物理AI 谁牛？

一段时间以来，围绕AI的讨论中，物理AI（Physical AI）已经被赋予“下一代AI”的定义。在前不久的2025年链博会上，英伟达CEO黄仁勋再次提到，物理AI是继意识AI、生成式AI和代理式AI之后的第四代AI形态，将推动50万亿美元的制造与物流产业变革。

从不明觉厉到深以为然，即便以观察前沿技术需要保持谨慎态度的原则，也无法轻视物理AI快速发展的现实。笔者相信，物理AI的本质之一，是CAE（Computer-Aided Engineering，计算机辅助工程）在AI时代的扩展，而开放的商业价值依然是主导其内涵发展的核心动力。

那么，物理AI究竟是什么？哪些玩家跑在赛道的前沿？这里抛砖引玉，略作探讨。

物理AI是什么？

简单讲，物理AI就是重新定义机器与物理世界的交互方式。它通过将物理学原理深度融入AI算法，使机器能够理解、预测并操控现实世界的物理规律，从而突破传统AI在复杂动态场景中的局限性。

这一技术不仅依赖于强大的物理仿真引擎，更通过AI算法与物理定律的有机融合，实现了从虚拟训练到现实应用的无缝迁移。

目前，在机器人、自动驾驶等领域，物理AI已展现出显著的性能提升，如特斯拉Optimus机器人动作精度提升50倍，小鹏XNGP在暴雨中行人识别准确率达98.7% ，西门子Xcelerator平台设备预测性维护准确率达92% 。

核心技术架构

物理AI的核心技术架构主要由三部分组成：物理仿真引擎、AI算法与物理定律的融合机制，以及感知交互硬件。这三部分相互协同，构成了物理AI的完整技术体系。

物理仿真引擎是物理AI的"虚拟训练场" ，负责构建高精度的物理环境模型。这里举三个例子：

NVIDIA的Isaac SIM和Google的Newton平台是当前领先的产品。Isaac SIM基于PhysX引擎，支持多物理场耦合（如刚体动力学、流体仿真），并通过WARP加速库实现GPU并行计算。WARP采用哈希网格查询和粒子移动器（如跳蛙模型）实现高效物理仿真，其Python接口支持动态脚本控制，使开发者能够灵活定义和描述物理问题。

而Newton引擎由NVIDIA与Google合作开发，基于WARP和MuJoCo，支持可微分物理模拟，特别适合强化学习训练。

索辰科技的“天工·开物”平台则整合了CAE仿真与生成式AI，采用多物理场耦合引擎（如流体力学、电磁学），并结合SCADA系统实现虚实闭环 。该平台通过自然语言交互快速构建物理模型，实现“文本→仿真结果”的自动化流程，已应用于航空航天、新能源汽车等领域。

AI算法与物理定律的融合机制是物理AI的“智慧大脑”，负责将物理约束嵌入神经网络。

微分方程约束神经网络（PINN）是这一领域的代表性技术，它通过物理方程构造损失函数，将控制方程、边界条件和初始条件作为约束项，确保模型输出符合物理规律。

例如，在求解Burgers方程时，PINN定义损失函数为控制方程残差、初始条件残差和边界条件残差的组合，通过最小化这些残差优化神经网络参数，逼近方程解。改进的PINN方法如Taylor-PINN利用泰勒展开提高精度，PPINN将长时间问题分解为多个短时间问题以加速求解，而自适应激活函数则有效提升了非线性函数和偏微分方程的逼近效率。

以工程应用为例，索辰科技将物理引擎与生成式AI结合，实现设计方案的智能衍生和虚拟验证，如在风电叶片设计中效率提升20% 。而英伟达的“梦境学习”技术则通过Isaac SIM的虚拟环境生成大量任务视频，从中提取动作令牌训练执行能力，使特斯拉Optimus机器人能够完成高难度的单脚旋转动作 。

感知交互硬件是物理AI的“感官系统”，负责采集和反馈物理世界的实时信息。

例如，奥比中光的3D视觉传感器掌握全技术路线，市占率超70%，其Gemini 435Le工业级双目视觉解决方案在2025年Automate展会上亮相，单台相机即可满足避障、识别等差异化需求；凌云光的Femto系列ToF相机可实现亚毫米级精度，为人形机器人运动规划提供视觉反馈。

这些感知硬件与物理仿真引擎、AI算法紧密结合，构成了物理AI的完整技术闭环，由此为物理AI的落地应用奠定了基础。下面试总结一下目前物理AI在几个主要应用场景中的进展。

机器人领域

目前，物理AI在机器人领域的应用已取得显著突破，特别是在动作精度、训练效率和场景适应性方面。通过物理仿真与强化学习的结合，机器人能够快速掌握复杂物理任务，大幅降低研发成本和时间。

以特斯拉Optimus人形机器人为例。2025年5月，特斯拉在X平台发布Optimus最新跳舞视频，展示了其单腿站立的芭蕾舞姿和流畅的复杂动作。这些动作完全通过仿真训练生成，无需额外借助真实数据进行微调，也无人类远程干预。

特斯拉采用Sim-to-real RL（从仿真到现实的强化学习）技术，通过在虚拟环境中模拟现实物理规则，构建数百万种可能的物理场景，先在模拟环境中训练AI模型，再将学到的策略直接应用到现实世界的机器人系统中。

这种技术突破了模拟和现实之间的差距（Sim-to-Real Gap），实现了虚拟训练成果到真实机器人动作的高效映射 。Optimus机器人在2025年4月的试生产线亮相，通过模块化设计与一体化铸造技术，将单台组装时间压缩60%，产线空间节省40%，预计全自动产线投产后周产能可达2000台。其关节扭矩精度达±0.1牛米，抓取误差控制在2毫米内，可适配汽车装配、物流分拣等复杂场景。在特斯拉弗里蒙特工厂测试中，单台Optimus可替代1.5名工人，年节省成本18万美元 。

索辰科技的“天工·开物”平台在机器人设计优化方面也取得重要进展。该平台提供从构型设计到运动控制的闭环工具，降低研发门槛，已获联想等企业订单。通过与科大讯飞合作，融合星火大模型与物理引擎，攻坚人形机器人“感知-决策-控制”全链路升级。

索辰科技还建设了生成式实验基地，在嘉兴建设风洞、电磁暗室等设施，验证物理AI在工业场景的可靠性。其六维力传感器精度达0.1%FS，满足人形机器人关节力控需求，性能国际领先。

其他代表性案例包括优必选Walker S系列在比亚迪工厂实训中实现效率翻倍，稳定性提升30%；西门子与英伟达合作的汽车业首个Omniverse项目，数字孪生降低实机调试成本50%，获宝马、奔驰采用；小鹏汽车的自动驾驶系统处理极端天气能力提升30% 。

自动驾驶领域

物理AI在自动驾驶领域的应用主要体现在环境感知、决策规划和控制执行三个层面，通过物理引擎模拟复杂驾驶场景，训练AI模型应对极端天气和突发路况，显著提升自动驾驶系统的安全性和可靠性。

特斯拉和小鹏是物理AI在自动驾驶领域应用的领先企业。特斯拉通过Isaac SIM的虚拟环境训练自动驾驶系统，使车辆在暴雨中能够更精准地识别行人、规划最优路径和对突发路况进行毫秒级响应；小鹏XNGP系统在暴雨中行人识别成功率高达98.7%，能够识别路面积水深度自动切换涉水模式，在无车道线乡村道路通过分析路边植被生长方向判断道路走向，在突发山体滑坡时3秒内规划5条避险路径。这些能力使交通事故率较人类驾驶降低98%，通勤时间因动态路线规划平均缩短37% 。

英伟达的OVX高精度物理仿真平台在自动驾驶领域也发挥着重要作用。该平台构建数字孪生环境，为自动驾驶系统提供真实的物理交互体验。通过OVX平台，开发者可以在虚拟环境中模拟各种极端天气条件和复杂路况，训练自动驾驶模型应对各种挑战。

例如，深圳“城市交通AI中枢”接入全市120万个传感器，通过数字孪生技术实时模拟交通流，在早高峰时段动态调整3000个路口信号灯配时，使主干道车速提升22%；在暴雨天气提前2小时启动“潮汐车道”智能切换，将拥堵指数从7.8降至3.2。

物理AI在自动驾驶领域的应用还体现在传感器融合和感知算法优化方面。小鹏XNGP系统采用BEV+Transformer算法实时建模，通过物理引擎模拟雨滴对摄像头的干扰，优化感知算法在极端天气下的表现。其系统在雨天仍能较为准确地识别道路标线、车辆和行人，但在极端雨雾条件下，特别是旁边有车辆溅起大面积雨水导致视线严重受阻时，部分传感器性能会受到极强影响，需要及时接管。这种局限性正是物理AI需要进一步突破的方向。

智能空间领域

智能空间是物理AI的重要应用场景，通过构建工厂数字孪生体，实时跟踪人、车、机器的动态，优化路径规划和资源分配，大幅提升生产效率和安全性。

西门子Xcelerator平台是智能空间领域的代表性应用。该平台通过物理AI技术实现设备预测性维护准确率92%，停机时间减少30%。在大型工厂或物流中心，物理AI通过摄像头和传感器实时跟踪人、车、机器的动态，优化路径规划。例如，提升AGV运输效率30%，或预测设备碰撞风险保障安全。

这种虚实映射的“数字孪生”系统正成为智能制造的新基座。

亚马逊仓库AMR（自主移动机器人）是物理AI在智能空间应用的典型案例。通过物理AI训练，AMR机器人能够动态避障、精准抓取和高效分拣，分拣效率提升20%。在复杂仓库环境中，物理AI模型能够理解物体的重量、形状和材质等物理属性，预测抓取过程中的力矩和摩擦力，从而优化机器人动作策略。这种能力使AMR机器人能够处理各种形状和材质的货物，大幅提升仓库自动化水平。

其他代表性案例包括阿里巴巴的“犀牛智造”平台，通过物理AI技术优化生产流程，降低库存成本；华为的“工业元宇宙”平台，使学员通过VR操作AI指导的虚拟产线，机械臂编程实操考核通过率从65%跃升至92%；宁德时代的电池工厂，通过物理AI优化生产线布局和设备调度，生产效率提升15%。

这些案例展示了物理AI在智能空间领域的广泛应用场景和巨大商业价值。

全球赛道上的领跑者

全球物理AI企业可分为三类：国际巨头（如英伟达、Google）提供通用物理AI基础设施；中国领军企业（如索辰科技、智微智能）聚焦垂直领域应用；硬件供应商（如奥比中光、天准科技）提供感知交互解决方案。

表：全球代表性的物理AI企业技术布局和优势

来源：响指

英伟达作为全球物理AI的领导者，构建了完整的物理AI技术生态。其Isaac SIM平台基于PhysX引擎和WARP加速库，提供高精度物理仿真环境；OVX平台专注于自动驾驶仿真，支持复杂多传感器融合场景；DGX超算为物理AI模型训练提供强大算力支持；HX边缘推理平台将智能下沉至终端设备。

英伟达还推出了Isaac GR00T N1.5基础模型和GR00T-Dreams蓝图，彻底革新机器人训练范式，使机器人能够通过“梦境学习”掌握物理技能 。2025年，英伟达与Google合作开发的Newton引擎进一步增强了物理AI的可微分模拟能力，支持梯度反向传播用于强化学习优化。

索辰科技作为中国物理AI的领军企业，专注于垂直行业应用。公司于2025年3月发布“天工·开物”全栈式物理AI解决方案，核心能力包括生成式建模仿真一体化、实时物理引擎、机器人设计优化等。该平台整合了CAE仿真与生成式AI，通过收购力控科技（SCADA系统龙头）构建“设计-监控-优化”闭环，提升物理AI在真实环境中的适应性。

索辰科技在军工仿真领域市占率超70%，其ARIES流体软件采用有限体积法（FVM），支持超大规模流场计算、雷电预警等场景，精度达工业级标准。

奥比中光在3D视觉传感器领域占据领先地位。公司掌握全技术路线，市占率超70%，产品应用于特斯拉Optimus机器人、小鹏Robotaxi项目等。

2025年，奥比中光发布Gemini 435Le工业级双目视觉解决方案，在Automate展会上亮相，单台相机即可满足避障、识别等差异化需求。其自研Astra Pro芯片算力达24TOPS，功耗仅8W，被Meta Quest 3采用为眼球追踪核心组件。

智微智能在机器人虚拟仿真系统开发方面表现突出。公司基于英伟达Isaac SIM开发生成式机器人。公司已与工业自动化、医疗、能源、轨道交通、汽车电子等领域的多家头部企业建立深度合作关系，其中包括比亚迪汽车、理想汽车、奥普特、华大智造、汇川技术、云迹、海康威视等。其产品在智慧教育、智慧办公、智慧金融、工业自动化、智慧医疗等多种AI+场景中得到应用。

技术挑战与未来趋势

尽管物理AI已取得显著进展，但是——对，笔者也忍不住要用这个但是——物理AI仍面临诸多技术挑战。主要挑战包括数据稀缺性、跨场景泛化能力不足、计算效率低下和安全可靠性问题，这些挑战限制了物理AI的广泛应用和商业化进程。

数据稀缺性是物理AI面临的首要挑战。传统AI需要海量数据进行训练，而物理AI虽然通过物理规律约束可以在数据稀缺时保持高精度 ，但在实际应用中仍需大量真实场景数据验证模型性能。

跨场景泛化能力不足是物理AI的第二大挑战。物理AI模型在特定场景中表现优异，但在面对复杂多变的现实环境时，往往需要重新训练或调整参数。

计算效率低下是物理AI的第三大挑战。虽然物理仿真引擎如Isaac SIM和Newton提供了高精度的物理环境模型，但实时仿真仍面临计算资源消耗大的问题。

安全可靠性问题是物理AI在商业化应用中面临的最大挑战。物理AI模型在特定场景中表现优异，但在面对复杂多变的现实环境时，往往需要重新训练或调整参数。

这些挑战表明，物理AI的商业化还需要经历长期的技术积累和优化过程。

就未来趋势而言，主要体现在四个方面：多物理场耦合、轻量化部署、自主进化能力和行业标准化。

其中，多物理场耦合将使物理AI能够同时处理多个物理领域的相互作用，如流体-结构耦合、电磁-热耦合等，为复杂系统提供更全面的仿真和优化能力；轻量化部署将使物理AI能够在边缘设备上运行，降低对云端算力的依赖，提高实时性和响应速度；自主进化能力将使物理AI模型能够根据环境变化和任务需求，自动调整参数和优化性能，减少人工干预；行业标准化将推动物理AI技术的普及和应用，降低开发门槛和成本，促进跨行业合作和创新。

最后，对，最后了，能看到这里的，直接下拉的除外，基本上应该是对真正对物理AI感兴趣的同好了～最后笔者还有一些尚未完成的思考，包括：中国在物理AI的竞争优势与挑战、商业化路径与机遇、伦理与安全挑战等......等理顺后再跟大家分享吧。[微风]