強調(diào)應用與性價比，是否會削弱底層原創(chuàng)技術(shù)的長期投入？如何平衡“集中力量辦大事”的效率與“草根”創(chuàng)新活力？這些問題需持續(xù)思考。
邁向泛化的漫長征程
物理AI的終極目標是“通用”——像人類般快速適應新環(huán)境、新任務，但距離此目標尚遠。當下需面對的現(xiàn)實是：行業(yè)技術(shù)無“一招制勝”的奇點，唯有在感知、控制、規(guī)劃、材料、能源等各環(huán)節(jié)持續(xù)點滴突破。
當能舉百公斤的智能體在人群中自主移動時，任何決策失誤都可能引發(fā)物理傷害。因此，可解釋性、安全冗余、倫理規(guī)范等在數(shù)字AI時代被部分擱置的議題，在物理AI時代成為生命線。
從預測詞語到預測世界狀態(tài)，AI正脫離虛擬襁褓，用機械之手觸碰并塑造人類未來現(xiàn)實。
2026年不是終點，卻是重要路標——AI的物理世界“扎根”之旅，已然開啟。
本文來自微信公眾號“思策智庫”，作者：張自炯，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
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