在云棲大會上，阿里巴巴宣布了一項重要合作：其AI平臺將全面引入英偉達(dá)的Physical AI（物理AI）軟件棧，為開發(fā)者提供完整的物理世界交互能力。這一動作不僅標(biāo)志著技術(shù)生態(tài)的深度融合，更預(yù)示著人工智能發(fā)展進(jìn)入新階段。英偉達(dá)CEO黃仁勛此前在CES 2025大會上明確指出，物理AI將成為下一代AI的核心方向，其潛力將遠(yuǎn)超現(xiàn)有技術(shù)范疇。

全球工業(yè)機(jī)器人市場正經(jīng)歷結(jié)構(gòu)性變革。數(shù)據(jù)顯示，2024年市場規(guī)模達(dá)1544億元，預(yù)計2025年將突破3000億美元。其中，搭載AI技術(shù)的工業(yè)機(jī)器人市場以21.9%的年復(fù)合增長率快速擴(kuò)張。傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人依賴預(yù)設(shè)程序執(zhí)行固定任務(wù)，面對零件位置偏移或形狀變化時需人工干預(yù)。而物理AI機(jī)器人通過實時感知與決策，可自主適應(yīng)動態(tài)環(huán)境，這種能力差異正成為產(chǎn)業(yè)升級的關(guān)鍵驅(qū)動力。

物理AI的核心在于將物理規(guī)律深度融入人工智能系統(tǒng)。與傳統(tǒng)AI僅能識別物體不同，物理AI能分析物體材質(zhì)、計算抓取力度，甚至預(yù)測液體傾倒風(fēng)險。英偉達(dá)自2021年起布局該領(lǐng)域，2024年GTC大會上正式推出技術(shù)平臺，構(gòu)建了包含世界模型、物理仿真引擎和具身智能控制器的技術(shù)架構(gòu)。世界模型通過神經(jīng)輻射場等技術(shù)構(gòu)建三維空間認(rèn)知，仿真引擎采用有限元方法處理復(fù)雜物理現(xiàn)象，控制器則基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實現(xiàn)精準(zhǔn)操作。

技術(shù)實現(xiàn)層面，物理AI系統(tǒng)采用分層架構(gòu)設(shè)計。感知層集成多模態(tài)傳感器，通過卡爾曼濾波等技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合；認(rèn)知層依賴GPU集群進(jìn)行并行計算，內(nèi)存管理技術(shù)可維護(hù)大規(guī)模3D場景；執(zhí)行層運用逆運動學(xué)算法優(yōu)化機(jī)械臂軌跡。英偉達(dá)推出的Omniverse仿真平臺和Cosmos世界模型，通過生成合成數(shù)據(jù)解決現(xiàn)實數(shù)據(jù)采集成本高的問題，其Sim-to-Real遷移技術(shù)正在縮小虛擬訓(xùn)練與現(xiàn)實應(yīng)用的性能差距。

產(chǎn)業(yè)應(yīng)用前景引發(fā)行業(yè)震動。黃仁勛預(yù)測，物理AI將催生50萬億美元規(guī)模的市場變革，覆蓋1000萬家工廠、20萬個倉庫，以及數(shù)十億臺人形機(jī)器人和15億輛智能車輛。他特別強(qiáng)調(diào)人形機(jī)器人的戰(zhàn)略價值，這類設(shè)備能無縫適應(yīng)人類環(huán)境，在物流、制造等領(lǐng)域展現(xiàn)獨特優(yōu)勢。英偉達(dá)同步推出的Halos安全系統(tǒng)，通過全棧驗證機(jī)制確保物理AI在復(fù)雜環(huán)境中的可靠性，為商業(yè)化應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

阿里巴巴的戰(zhàn)略選擇折射出技術(shù)轉(zhuǎn)型的深層邏輯。當(dāng)前AI大模型主要服務(wù)于數(shù)字世界，而物理AI將打通虛擬與現(xiàn)實的邊界。阿里云智能集團(tuán)董事長吳泳銘直言："生成式AI的終極價值在于改造物理世界。"盡管通義千問已開源300余個模型，下載量超6億次，但面對三維空間理解需求仍顯不足。通過整合英偉達(dá)技術(shù)棧，阿里正推動大模型從語言智能向空間智能躍遷，開發(fā)者可基于云基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建具備物理交互能力的AI系統(tǒng)。

技術(shù)融合催生新型應(yīng)用范式。物理AI需要與大語言模型、計算機(jī)視覺等技術(shù)深度協(xié)同，云邊協(xié)同架構(gòu)成為關(guān)鍵解決方案。云端處理復(fù)雜推理計算，邊緣設(shè)備執(zhí)行實時控制，這種模式既保障計算效率又滿足低延遲需求。阿里巴巴的參與不僅為物理AI提供數(shù)據(jù)資源，更通過通義模型的語言理解能力，完善從認(rèn)知到行動的完整鏈條。

挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存的發(fā)展圖景逐漸清晰。技術(shù)層面，如何在動態(tài)環(huán)境中保持系統(tǒng)穩(wěn)定性、降低計算成本仍是待解難題。仿真數(shù)據(jù)與現(xiàn)實場景的適配性問題，需要通過持續(xù)優(yōu)化遷移算法來突破。盡管完全顛覆行業(yè)尚需時日，但物理AI已在改變工作方式：從工廠的智能質(zhì)檢到倉庫的自主搬運，從醫(yī)療機(jī)器人的精準(zhǔn)操作到服務(wù)機(jī)器人的環(huán)境適應(yīng)，技術(shù)滲透正重塑傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)形態(tài)。