物理 AI 浪潮来袭，中国企业如何破局争先？

“物理AI是下一波浪潮。”英伟达CEO黄仁勋多次强调这一观点。据业内预测，物理AI将重塑制造业和人形机器人领域，带来巨大市场机遇。

在这场关乎未来的竞争中，中国企业正积极布局。从自动驾驶仿真平台到低空经济解决方案，从智能工厂数字孪生到机器人训练环境，中国科技企业正在物理AI的各个关键环节构建自主创新能力。

物理AI：人工智能的下一波革命

物理AI，即“懂物理的AI智能系统”。它不同于只能在数字世界处理文字、图片的“数字AI”，而是能够通过机器人、自动驾驶车等实体载体，像人一样感知环境、理解物理规律并动手解决问题。

简单来说，数字AI是“键盘侠”，在屏幕里干活；物理AI则是“行动派”，在现实世界动手改变物理状态。

物理AI的成熟应用要求AI必须具备感知、理解、决策和执行的完整能力链。这一转变使得AI从虚拟世界的代码与数据，加速奔涌向物理现实的车间、道路与天空。

业内专家认为，物理AI的发展得益于三大技术突破：感知与传感技术为AI提供“五感”；AI算法与物理规律深度融合构成“大脑”；物理仿真引擎则成为AI的“虚拟训练场”。

中国物理AI的产业化土壤

中国丰富的应用场景为物理AI提供了理想的“落地土壤”。2024年，中国新能源汽车产销同比增长均超过30%，取代燃油车成为市场新驱动力。高压电气化平台为车端与跨端AI服务普及提供了充足的用户规模与使用场景。

同时，低空经济、机器人等泛化行业的发展为打通物理AI的生态链路提供了新载体。

政策支持也在加码。国务院办公厅印发的《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，首次在国家层面对场景培育开放进行系统部署。工信部将研究出台“人工智能+制造”专项行动实施意见。

中国在智能制造领域从“基础创新”到“应用创新”的跃迁，厚植于丰富的应用场景积累的海量数据，完善的工业体系能够快速响应物理AI硬件的研发与制造需求。

技术突破：从感知到执行的全面革新

物理AI领域最具代表性的技术突破之一是视觉-语言-动作模型（VLA）。小鹏汽车推出的第二代VLA大模型，创新性地去除了“语言转译”环节，首次实现从视觉信号到动作指令的端到端直接生成。

这一架构变革意义重大。传统VLA模型采用“视觉→语言→动作”的转换流程，不仅导致大量视觉细节丢失，还增加了推理延迟。而新一代VLA采用“视觉+语言→隐式Token→动作”架构，让AI能够像人类一样直观感知并决策，实现更本质的物理世界理解。

物理AI的核心技术特征体现在三个维度：多模态感知融合、物理规律建模、虚实协同训练。

在虚实协同训练方面，英伟达Omniverse等平台构建高精度虚拟环境，利用强化学习让智能体在模拟中试错并优化策略，再将技能迁移至现实场景，显著降低物理世界试错成本。以51Sim为代表的公司还利用Unreal Engine 5和3DGS等新一代三维重建技术，通过真实世界采集或依托现有的大量3D数字资产库，构建高拟真、高确定性、符合物理规律的虚拟环境。这种环境能够模拟多种3D场景中的复杂动态变化，为物理AI提供真实、多样和可控的虚拟3D环境数据进行训练，提高其对复杂三维空间的理解和生成能力。

应用场景：从智能制造到低空经济

物理AI在工业领域已开始广泛应用。在研发设计、生产制造、管理决策等场景，AI正加速走向物理世界。

广汽集团联合华为打造的“AI赋能汽车行业智能制造”方案，基于华为AI能力构建广汽AI中台，在智能网联和动力总成两大领域试点9个智能化应用，推进训练数据生成、测试工程数字人、维修智能诊断等应用落地。

低空经济成为物理AI的重要应用领域。小鹏汇天自2013年起布局飞行汽车，其“陆地航母”已获7000台全球订单，预计2026年规模化交付。公司还计划与敦煌市政府合作，于2026年推出西北首条低空自驾旅游线路。

在机器人领域，物理AI正推动从“机械工具”向“具备自主决策能力的智能系统”升级。小鹏的IRON机器人拥有82个关节自由度，实现行走如真人般流畅自然。该公司计划2026年底实现人形机器人规模量产。

产业链格局

物理AI领域已形成完整的产业链生态。在上游，英伟达等企业凭借强大的GPU和高端服务器设计生产能力占据龙头地位。英伟达已构建起完整的技术生态，包括Omniverse平台和Cosmos世界基础模型。

在中下游的应用中，中国企业在细分领域展现出竞争力。索辰科技开发的“低空三维物理地图”，搭载自研物理AI引擎，能以秒级速度生成厘米级精度的低空环境数据。

元始智能科技则专注于工业传感器数据处理，通过小样本、小算力，让工业场景的物理世界变得可解释、可信赖。该公司已为中航工业、中核集团等企业的数字孪生、优化、健康评估等需求提供物理AI模型。

在智能汽车领域，小鹏汽车展示了其第二代VLA大模型，去掉传统VLA模型的“语言转译”环节，实现从视觉信号到动作指令的端到端直接生成。理想汽车则推出了Livis系统，以“时间线记忆+VLA”作为技术范式，将车、眼镜、家庭串联成“记忆与行为闭环”。中国智能电动车产业已从“技术配置竞争”进入“跨终端智能平台竞争”的阶段。

在物理AI产业链中，仿真平台是连接数字世界与物理世界的关键桥梁。51Sim在自动驾驶仿真领域深耕8年，已赋能全球超百家智驾主机厂、Tier1等客户。核心优势在于其全链条闭环仿真能力。公司自主研发的SimOne仿真平台，具备端到端仿真、数据驱动场景仿真、分布式云仿真、感知在环仿真等核心能力，为客户提供完整且灵活的国产化产品解决方案。在物理真实性方面，SimOne具备真实传感器标定的物理级传感器建模能力，可实现摄像头、激光雷达、毫米波雷达等物理级多传感器仿真，满足端到端仿真对置信度的极致要求。

中国企业的差异化竞争路径

面对国际竞争，中国科技企业探索出差异化发展路径。小鹏汽车坚持“关键处闭环，生态处开放”的策略，基于近十年技术积累，构建覆盖芯片、操作系统、智能硬件等多个领域的全栈自研物理AI体系，在底层技术上实现自主可控的全链路闭环。

与此同时，小鹏选择了开源协同的生态战略。其第二代VLA大模型面向全球商业伙伴开源，大众汽车成为该模型的首发战略合作伙伴。小鹏自研的图灵AI芯片也已获得大众汽车定点，标志着双方合作版图持续扩大。

中国企业正从技术追随者向规则制定者转变。小鹏汽车将其Robotaxi软件开发工具包开源，与高德等行业伙伴共建运营生态；人形机器人领域也同样选择开源，邀请全球开发者共建应用生态。这种“闭环+开源”模式，既保证了核心技术的自主可控，又通过生态合作快速扩大影响力，是中国物理AI企业参与全球竞争的重要策略。

51Sim的技术已在实际应用中展现出价值。在自动驾驶领域，51Sim为华北某大型民营车企搭建了定制化的云仿真测试平台，打通数据驱动闭环全流程，支撑车辆智能驾驶系统的软件集成测试验证。该平台可对接客户各类内部平台，打通自动化测试，实现问题自动记录，并支持云端高并发测试，加速产品迭代优化。在机器人训练领域，51Sim将智能辅助驾驶仿真和合成数据领域的成功经验，拓展到工业制造、农业、港口、矿山、仓储物流等具身智能领域。为国内头部农机装备企业打造的农机仿真平台，通过参数化工具生成高精度玉米地场景，模拟不同作物状态及环境条件，为视觉感知算法提供多样化训练数据。

07 挑战与未来展望

物理AI的落地仍面临多重挑战。李飞飞指出，相较于传统的大语言模型，机器人是物理系统的全面展现，在控制端更接近自动驾驶汽车，甚至比自动驾驶汽车更难。

理想汽车李想也强调，到了物理AI时代，硬件将不再是“简单堆算力，而是要优化续航与响应”。

物理AI在打造与推广时，还将面临法规与责任界定、用户采纳与体验教育、高投入的长期博弈等多维度的阻力与考量。

尽管挑战存在，物理AI的发展前景依然广阔。物理AI可在工业设计、能源管理、医疗健康、自动驾驶、航空航天等领域广泛应用，正逐步成为驱动未来智能工程的重要引擎。

全球制造业和物流业的年产值接近50万亿美元，物理AI的普及将推动约20%的自动化环节实现智能升级。

未来竞争不仅是硬件性能的比拼，更是系统生态的较量。当马斯克、贝索斯等扩大投资探索物理AI生态之际，未来的胜出者或将不再是硬件优秀的车企，而是能在人们生活中建立统一AI体验的系统型公司。

未来十年，随着物理AI技术的成熟，我们将见证人工智能真正走出屏幕，在车间、道路、天空乃至家庭中无缝融入。智能体将不再是执行简单指令的工具，而是能够理解物理规律、预测变化并自主决策的合作伙伴。