在人工智能技术历经数轮爆发式发展后，其正从纯粹的数字领域向物理世界深度延伸，物理AI 作为AI基础设施的工业前沿方向，成为打破现有技术瓶颈、推动智能产业从自动化走向自主化的核心驱动力。如果说传统AI是存在于屏幕与代码中的“数字灵魂”，那么物理AI便是为这一灵魂赋予了可感知、可行动、可交互的“肉身”，让人工智能真正扎根现实世界，实现从“统计猜测”到“物理推理”、从“被动响应”到“主动决策”的本质跨越。

一、AI的下一站：走出数字高原，镀上物理肉身

当前，大语言模型、计算机视觉等传统AI技术的发展已触及“数字高原”——在纯数字环境中，模型的性能提升逐渐陷入边际效应递减，甚至出现“编造信息”“脱离现实常识”等固有问题。究其根源，是纯数字AI缺乏对真实世界物理规律、空间关系和交互逻辑的理解，没有建立起贴合现实的“世界模型”。而物理AI的核心价值，正是为人工智能提供“接地”能力，让其走出数字孤岛，在数字与物理的融合空间中实现更高级的智能进化。

Meta前首席AI科学家扬・勒丘恩 (Yann LeCun) 曾指出，纯数字大型语言模型的本质是对海量文本的统计学习，而非对事物本质的理解，这也是其产生“幻觉”的关键原因。物理AI通过融合多模态感知、物理规律建模、实时环境交互等技术，让AI能够基于现实世界的规则进行推理，从根本上改变了AI的决策逻辑。

《注意力就是一切》(2017)的合著者利昂・琼斯 (Llion Jones) 则从智能的诞生本质给出了核心观点：真正的通用智能，并非源于单纯的计算与数据处理，而是源于智能体与物理环境的感知-行动闭环。人工智能的自主性，只能在与现实世界的互动中诞生——通过感知环境变化、做出行动决策、接收行动反馈、优化决策模型的循环，AI才能形成自主的判断与行为能力，而非单纯执行人类预设的指令。

斯坦福大学李飞飞教授将物理AI的核心能力定义为空间智能，即机器理解三维物理规律与现实常识的能力。这种能力让机器在与物理世界交互前，就能基于对规律的认知做出预判：比如知道玻璃试剂瓶易碎而选择轻拿轻放，知道机械臂的运动轨迹会受重力影响而提前调整，这种对物理世界的“常识性理解”，是物理AI区别于传统AI的核心特征。

二、传统AI与物理AI：核心特征与应用场景的本质差异

传统AI与物理AI并非替代关系，而是人工智能发展的不同阶段，二者在运行空间、处理对象、核心功能、行动逻辑等方面存在本质区别，其应用场景也从数字服务延伸至物理实践，真正实现了AI从“提供信息”到“执行任务”的跨越。

传统AI与物理AI对比

传统AI的价值在于提升数字领域的效率，解决“信息如何处理”的问题；而物理AI的价值则在于打通数实壁垒，解决“如何在现实世界行动”的问题，这也让AI的应用边界从互联网、金融、传媒等数字领域，延伸至制造、交通、能源、物流等实体经济核心板块。

三、从自动化到自主化：物理AI的工业进化逻辑

工业领域是物理AI落地的核心场景，其从“刚性自动化”到“概率自主化”的进化，本质上是制造业对智能生产的核心需求驱动，也是物理AI技术突破数据、场景、技术三大壁垒后的必然结果。物理AI为工业生产带来的，不仅是生产效率的提升，更是生产模式从“标准化批量生产”向“个性化大规模定制”的根本性变革。

（一）打破数据壁垒：多模态物理数据成为新的核心生产资料

纯数字大语言模型的发展已逐渐面临数据枯竭问题——互联网上的文本、图像等数字数据已被大规模挖掘，模型的性能提升难以再通过简单的“数据堆砌”实现。而物理AI的发展，将核心数据来源转向了现实世界的多模态物理数据：机械臂的扭矩变化、传感器的触觉反馈、生产设备的三维空间动力学数据、产品装配的力觉信息等。这些数据无法在数字真空中获取，只能通过AI与物理世界的实时交互产生，也成为了工业智能下一阶段发展的核心生产资料。

（二）依托工业场景：工厂成为物理AI的最佳训练场

物理AI的核心难题，是实现从“仿真训练”到“现实应用”的跨越，而工业工厂则成为了解决这一难题的完美训练场景。一方面，工厂环境具备高度的可控性，能够通过安全防护措施规避AI试错过程中的风险，为物理AI的反复训练提供稳定的环境；另一方面，工厂生产过程中存在大量的“边缘案例”——非标准化的生产场景、设备的突发故障、物料的细微差异等，这些复杂场景能够为物理AI提供丰富的训练数据，让模型在反复的感知-行动闭环中不断优化，最终实现从“仿真”到“现实”的无缝衔接。

（三）实现自主生产：柔性生产线成为工业智能的核心形态

传统工业生产的刚性自动化，本质是基于确定性脚本的机械重复——设备按照人类预设的固定程序运行，只能完成标准化的批量生产，无法适应个性化的生产需求。而物理AI推动的概率自主化，则让生产设备具备了自主决策、自主调整的能力：通过对生产环境、物料状态、产品需求的实时感知与物理推理，设备能够自主调整运行参数、改变操作流程、适配不同的生产需求，最终实现**“批量为1”的大规模定制**。这种柔性生产线，让制造业能够在保证生产效率的同时，满足个性化、多元化的市场需求，成为工业4.0的核心形态。

四、核心企业2026年物理AI战略布局

2026年成为物理AI技术落地与商业化的关键节点，全球各领域龙头企业基于自身技术优势与产业布局，制定了差异化的物理AI发展战略，覆盖软件大脑、感知眼睛、机器人肌肉、精准挑战者、液压神经五大核心类别，从底层算法、感知技术、硬件设备、垂直应用、动力系统等维度，构建起物理AI的全产业链技术体系与平台生态。各企业的核心创新均围绕“数实融合”“自主化”“场景化”展开，推动物理AI从技术研发走向工业规模化应用。

主要企业2026年物理AI战略与核心创新/平台

（一）软件大脑：为物理AI打造核心决策与模拟平台

软件大脑类企业聚焦物理AI的数字核心层，通过数字孪生、工业元宇宙、边缘智能、数据融合等技术，为物理AI构建“先模拟、后执行”的决策体系，实现数字世界对物理世界的精准映射与提前预判，是物理AI的“大脑中枢”。

1.西门子：以工业元宇宙为核心，聚焦“闭环”数字孪生技术，让AI在执行物理任务前，先在数字孪生模型中模拟物理规律与运行过程，提前规避风险、优化流程，核心平台为数字孪生编辑器+NVIDIA Omniverse。

2.霍尼韦尔：主打打破数据孤岛的AI，利用物理AI技术连接企业私有工业数据孤岛与生产实时控制层，实现数据的高效流通与智能分析，核心平台为Forge平台+智能体工作流。

3.施耐德电气：推出EcoStruxure AI顾问，打造能源中心型AI，将能源消耗作为核心物理变量，让AI自主平衡电网负荷与工厂碳足迹，实现生产效率与绿色低碳的双重优化。

4.罗克韦尔：坚持边缘优先自主化战略，通过在生产车间部署轻量级AI模型，减少数据传输延迟，提升工厂“预测性运营”能力，能够提前预判设备故障、优化生产节奏，核心平台为FactoryTalk DataMosaix。

（二）感知眼睛：为物理AI赋予精准的环境感知能力

感知眼睛类企业聚焦物理AI的感知层，以高精准传感器、机器视觉为核心，让物理AI能够快速、准确地感知物理环境的细微变化，是物理AI与现实世界交互的“视觉神经”，也是实现自主决策的前提。

1.基恩士：推出零编程AI视觉系统CV-X系列，传感器内置深度学习功能，无需人工进行视觉编码，能够自主学习并识别合格/不合格部件，大幅降低工业视觉的应用门槛。

2.康耐视：深耕边缘学习技术，打造In-Sight D900/边缘智能系统，专精于固态电池箔等复杂新材料的高速、亚微米级检测，满足高端制造对感知精度与速度的双重需求。

（三）机器人肌肉：为物理AI打造高灵活度的物理执行硬件

机器人肌肉类企业聚焦物理AI的执行层，以人形机器人、协作机器人、工业机械臂为核心，打造具备空间推理能力、类人灵活性的物理执行硬件，让物理AI的决策能够转化为精准、灵活的物理行动，是物理AI的“肌肉骨骼”。

1.ABB（软银）：2025/26年被软银剥离后，聚焦人工超级智能(ASI)研发，打造具备空间推理能力的“无笼”机器人，核心产品为整合软银技术的机器人产品，实现机器人的高自主化与高安全性。

2.发那科：推行开源具身化战略，转向ROS 2/Python开源生态系统，允许第三方AI模型在其超高可靠性的工业硬件上运行，实现硬件与算法的生态化融合，核心产品为CRX协作机器人+NVIDIA Isaac Sim。

3.安川电机：打造i-机电一体化技术体系，利用AI优化伺服系统的“运动脉冲”，让机械臂等设备在装配过程中实现流畅的类人灵活性，核心平台为Motoman Next/i-数据平台。

4.泰瑞达：深耕协作智能，扩展优傲机器人(UR)的应用场景，通过触觉AI技术让机器人具备精细的“触感敏感”能力，能够完成高精度、高柔性的装配与操作任务，核心产品为集成AI的优傲协作机器人。

（四）精准挑战者：国产龙头企业的垂直领域突破

精准挑战者类以国产工业智能龙头企业为核心，依托对国内制造业场景的深度理解，聚焦垂直领域的物理AI集成与应用，通过芯片、伺服系统、专用算法的深度融合，实现物理AI在电池、新能源汽车、焊接、打磨等细分领域的规模化落地，成为物理AI国产化的核心力量。

1.汇川技术：主打垂直AI集成，将AI芯片直接嵌入伺服驱动器，为电池与电动汽车生产线提供“自整定”运动控制，核心产品为SV680系列AI伺服系统，适配新能源制造的高要求。

2.埃斯顿：聚焦专用垂直AI，研发AI焊接、AI打磨等特定任务的AI模型，模型预训练就绪、开箱即用，大幅降低制造企业的应用成本，核心平台为埃斯顿云AI/专用工作站、Smart ACTTM智能驱动系统。

（五）液压神经：为物理AI打造智能可控的动力驱动系统

液压神经类企业聚焦物理AI的动力层，推动传统液压系统的智能化升级，让动力驱动设备具备感知、反馈、自主调节的能力，为物理AI的物理行动提供精准、可控的动力支持，是物理AI的“动力神经”。

帕克汉尼汾：主打智能驱动技术，推动传统“非智能”液压系统向智能液压系统升级，让驱动器能够感知自身流体状态，并根据物理任务需求自主调节扭矩，实现动力驱动的精准化、自主化。

五、物理AI的工业价值与未来趋势

物理AI作为AI基础设施的工业前沿，其不仅是人工智能技术的一次重要进化，更是实体经济与数字经济深度融合的核心载体。在工业领域，物理AI正在重构生产、制造、管理的全流程，推动制造业从自动化向自主化、从标准化向柔性化、从高耗能向绿色化转型，成为工业4.0的核心驱动力。

从未来发展趋势来看，物理AI将呈现三大核心方向：一是技术的深度融合，数字孪生、大模型、边缘计算、多模态感知等技术将与物理AI深度结合，进一步提升模型的物理推理能力与自主决策能力；二是生态的开放协同，像发那科的开源具身化战略一样，硬件企业与算法企业的边界将逐渐模糊，开放的生态体系将成为物理AI规模化发展的关键；三是场景的全面渗透，物理AI将从汽车、电池等高端制造领域，向家电、纺织、物流等传统产业渗透，成为全行业的通用智能基础设施。

可以预见，随着物理AI技术的不断突破与商业化落地，人工智能将真正走出屏幕，扎根于物理世界的各个角落，不仅为工业生产带来革命性变革，更将推动整个社会向更高级的智能时代迈进。而在这一过程中，能够实现技术、场景、生态深度融合的企业，将成为物理AI时代的核心引领者。

根据《全球高端制造》2026年2月2日刊文改写而成。