Physical AI，不只是让机器人会干活｜优傲机器人孙政华演讲回顾

9月5日 CTP好采购·杭州群英会，优傲机器人大中华及韩国技术总监孙政华老师分享了一个正在从实验室走向真实业务的变化：Physical AI。

过去我们说AI，更多是在数字世界里工作。ChatGPT帮你回答问题，文生图帮你生成图片，智能体帮你处理任务。

但Physical AI不一样。

它要从数字世界走进真实世界，真正去感知物理世界、理解环境、做出判断，再执行动作。

孙政华老师认为，这可能是AI进一步进入生产和供应链现场的重要一步。

机器人看起来已经越来越聪明，但真正到了工厂里，事情并没有那么简单。

因为真实世界充满了不确定性。

一个机器人在实验室里完成一个动作，并不意味着到了生产现场就能稳定完成。环境变化、外部障碍、工件差异，甚至一个很小的误差，都可能影响最终结果。

孙政华老师特别强调，Physical AI不是简单的“AI+机器人”，而是一个包含硬件、软件和数据的综合系统。

更重要的是，机器人不仅要会“做”，还要能够感知、理解、决策，并在执行过程中持续学习。

这也是为什么，数据会成为Physical AI非常重要的基础。

尤其是真实机器人的数据。

在真实环境中采集的数据，才能更好地反映机器人真正面对的情况。

Physical AI最终需要一个“身体”去执行，而机器人就是重要载体。

但问题来了：工业现场到底需要什么样的机器人？

孙政华老师给出的判断很直接：

“我们要的是安全，我们要的是效率。”

在很多工业场景里，机器人首先要解决的不是“像不像人”，而是能不能稳定、精准、安全地完成任务。

因此，在目前的工业场景中，他更看好工业机器人、协作机器人与AMR结合的复合方案，而不是简单追求人形机器人。原因很现实：安全、精度、续航和负载能力，都直接决定了它能不能真正落地。

这对采购也提出了一个新的问题：

未来要采购的，可能不只是设备本身，而是一套能够持续创造价值的解决方案。

过去的机器人怎么工作？

程序员把动作一条条写进去，遇到什么情况，就按照预设好的规则执行。

但真实生产现场不可能提前写好1000个if else。

孙政华老师举了一个很直观的例子：当机器人执行任务时，如果突然出现障碍物，传统程序可能只有“对”和“错”；而Physical AI可以通过实时感知环境，动态调整动作。

这意味着机器人正在从“按照规则做事”，走向“根据环境学习怎么做事”。

模仿学习、强化学习，以及多模态数据的加入，让机器人开始具备处理更加复杂任务的能力。

比如双臂协同完成线缆、软管等柔性物体的装配，就不是简单地“抓起来、放下去”，而是需要持续感知、判断和调整。

Physical AI听起来很美，但真正到了企业采购阶段，问题会变得更加具体：

这个场景适不适合？安全能不能保证？有没有足够的数据？数据谁来采、怎么用？投入和产出是否匹配？后续怎么运维和扩展？

这些问题不解决，再先进的技术也很难真正进入生产现场。

所以，孙政华老师最后用一句话总结了Physical AI的价值：

“不是让机器人更像人，而是让供应链更加敏捷、更加稳定、可扩展。”

这可能也是采购看待Physical AI最值得换的一个角度。

不是追逐一个看起来很酷的新技术，而是找到那些真正值得被机器执行的问题。

当AI开始从屏幕里走出来，进入工厂、仓库、产线和物流现场，供应链的智能化，也就从“数字世界的智能”，进一步走向了真实世界的执行。

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宫迅伟老师介绍

宫迅伟老师是中采商学创始人 / 首席专家。拥有20多年采购与供应链管理经验，先后在央企、外企、民企多家世界500强企业担任采购部长、采购总经理、全球采购经理、供应链总监等职。

出版著作：《超级采购智体》《如何专业做采购》《供应链战略顶层设计》等19部。

自主研发、自有版权课程；中采云学堂；《中国好采购》年度群英会，累积服务超过1万+企业客户，线上线下累积学员100万+。 

通过学-练-谋-考-用-链 六位一体解决方案，服务客户：奇瑞汽车、东风汽车、伊利集团、科大讯飞、美团、万华化学、海勤学院、许继集团、米其林、星巴克、云南白药、吉利集团、中兴通讯等。