更新时间：作者：小小条
文/郭性汶
当下人工智能领域涌现的物理智能、空间智能与具身智能等核心概念，研究表明，人工智能的核心正从追求大规模参数的语言学*，转向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模。这三种智能形态共同构成了一条通向通用人工智能（AGI）的关键路径：以空间智能为感知基座，通过物理智能构建对世界规律的认知与仿真，最终由具身智能作为载体在现实世界中执行与交互。当前，这一技术融合趋势正驱动产业从实验室演示迈向广泛的工业与生活场景，预示着“人工智能+”时代的纵深发展。
人工智能的发展经历了从计算智能、感知智能到认知智能的跃迁。当前，以理解并交互物理世界为目标的“物理AI” 正成为新的前沿，它并非单一技术，而是融合了空间智能、世界模型与具身智能的系统性工程。为了清晰理解这一演进，我们首先需界定几个核心概念及其相互关系。
· 具身智能
· 定义与核心：指具有物理实体（“身体”）、并能够通过与物理世界进行实时感知、交互与学*来实现智能行为的智能体。其核心在于“具身化”，即智能体通过与环境的闭环交互来获取和理解信息、学*技能，而非孤立地处理抽象数据。
· 价值与定位：具身智能被认为是实现AGI最具可行性的路径之一，因为它将人工智能的三大传统流派——连接主义、符号主义和行为主义，统一整合到一个能够与物理世界交互的实体中，可能带来新的技术突破。它也是多模态大模型（MLMs）和世界模型（WMs）能力的最佳物理载体和应用出口。
· 空间智能
· 定义与核心：指人工智能模型理解、推理和生成三维空间信息的能力。这包括但不限于识别物体间的几何比例关系、空间位置、距离深度以及复杂的3D结构。
· 技术角色：它是智能体实现精准感知和导航的基座。传统大模型（LLM/VLM）擅长处理文本和2D图像，但缺乏对3D空间的本质理解。空间智能的突破，使得AI能够构建对物理环境的内部表征，是实现从虚拟认知迈向物理交互的关键前提。
· 物理智能
· 定义与核心：指人工智能系统对物理世界基本规律（如重力、摩擦力、材料力学、运动学）进行建模、理解、推理和仿真的能力。
· 技术角色：物理智能是连接数字模型与物理现实的“粘合剂”与“仿真器”。它让AI不仅能“看到”世界，还能“理解”物体将如何运动、相互作用，从而进行前瞻性规划和安全的交互决策。它尤其解决了机器人与世界进行物理交互时面临的“缺数据”和“高风险试错”难题。
· 三者的协同关系
这些概念并非割裂，而是构成一个紧密协作的分层认知-行动系统：
1. 空间智能作为感知层，负责从多模态传感器中构建对三维环境的精确理解。
2. 物理智能作为认知与仿真层，在空间理解的基础上，内化物理规律，形成“世界模型”，能够对行动的后果进行预测和模拟。
3. 具身智能作为执行与交互层，承载上述智能，通过控制器将虚拟的推理转化为物理世界的安全、精确动作，并在与环境的实时反馈中持续学*和进化。
根据北京智源人工智能研究院发布的《2026十大AI技术趋势》，人工智能的演进核心正发生关键转移：从追求参数规模的语言学*，迈向对物理世界底层秩序的深刻理解与建模。在这一变革趋势下，相关领域呈现出以下明确趋势：
1. 世界模型成为AGI共识，形式从“预测下一个词”转向“预测世界下一状态”。这意味着AI的研究重心从处理符号关系转向掌握时空连续性与因果关系。
2. 具身智能产业进入“出清”与落地关键期。当前，中国有超过230家具身智能企业，其中人形机器人企业超100家，赛道拥挤程度堪比“百团大战”，但技术难度和资金需求更大。行业正在经历筛选，具备闭环进化能力的企业将脱颖而出。趋势显示，客户正从高校研究机构转向B端产业场景，人形机器人将于2026年突破演示阶段，转向真实的工业与服务场景。
3. 合成数据与仿真成为破局关键。高质量真实数据面临瓶颈，而由世界模型和物理仿真引擎生成的合成数据，成为低成本、高效率训练的核心燃料。通过“真实-仿真-真实”（Real2Sim2Real）的路径，能极大加速机器人在复杂技能上的学*过程。
4. 安全与可信成为内在要求。随着AI从产生“幻觉”发展到可能进行“系统性欺骗”，安全风险升级。产业界正构建“对齐-扫描-防御”全流程体系，并将安全内化为AI系统的“免疫基因”。
融合了空间、物理与具身智能的下一代AI系统，其应用将深刻渗透各行各业。
· 智能制造与工业自动化：这是最具确定性的落地场景。数字孪生是物理AI当前最成熟的应用，能在虚拟空间中高保真模拟整条生产线，进行产线优化、工艺验证和预测性维护，大幅压缩周期与成本。具身智能机器人将从单一重复劳动走向柔性、复杂的装配、分拣和质检工作，适应小批量、定制化的生产需求。
· 家庭与公共服务机器人：从扫地机械手、陪伴机器人到未来更通用的家庭助手，这类机器人需要极高的空间理解能力（在杂乱家居环境中导航）和精细的物理交互能力（安全抓取水杯、操作家电）。2026年国际消费电子展（CES）上，此类标志性产品已相继亮相。
· 智能驾驶与自主移动系统：智能驾驶是具身智能的早期表现形式。其技术路线正从端到端方案向融合VLA和世界模型的方向演进。世界模型能让驾驶系统进行更前瞻的推理和风险预估，是实现高阶自动驾驶的关键。这一领域积累的空间感知和决策技术，正反向迁移至更复杂的人形机器人。
· 科学研究（AI for Science）：AI的角色正从科研辅助工具升级为自主研究的“AI科学家”。结合物理智能对微观粒子、化学反应等规律的建模，以及具身智能控制的自动化实验室，AI能自主完成假设提出、实验设计到数据分析的完整科研链路，极大加速新材料和药物的发现。
· 医疗康复与特种作业：具备精准力控和空间感知的机器人，可用于手术辅助、康复训练。在救灾、巡检、高空作业等危险或极端环境中，四足、轮式或履带式具身智能体将发挥不可替代的作用。
尽管前景广阔，但实现高度融合的物理智能仍面临严峻挑战：如何构建足够精确且高效的通用世界模型、如何保证复杂物理交互中的绝对安全、如何降低合成数据与真实世界之间的“仿真到现实”鸿沟，以及高昂的研发与部署成本如何解决。
总而言之，物理智能、空间智能与具身智能等概念的兴起，标志着人工智能的发展进入了 “比特”与“原子”深度融合的新阶段。这不仅是技术的变革，更是产业落地的号角。技术正在从实验室走出，一场深刻的行业洗牌正在发生。可以预见，成功融合这些智能形态、并能解决具体行业痛点的解决方案，将成为推动“人工智能+”纵深发展、培育新质生产力的核心引擎。未来的人工智能，将不仅是屏幕后的对话者，更是我们物理世界中可靠、智能的协作者与执行者。
参考文献
1. 北京智源人工智能研究院. (2026). 《2026十大AI技术趋势》.
2. Aligning Cyber Space with Physical World: A Comprehensive Survey on Embodied AI. arXiv preprint arXiv:2407.06886v6.
3. 国金证券. (2025). 《具身智能前瞻系列深度一：从线虫转向复盘至行动导航，旗帜鲜明看好物理AI》.
4. 行业研究报告. (2025). 《空间智能系列之三：看好物理AI：数字孪生、具身智能实现基石》.
5. 人民邮电报. (2026). 《“人工智能+”纵深推进 引领科技创新和产业创新深度融合》.
6. 陈波， 张宗明. (2025). 《“AI”的由来与前景》.
7. 人工智能产业研究报告. (2024). 《人工智能定义、分类与发展》.
8. 中国知网. (年份不详). 《人工智能发展及应用》文集简介.
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