更新时间：作者：小小条
黄仁勋在CES舞台上的宣言，预示着AI不再只是屏幕后的智能体，而是即将走入现实世界的“新劳动力”。
“物理AI的‘ChatGPT时刻’已经到来。”2026年1月初，英伟达CEO黄仁勋在拉斯维加斯CES展会上的宣言引发全球科技界震动。
他不再是谈论虚拟世界中的聊天机器人，而是展示能够理解物理定律并与现实世界交互的智能系统。
此次展会现场，步态稳重的智能机器人、具备“思维链”的自动驾驶汽车以及精准执行指令的工业系统，共同勾勒出物理AI的未来图景。
物理AI的概念并不复杂，它是指能够理解物理定律并与现实世界交互的智能系统。黄仁勋在CES演讲中精辟地指出，物理AI面临的核心挑战是真实世界数据的获取难题。
“物理世界多样且不可预测。收集真实世界训练数据缓慢又昂贵，而且永远不够。所以答案是合成数据。”
英伟达的解决方案是利用其Omniverse仿真平台生成合成数据，让AI在虚拟环境中进行无数次试错学*，再应用到现实世界。这种方法特别适用于自动驾驶、工业机器人等需要应对复杂物理环境的领域。
英伟达推出了一系列开源模型，包括Cosmos多模态模型和面向机器人的GR00T系列模型，这些模型能够使机器“看见、理解并在物理世界中行动”。
同时，Alpamayo自动驾驶框架展示了物理AI的先进性——它能通过自然语言解释自己的决策逻辑，如“我将减速，因为检测到前方有行人可能闯入车道”。
黄仁勋视物理AI为AI发展的必然方向。他表示：“机器人产业已迎来属于自己的‘ChatGPT时刻’。” 这一判断基于物理AI技术的成熟，以及英伟达全栈式技术能力的支撑。
物理AI的发展代表着AI演进的根本性转变。黄仁勋指出，我们正经历两大平台转移：一是应用程序从构建在操作系统上转向构建在基础模型上；二是软件开发方式从“编程”转向“训练”。
这一转变在物理AI领域尤为明显。英伟达提出了“三台计算机”的架构来应对物理AI的挑战。
第一是训练计算机，如GB200、Rubin等超算平台，用于训练庞大的物理模型。Rubin平台作为英伟达的最新AI芯片平台，通过极端协同设计理念，整合了六颗全新芯片，相比前代Blackwell架构，训练性能提升3.5倍，推理性能提升5倍。
第二是推理计算机，将训练好的模型部署在边缘设备（如汽车、机器人）上实时运行。
第三是模拟计算机，以Omniverse数字孪生平台为核心，在虚拟环境中模拟物理世界，生成合成数据并评估AI行为。
黄仁勋强调：“构建物理AI需要三台计算机。” 这套方法论构成了从虚拟训练到现实部署的完整闭环。
物理AI的独特价值在于它解决了AI在物理世界中操作的“长尾问题”——那些罕见但危险的场景。通过仿真环境，AI可以安全、低成本地应对各种极端情况，这是传统实景训练无法比拟的优势。
中美两国在AI发展上呈现出明显不同的路径。美国倾向于闭源模式，聚焦通用能力突破，而中国则展现出开源与闭源并举、技术攻关与场景落地深度融合的特点。
这种差异在物理AI时代将产生深远影响。美国科技巨头拥有显著的算力优势。一位中国业内专家曾直言不讳地指出：“这是富人和穷人的游戏”，OpenAI等美国公司手中的算力比中国同行大1-2个数量级。
这种资源优势使得美国公司能进行更多前沿探索，而中国公司则更专注于算法与基建的联合优化。
然而，中国拥有自己的独特优势——极为丰富多元的应用场景。中国凭借全球最复杂、最多元的实体经济和社会治理场景，不仅应用技术，更以场景定义技术需求，解决西方实验室环境中未曾遇到的真实世界难题。
在物理AI领域，这种场景驱动模式可能成为中国公司的重要优势。
斯坦福大学《2025年人工智能指数报告》显示，美国在主要AI模型数量和投资规模上领先，但中国AI模型的技术性能指标已大幅提升，接近美国同类模型水平。
中美AI竞争可能存在三种前景：一是中美两极格局；二是包括欧盟在内的三极世界；三是技术革新改变游戏规则，使更多参与者能够平等竞争。
物理AI的发展可能会推动第三种前景成为现实，因为物理AI的应用更加依赖本地化适配和多样化场景。
物理AI的应用前景广阔，正在从制造业、交通运输到城市管理等多个领域展现出变革潜力。工业自动化是物理AI的首要应用领域。英伟达正与多家企业合作，通过基于物理AI的感知和推理强化全球运营。
例如，Accenture和Belden协作开发了可放置在大型机器人周围的智能虚拟围栏，防止工人发生事故，提高操作人员的安全。
在制造业领域，DeepHow公司开发了一款面向制造业员工的“Smart Know-How Companion”，将关键工作流转换为小型、多语言视频和数字指导，优化入职培训和安全性能。饮料公司Anheuser-Busch InBev借助该平台，将员工入职时间缩短了80%。
自动驾驶是物理AI的另一个重要战场。黄仁勋预测：“未来十年里，我相当肯定世界上很大一部分汽车将是自动驾驶或高度自动驾驶的。”
英伟达的开源Alpamayo模型框架旨在应对自动驾驶的“长尾场景”，通过仿真框架和开源数据集，训练和验证基于推理的自动驾驶系统。
物理AI也在城市管理和公共安全领域发挥作用。NVIDIA Metropolis平台简化了视频分析AI智能体和服务从边缘到云的开发、部署和扩展，帮助开发者为其设施构建视觉感知，提高各环境的安全性。
这些应用表明，物理AI不是遥远的概念，而是已经开始落地的前沿技术。随着技术的进一步成熟，物理AI将重塑更多产业格局。
尽管前景广阔，物理AI的发展仍面临多重挑战。技术成熟度是首要障碍。虽然英伟达等公司已取得显著进展，但物理AI从演示到大规模商用还有距离。
黄仁勋的故事固然美好，但今天真要落地，其中还有巨大的难以想象的障碍需要跨越。
社会接受度是另一个关键挑战。以自动驾驶为例，真正的落地障碍不完全是技术，而是社会规范能否跟上技术进步的脚步。物理AI的大规模应用需要相应的法律法规、伦理标准和社会认同，这些都需要时间。
成本问题也不容忽视。物理AI依赖的高端芯片和全栈系统所费不菲，这可能限制初期应用范围。英伟达Rubin平台虽能降低推理成本，但前期投入依然巨大。
黄仁勋强调，开源模型正在彻底改变人工智能，促使AI变得无处不在。英伟达已开源多个顶尖模型，包括Nemotron（语言模型）、Cosmos（物理世界模型）等，为全球开发者提供了高起点。
这种开放策略可能加速物理AI的创新和应用，降低参与门槛。
从更广的视角看，物理AI的发展需要全球协作。AI的安全、伦理与治理是全人类的共同挑战，需要各国共同应对。中美作为两大AI强国，在竞争的同时，也需要在物理AI的标准、安全和伦理方面寻找合作空间。
未来五年，我们将见证物理AI从实验室走向工厂、街道和家庭。英伟达的Rubin平台已获得AWS、Microsoft、Google、OpenAI等头部云厂商的积极响应，而中国公司也在复杂场景应用中探索系统创新。
这场竞赛的真正赢家，可能不是单纯的技术领先者，而是能够将物理AI与实体经济深度融合，推动产业变革的国家与企业。
物理AI的未来，将取决于各国能否超越零和博弈，共同拓展智能技术的边界。
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