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家居场景具身智能机器人做家务演示图。

北京通用人工智能研究院供图

电力具身智能机器人进行电力运维操作。

百度智能云供图

2026（第十九届）北京国际汽车展览会上展出的具备物理AI能力的国产智能汽车。

唐 克摄（人民视觉）

如今的AI（人工智能），已经学会了对话、创作与分析，下一个进化方向在哪里？答案指向真实的物理世界。从虚拟世界的信息处理者，到能感知、能行动、能与现实环境深度交互的智能体，物理人工智能（物理AI）的兴起，正在开启AI发展的新篇章。

本期“瞰前沿”栏目，让我们一起走进物理AI的世界，探寻这项前沿技术的发展逻辑、现实挑战与广阔前景。

——编  者  

从读懂图片的“视觉”，到写出文字的“表达”，再到创造视频画面的“想象”，当下，AI正持续“进化”。

学会看、写、生成之后，AI还能做什么？近年来，科技界正在探索推动AI从虚拟走向现实的技术路径。一种新的技术理念——物理AI越来越受关注。

物理AI与生成式AI有何不同，适用哪些场景？如何理解物理AI与具身智能的关系，技术落地又有什么挑战？记者采访了相关业内专家。

升  级

让AI进化为与现实世界交互的智能体

什么是物理AI？简单说，我们可以将其理解为走出屏幕、进入现实的AI智能体，它能如人一般感知环境、“动手”操作。

北京通用人工智能研究院—德塔智能联合实验室负责人马晓健认为，物理AI有3个重要特征：能力建立在真实物理交互数据之上、包含对物理世界的理解以及能部署到真实实体上。

这意味着，物理AI知道物体的运动、接触、变形，了解摩擦、重力、空间关系和因果变化等，并能据此预测未来、规划动作，从而在开放环境中完成任务。

从技术演进角度看，物理AI是AI发展到一定阶段的自然方向。

“第一阶段AI通过计算机视觉学会了‘看’，第二阶段AI通过自然语言处理学会了‘写’，当前通过物理AI要学会‘行动’。”百度智能云主任架构师应茹介绍，物理AI的出现，让AI从信息处理工具进化为能够与现实世界交互的智能体。

过去大模型主要是复现人的语言、知识和推理能力，相当于进入人的精神世界；但人的智能并不只体现在大脑中，还体现在与物理世界的互动里。“当AI在语言和多模态理解上取得突破后，下一步必然是把这种智能外化到真实世界，让机器能够感知、行动、试错和完成工作。”马晓健说。

物理AI和生成式AI的差异，主要体现在技术原理和承载任务上。

具体来说，物理AI的重要能力是在物理世界中承载运动控制、环境交互等任务；而生成式AI的重要能力是文、图、视频生成等，支撑内容创作、代码编写、数据分析等任务。

“物理AI和生成式AI属于AI的两种不同分类维度。”马晓健介绍，两者正在深度结合。比如，生成式AI强大的语言理解、场景生成、规划和代码生成能力，可以帮助物理AI更好地理解任务、构建仿真环境等。

挑  战

从模型、数据到承载本体，物理AI落地面临多重难题

过去数年，科技界从核心算法到工程本体，多措并举推进物理AI落地。

比如，用于模拟环境动态并预测未来状态的世界模型被称为物理AI的“内部大脑”。学界专家提出世界模型的3项重要能力，即生成性、多模态、交互性，为物理AI搭建起环境理解、因果推断与任务规划的框架。

当前，“视觉—语言—动作”大模型迭代演进，为物理AI筑牢模型底座。

马晓健介绍，目前落地物理AI大致分为3类技术路线。第一类是“预训练—后训练”范式，即先利用互联网视频、第一视角视频、跨机器人操作数据等开展大规模预训练，再依托遥操作数据、强化学习或真机微调完成后训练；第二类是“现实—仿真—现实”范式，即先把真实世界的几何、材质、动力学等信息重建到高仿真环境中，让机器人在“数字孪生”场景中大量试错，再迁移部署至实体设备；第三类是大模型编程路线，依托语言模型，根据任务生成机器人控制程序，串联感知、规划、执行等功能模块。

不同的技术实现路线，各有优劣。