在人工智能領(lǐng)域，一系列標(biāo)志性事件正預(yù)示著一場(chǎng)技術(shù)革命的到來(lái)。特斯拉的Optimus機(jī)器人成功在工廠中執(zhí)行零件分揀任務(wù)，宇樹(shù)機(jī)器人在春晚舞臺(tái)上精準(zhǔn)展現(xiàn)舞蹈動(dòng)作，比亞迪則引領(lǐng)智能駕駛技術(shù)的全民普及浪潮。這些成就不僅彰顯了人工智能技術(shù)的飛速進(jìn)步，更預(yù)示著人工智能正步入一個(gè)關(guān)鍵的發(fā)展階段。

阿里巴巴集團(tuán)CEO吳泳銘近日宣布，未來(lái)三年內(nèi)，阿里將斥資超過(guò)3800億元用于云和AI基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，這一投資額度超過(guò)了過(guò)去十年的總和，也刷新了中國(guó)民營(yíng)企業(yè)在該領(lǐng)域投資的歷史紀(jì)錄。據(jù)IDC預(yù)測(cè)，到2030年，人工智能將為全球經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)19.9萬(wàn)億美元，推動(dòng)全球GDP增長(zhǎng)3.5%。

回顧歷史，從工業(yè)革命到信息革命，每一次技術(shù)的重大飛躍都伴隨著基礎(chǔ)設(shè)施的深刻變革。如今，人工智能的蓬勃發(fā)展同樣呼喚著一張全新的基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)。這張網(wǎng)絡(luò)不僅是數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ǖ?，更是連接實(shí)體與智能、協(xié)調(diào)全局與局部、平衡效率與安全的“神經(jīng)中樞”。它將使機(jī)器智能與物理世界實(shí)現(xiàn)同頻共振，開(kāi)啟通往通用人工智能（AGI）的新篇章。

在這張智能網(wǎng)絡(luò)的支撐下，機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車(chē)、低空飛行器等智能體能夠自主決策、協(xié)同控制，完成實(shí)時(shí)對(duì)話和人機(jī)交互。它們通過(guò)感知、決策到控制執(zhí)行的端到端智能系統(tǒng)，展現(xiàn)出前所未有的適應(yīng)性和靈活性。這一趨勢(shì)正引領(lǐng)著人工智能從感知式AI向物理AI的深刻轉(zhuǎn)變。

感知式AI作為人工智能發(fā)展的初級(jí)階段，主要關(guān)注機(jī)器對(duì)環(huán)境的感知能力。通過(guò)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等感官獲取信息并進(jìn)行基本理解和響應(yīng)，感知式AI使機(jī)器能夠與外界進(jìn)行初步交互。然而，當(dāng)面對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)，單純的環(huán)境感知能力往往暴露出局限性。例如，自動(dòng)駕駛汽車(chē)在遭遇道路塌陷時(shí)，或服務(wù)機(jī)器人在凌亂的客廳中找不到充電接口時(shí)，便顯得力不從心。

相比之下，物理AI則通過(guò)結(jié)合對(duì)物理現(xiàn)象的理解與智能決策能力，使智能系統(tǒng)能夠靈活應(yīng)對(duì)復(fù)雜情況。它不僅讓機(jī)器能夠理解信息，還能在物理世界中進(jìn)行操作。例如，AI可以直接控制倉(cāng)庫(kù)中的機(jī)器人進(jìn)行貨物運(yùn)輸，或優(yōu)化自動(dòng)駕駛汽車(chē)的行駛策略。這種能力賦予了具身智能和自動(dòng)駕駛更強(qiáng)的環(huán)境感知、理解和交互能力。

在感知式AI的基礎(chǔ)上，生成式AI進(jìn)一步發(fā)展，形成了機(jī)器生成內(nèi)容的能力。這一階段的人工智能不僅能夠理解信息，還能創(chuàng)造文本、圖像和音頻等新的內(nèi)容。然而，盡管生成式AI在營(yíng)銷(xiāo)和創(chuàng)作領(lǐng)域提供了前所未有的工具和可能性，但其技術(shù)天花板已逐漸顯現(xiàn)。它依賴(lài)于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)，通過(guò)數(shù)據(jù)喂養(yǎng)、訓(xùn)練和輸出結(jié)果。這種“深度思考”過(guò)程的透明化，反而讓人看清了其本質(zhì)——一個(gè)被訓(xùn)練出的智能模型，而非真正的智能體。

為了進(jìn)一步提升AI理解真實(shí)世界的能力，物理AI應(yīng)運(yùn)而生。它不僅讓機(jī)器能夠“看”和“聽(tīng)”，還能“理解”和“行動(dòng)”。這種逐步演進(jìn)為實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的通用人工智能奠定了基礎(chǔ)。例如，meta首席AI科學(xué)家楊立昆在人工智能行動(dòng)峰會(huì)上強(qiáng)調(diào)，AI需要理解物理世界，只有在此基礎(chǔ)上，AI才能真正接近人類(lèi)智慧。

物理AI的顛覆性在于它將智能注入物理實(shí)體，讓機(jī)器具備“感知-決策-執(zhí)行”的閉環(huán)能力。從自動(dòng)駕駛車(chē)輛到智能電網(wǎng)，從柔性機(jī)器人到分子級(jí)制造設(shè)備，這些系統(tǒng)不再滿足于“理解世界”，而是致力于“改變世界”。它們通過(guò)實(shí)時(shí)處理輸入信息、感知和推理環(huán)境，確保具身智能能夠及時(shí)響應(yīng)。

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，物理AI的應(yīng)用尤為關(guān)鍵?，F(xiàn)有的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)普遍缺乏多智能體協(xié)作能力和高效決策與解釋能力。在面對(duì)復(fù)雜交通環(huán)境時(shí)，它們難以有效理解周?chē)煌▍⑴c者的行為和意圖。而物理AI則通過(guò)實(shí)時(shí)感知和推理環(huán)境，賦予自動(dòng)駕駛車(chē)輛超越人類(lèi)反應(yīng)極限的群體決策能力。例如，當(dāng)暴雨導(dǎo)致某路口能見(jiàn)度驟降時(shí)，路側(cè)基站能在百毫秒內(nèi)完成對(duì)車(chē)道行駛軌跡的預(yù)測(cè)，并向范圍內(nèi)的車(chē)輛發(fā)送分級(jí)制動(dòng)指令。

物理AI的崛起也加速了人形機(jī)器人等領(lǐng)域的發(fā)展。多模態(tài)大模型作為物理AI的重要技術(shù)支撐，通過(guò)擴(kuò)大信息輸入模態(tài)、提升模型能力天花板，推動(dòng)了物理AI向前發(fā)展。例如，F(xiàn)igure AI公司發(fā)布的Figure 02機(jī)器人集成了OpenAI的GPT-4o多模態(tài)大模型，使其能夠更好地理解和響應(yīng)復(fù)雜指令。

隨著物理AI的不斷發(fā)展，一張?zhí)搶?shí)融合的AI網(wǎng)絡(luò)正在重構(gòu)技術(shù)演進(jìn)的底層邏輯。車(chē)路云網(wǎng)絡(luò)作為智能體與實(shí)體世界實(shí)時(shí)交互的AI網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)大規(guī)模部署路側(cè)感知單元、每秒處理海量數(shù)據(jù)的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)以及覆蓋城市道路的網(wǎng)絡(luò)，將數(shù)字智能注入物理世界的毛細(xì)血管。這一網(wǎng)絡(luò)不僅提升了交通效率，更證明了當(dāng)AI突破數(shù)字世界邊界時(shí)，其進(jìn)化軌跡必然要與物理實(shí)體深度融合。

如今，從實(shí)驗(yàn)室中的機(jī)械臂預(yù)測(cè)咖啡杯滑落前的震顫頻率，到氣象AI系統(tǒng)同步調(diào)整風(fēng)力發(fā)電機(jī)的葉片角度，這些看似碎片化的技術(shù)突破正在編織覆蓋全球的智能協(xié)同網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)這個(gè)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到臨界規(guī)模時(shí)，或許我們終將理解圖靈在1950年提出的那個(gè)終極問(wèn)題：機(jī)器能否思考？答案或許正隱藏在機(jī)器與物理世界持續(xù)對(duì)話時(shí)產(chǎn)生的每一次電光石火之中。