随着技术创新的不断突破，物理AI这一概念正成为资本市场的“香饽饽”。在刚刚结束的第三届链博会上，美国英伟达公司创始人兼首席执行官黄仁勋表示，AI正在快速演进，尤其是生成式AI的兴起，下一波浪潮将是物理AI。
    从生成式AI到物理AI
    黄仁勋表示，生成式AI是近几年的重大技术突破，它能够理解和生成信息，推理过程非常高效。“推理AI就像人类一样，可以分解问题并进行解决，它挑战的是我们此前从未遇到过的问题。”他认为，生成式AI已经能够完成大部分认知任务，甚至在解决问题方面超越人为能力，这是人工智能发展的一项里程碑式成就。
    但真正令黄仁勋兴奋的是物理AI的到来。他解释道，人工智能的下个浪潮是物理AI——Physic AI，人工智能是一种新的做软件方式，根据基本原理代替人类编码描述算法来预测结果，使用算法来学习如何从实例、信息、数据中预测结果，这种使用计算机来学习如何进行项目的方法已被证明是可以扩展的。
    可以说，英伟达一直在实质性推动物理AI的落地。去年6月国际电脑展上，黄仁勋就在演讲中强调机器人和AI在未来发展中的重要性：“AI的新一波浪潮是物理AI。AI能够理解物理定律，并与人类并肩作战。机器人和物理AI正在成为现实，而不仅是出现在科幻小说，这真是令人兴奋。”
    今年1月CES大会上，黄仁勋再次明确表示：“AI下一个前沿就是物理AI，蕴藏着价值数万亿美元的机会。”并且，英伟达推出首个生成式世界基础模型Cosmos，标志着英伟达正式开启物理人工智能时代。
物理AI从虚拟走向现实
    自2024年6月英伟达提出物理AI、并强调AI需要理解并模拟物理世界规律以来，英伟达已经发布新一代机器人芯片Thor和升级Isaac Sim仿真平台，这一系列表态和动作都表明，英伟达正将AI从数字世界推向物理世界。
    通俗来说，物理AI的核心是让人工智能理解和遵循物理规律，将传统AI的数据驱动模式与物理法则（如重力、光学、流体力学等）结合起来，从而解决AI的“物理盲”问题。
    物理AI不仅能够进行因果关系的推理，还能提升生成模型的真实感，比如在文生图或文生视频中加入重力、光学等细节，使生成的画面更加逼真自然，不再显得“违和”。这样一来，AI生成内容的使用场景将更加广泛，同时与现实世界的关联性也会更强。
    黄仁勋指出，AI技术似乎每4-5年就迎来一次大变革。在生成式智能之后，物理AI将成为新一轮突破的方向，推动制造业等众多领域的创新。
    物理AI降低训练成本
    物理AI，正在成为下一代AI的核心战场。
    作为一种颠覆性技术，物理AI正在加速从概念走向现实应用。通过搭建虚拟世界、优化决策流程以及推动开源生态，人类的生产和生活方式正迎来深刻变革。
    记者来到英伟达展台，发现英伟达展示了开发平台Omniverse，这是用于开发物理AI应用程序的平台。
    “物理AI能够大幅降低机器人训练成本。”英伟达现场技术人员告诉记者，这有助于工业数字化和生成式AI的应用开发。
    “这意味着，不少智能制造行业可以利用大模型大幅降低训练的成本，同时大模型能够将进一步加快机器人等对物理场景要求较高的产业的落地。”英伟达现场技术人员介绍，通过物理AI搭建的虚拟环境，现实中的工厂数据可以同步至虚拟工厂，完成高精度的数字化生产监控。同时，这些数据还可以为AI决策提供可靠依据，进一步优化工厂运维效率。
    值得一提的是，物理AI还在AI模型训练领域展现了显著优势。上述技术人员介绍，通过虚拟场景搭建和实时仿真，系统能够同时训练数百个机器人，将虚拟训练效率提升至现实训练的数百倍甚至上千倍。“这种高效的训练模式不仅节约了成本，还能够选出表现优异的AI模型，在真实场景中大规模部署。”