此前，人工智能主要局限于数字世界，在基于软件的系统中运行，专注于文本和代码生成、聊天机器人、数据分析和虚拟助手等领域。人类已经迅速接纳了这些数字化AI工具，并将其用于提升商业和日常生活中的效率和生产力。
如今，很少能找到不使用生成式AI工具的企业和个人。数字AI的迅速演进与应用，正在为智能系统突破数字领域、实现与环境交互和适应铺平道路，这就是我们所说的物理AI。与AI代理或助手自动化数字工作不同，物理AI可以自动化现实世界的任务。
物理AI使自主机器能够直接与物理环境互动，包括自动驾驶汽车安全导航、机械臂执行复杂工业任务，以及人形机器人与人类工人协同工作。近年来，物理AI在理解和导航现实世界方面取得了突破性进展。通过加速计算、多模态物理AI和大规模物理仿真，我们终于能够通过智能机器实现物理AI的全部潜力。
训练物理AI模型需要三重计算系统：训练系统、仿真系统和车载计算系统。这些模型首先在超级计算机上接受训练，学习理解自然语言并模仿人类动作。随后，它们在数字环境中完善技能，模拟现实世界互动。最后，车载计算解决方案作为机器人的大脑，实时处理数据并适应新信息。
物理AI和机器人技术在制造业、汽车业、物流和运输等工业领域已经得到广泛应用。根据高盛(Goldman Sachs)的预测，到2035年，全球人形机器人市场规模预计将达到380亿美金，较此前预测增长超过6倍。
在制造业中，物理AI正在开创预测性维护的新时代。它能够更准确地识别组件装配缺陷，并进行即时根因分析，显著缩短问题解决时间。在汽车行业，物理AI通过先进的物理仿真技术，提升了机器人和自动驾驶汽车在复杂环境中的决策和导航能力。
制造企业正在利用物理AI打造智能仓储生态系统。通过数字孪生(digital twins)技术，企业可以在虚拟环境中优化仓库布局、机器人工作流程和人员配置。AI驱动的系统能够实时分配任务给机器人队伍，优化移动路径，并预测潜在的库存波动或瓶颈问题。
通过整合先进的视觉语言模型和智能摄像系统，仓库可以即时检测问题并动态调整运营。这创造了一个更具韧性的自优化供应链，实现了人类与智能机器的无缝协作。物理AI作为AI技术的新前沿，将继续深刻影响制造业到物流等各个行业，其变革潜力才刚刚显现。
