在刚刚过去的 CES 2026 展会上，展出了比以往任何时候都多的实体人工智能产品。从洗衣机器人到辅助脊柱手术的医疗机器人，各种各样的机器人齐聚一堂。驱动这些机器人的人工智能模型也备受关注。
物理人工智能的热潮始于去年。虽然最初的重点在于技术探索，但该领域现在正朝着商业化和投资竞争的方向发展。像 Figure、FieldAI 和 Skild AI 这样的物理人工智能初创公司接连吸引了大量投资。NVIDIA、微软、特斯拉和 Meta 等大型科技公司也正积极进军该市场。
从这个角度来看，物理人工智能似乎将在各行各业迅速普及，但实际情况究竟如何呢？今天，在Vespick大会上，我们将探讨什么是物理人工智能，它在工业领域的应用现状，以及它未来的发展方向。
物理人工智能=机器人？
机器人向物理人工智能演化
谈到物理人工智能，我们往往首先想到的是机器人。严格来说，两者是截然不同的概念。物理人工智能指的是能够感知和推断真实物理世界并通过机器采取行动的人工智能。它的独特之处在于能够感知周围环境、从经验中学习并实时调整自身行为。
另一方面，机器人是能够通过感知、判断和运动能力自动执行复杂任务的机器。它们近年来已被公认为物理人工智能的代表形式。以往的机器人只是重复预先设定的指令，而如今物理人工智能正朝着自主智能机器人的方向发展。
那么，普通机器人和实体人工智能机器人有什么区别呢？
预编程与自主学习：传统机器人除非工程师修改代码，否则无法改变自身行为。然而，物理人工智能机器人利用深度学习和强化学习来自主提升性能。如果抓取物体失败，它们会分析数据，并在下次抓取时调整抓取力度。换句话说，它们无需人工干预即可提升自身能力。
简单认知 vs. 理解物理世界：即使配备了传感器，现有机器人也难以解读复杂的环境。然而，物理人工智能能够综合利用计算机视觉、听觉和触觉传感器收集的数据，从而直观地理解物理世界。它能够理解因果关系，例如小心翼翼地行走在湿滑的地面或难以逾越的墙壁上，预测行为的后果，并自主做出反应。
原型与仿真：过去，机器人开发需要原型制作和耗资巨大的反复试验。相比之下，物理人工智能利用数字孪生技术，在应用物理定律的虚拟世界中进行训练。这使得机器人能够在部署前通过大量的仿真学习技能和行为模式，从而即使在复杂的环境中也能可靠运行。
异常处理与自主决策：传统机器人通常被赋予明确、有限的任务，例如从特定位置拾取和移动物体。遇到意外情况需要人工干预来处理异常情况。然而，物理人工智能能够自主思考和判断，朝着目标前进，并根据具体情况做出适当的决策。
物理人工智能正在各个行业普及
该领域目前的情况如何？
物理人工智能不仅应用于机器人，还应用于包括汽车、工厂设备和消费电子产品在内的各种机器。自动驾驶汽车就是一个典型的例子，它结合来自摄像头和雷达等多个传感器的信号，以三维方式理解和预测道路状况，从而预防事故。物理人工智能也在各个领域迅速扩展，例如智能工厂中的计算机视觉系统、医疗诊断设备以及用于能源设施巡检的无人机。
尽管存在这种趋势，但物理人工智能在现实世界中的接受度仍然参差不齐。工业环境中的大多数设备和机器人仍然沿用传统方式，在严格控制的环境中重复既定程序。科技新闻和展览中炫目的物理人工智能视觉效果与工业实践的现实之间存在差距。
新技术在该领域普及并非只是时间问题。在物理人工智能能够应用于现实世界之前，仍然存在诸多挑战。
精度：典型的工业应用需要99.9%或更高的精度，这就要求近乎完美的误差控制。基于学习的物理人工智能目前仍难以达到如此高的精度水平。即使它在研究环境中展现出很高的成功率，现场变量也可能导致结果难以预测。在大规模运行环境中，通过人工干预来解决这些问题几乎是不可能的。
速度：作为物理人工智能基础的视觉-语言-动作（VLA）模型，由于需要处理数十亿个参数，因此不可避免地需要较长的响应时间。这在需要即时判断和响应的情况下可能是一个关键问题。此外，即使在网络连接不稳定或计算能力有限的环境下，其稳定运行也必须纳入考虑范围。
集成：即使是最强大的物理人工智能也无法独立运行。例如，仓库机器人必须与各种系统集成，包括现有的仓库管理系统、现场其他机器人以及监控面板。这种兼容性问题是物理人工智能普及应用的主要障碍，尤其对于中小企业而言更是如此。
安全性：当前的安全标准基于现有的工业实践。即使是与机器人相关的安全策略，也是基于传统机器人，这些机器人是预先编程的，只能执行可预测的动作。因此，很难将这些安全标准直接应用于能够自主学习和行动的物理人工智能系统，而且目前也缺乏针对物理人工智能的安全标准和认证。
维护：物理人工智能的运行方式与传统工业机器人和设备截然不同，因此需要全新的维护专业知识。物理人工智能的实施和运行需要专门的维护人员，而如何招募到这批新员工对企业来说是一项重大挑战。这也是阻碍物理人工智能普及应用的一大实际障碍。
物理人工智能面临的挑战：
答案就在实践中
为了解决这个问题，业界正从三个方面着手。首先是获取现场数据。这包括基于现场收集的数据训练物理人工智能，使其能够灵活应对现场变化并提高精度。另一个备受关注的方法是，让物理人工智能在现场执行任务的同时收集训练数据，从而自主提升性能。
第二点是考虑物理人工智能的特性，并将其设计成能够应对各种问题，而不是追求完美。例如，在物理人工智能难以自主决策的情况下，可以安装监控系统来暂停运行、请求人工协助或通知操作员。最终，物理人工智能的发展方向是与人类协同工作，而不是取代人类。
第三，建立现场运行基础设施。这包括引入标准化方法，以确保物理人工智能与现有操作系统无缝集成。此外，正在加强现场计算基础设施，以确保即使在不稳定的网络环境下也能稳定运行，并为物理人工智能实施安全措施。物理人工智能的商业化正朝着建立完善的现场运行体系迈进。
物理人工智能的未来发展方向是什么？
如今，物理人工智能正被重新定义为一个现场操作问题。这意味着关键标准不再是物理人工智能的外观或技术完美程度，而是它在现场创造的价值。那么，未来的物理人工智能会是什么样子呢？
从被动反应到主动预测：未来的物理人工智能有望能够预测事件发生之前并采取行动。此外，融合代理型AI（Agent AI）与物理AI（Physical AI）的机器人，预计将在未来十年内逐步出现。这将开启一个更加自主的机器人时代，这些机器人能够评估形势、制定计划并自主采取行动。
模仿学习 + 协同：未来的物理人工智能将模仿人类行为，分享经验，并共同发展。这类似于新员工向资深员工学习，并与同事分享专业知识。物理人工智能之间的这种协作最终将产生协同效应，从而实现更快、更高效的工作和更灵活的响应。
特定领域人工智能的普及：与通用物理人工智能相比，专门针对焊接、装配和检测等特定任务的物理人工智能预计将在工作场所更快地普及。这是因为物理人工智能必须能够在投入使用后立即产生结果。随着物理人工智能的发展，尤其是在工业领域，制造业强国欧洲正将物理人工智能视为确保其竞争力的关键战略。
现场数据是一项关键资产：目前现场产生的大量数据大多仍局限于现场。随着物理人工智能安全地共享和利用这些数据，现场经验有望成为物理人工智能进一步发展的宝贵资源。
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物理 AI 已不再是遥远的未来，它正在从“技术展示”转变为“如何在真实现场创造价值”的现实问题。虽然完全普及仍需时日，但领先的企业已开始积极布局。
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