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　　今年以来，物理AI在资本市场的热度持续提升。世界模型、具身智能、机器人训练平台等新概念受到广泛关注，越来越多的上市公司布局这一赛道。

　　物理AI究竟是什么？简单来说，它使AI不再是“纸上谈兵”。此前AI处理的是文字、图像、视频等虚拟信息，而物理AI要让机器真正理解重力、摩擦、空间、碰撞等物理规律，并驱动机器人、自动驾驶汽车、工业设备等实体在现实世界中完成复杂任务。

　　当资本市场的聚光灯照向物理AI，人们不禁要问：它与大众熟悉的大语言模型到底哪里不一样，是只会“思考”还是真能“动手”？它距离真正走进工厂、医院乃至家庭还有多远？带着这些问题，《证券日报》记者走进研发一线，寻找物理AI如何从“会思考”向“会动手”进阶的答案。

　　AI开始理解真实世界

　　光轮智能(北京)科技股份有限公司(以下简称“光轮智能”)成立于2023年，致力于构建物理AI数据与评测基础设施。随着物理AI加速发展，光轮智能近期连续完成两轮融资，融资后估值已超20亿美元。

　　走进光轮智能位于上海市嘉定区的物理AI实验区，《证券日报》记者看到，多组机械臂正在不同工位上进行抓取、开关柜门、工具操作等任务测试。光轮智能工作人员介绍，机械臂每完成一次动作，视觉、关节状态和接触反馈等多模态信息都会被同步记录，用于后续的数据分析、物理参数校准和模型评测。

　　“这些测试并非简单依靠机械臂重复动作来堆积数据，而是通过不同物体、参数和扰动条件，测量并验证机器人与真实世界交互中的作用力、接触状态、材料属性和运动结果，为仿真环境校准和模型评测提供依据。”光轮智能工作人员表示，这是为了让机器理解在与真实世界交互时究竟发生了什么。比如，以开门为例，人类可以根据经验自然判断门的重量、把手的位置和开门方向，但对机器人而言，这一过程涉及视觉识别、路径规划、接触判断、力量控制和连续动作执行，门体重量、铰链阻尼、把手形态稍有变化，都可能导致原有策略失效。

　　这也是物理AI区别于大语言模型的关键之处。

　　“以往AI更多基于文本、图片、视频等数据进行训练，而物理AI则进一步把物理规律加入训练过程，让AI不仅能够理解语言信息，更能够理解力、速度、碰撞、摩擦等物理信息，与真实世界发生交互。”上海索辰信息科技股份有限公司(以下简称“索辰科技”)物理AI负责人鹤川烁向《证券日报》记者表示，过去的大模型更多解决的是“知道”，而物理AI则希望解决“做到”。

　　广州艾媒数聚信息咨询股份有限公司CEO张毅对《证券日报》记者表示，物理AI超越了传统AI在虚拟空间处理数据的范畴，核心在于让AI具备感知、决策并直接作用于物理实体的能力。“其本质是构建一个‘感知—决策—执行’的闭环。通过传感器(如摄像头、雷达)感知物理环境，由AI模型进行实时分析与决策，再通过执行器(如机械臂、电机)完成具体操作。这使得AI从‘思考者’转变为‘行动者’，能够自主或半自主地在现实世界中完成复杂任务。”张毅说。

　　数据仍是关键支撑

　　在这一背景下，世界模型(World Model)与仿真平台正成为物理AI发展的关键底座。

　　“所谓世界模型，就是在仿真平台通过构建符合物理规律的数字世界，让机器人能够在虚拟环境中完成大量训练、评估，再把这些能力迁移到真实世界，从而降低训练成本、缩短研发周期。”一位行业人士表示。

　　国泰海通证券股份有限公司策略研究团队认为，机器人、智能汽车等物理AI的发展长期受到训练数据不足、仿真体系碎片化等因素制约；随着世界模型与高保真仿真平台不断成熟，机器人研发正逐步由依赖真实试错，转向“虚拟训练+真实验证”的新模式，有望进一步提升研发效率。

　　上海风语筑文化科技股份有限公司物理AI负责人在接受《证券日报》记者采访时也表示：“随着人工智能加速向真实世界延伸，物理仿真、Sim2Real、训练平台及高质量合成训练数据等将成为支撑机器人、世界模型及各类智能体持续演进的重要底座。”

　　要建好世界模型与仿真平台，数据，尤其是高质量的真实世界数据仍是关键。但与传统AI可以轻松从互联网抓取海量文本、图片不同，物理AI需要的是真实世界中机器人抓取、移动、交互过程时产生的动作数据。而这些数据，目前几乎没有现成的“数据库”可以用。