在人工智能領域，一系列標志性事件正預示著一場技術革命的到來。特斯拉的Optimus機器人成功在工廠中執(zhí)行零件分揀任務，宇樹機器人在春晚舞臺上精準展現(xiàn)舞蹈動作，比亞迪則引領智能駕駛技術的全民普及浪潮。這些成就不僅彰顯了人工智能技術的飛速進步，更預示著人工智能正步入一個關鍵的發(fā)展階段。

阿里巴巴集團CEO吳泳銘近日宣布，未來三年內，阿里將斥資超過3800億元用于云和AI基礎設施的建設，這一投資額度超過了過去十年的總和，也刷新了中國民營企業(yè)在該領域投資的歷史紀錄。據(jù)IDC預測，到2030年，人工智能將為全球經濟貢獻19.9萬億美元，推動全球GDP增長3.5%。

回顧歷史，從工業(yè)革命到信息革命，每一次技術的重大飛躍都伴隨著基礎設施的深刻變革。如今，人工智能的蓬勃發(fā)展同樣呼喚著一張全新的基礎設施網絡。這張網絡不僅是數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ǖ?，更是連接實體與智能、協(xié)調全局與局部、平衡效率與安全的“神經中樞”。它將使機器智能與物理世界實現(xiàn)同頻共振，開啟通往通用人工智能（AGI）的新篇章。

在這張智能網絡的支撐下，機器人、自動駕駛汽車、低空飛行器等智能體能夠自主決策、協(xié)同控制，完成實時對話和人機交互。它們通過感知、決策到控制執(zhí)行的端到端智能系統(tǒng)，展現(xiàn)出前所未有的適應性和靈活性。這一趨勢正引領著人工智能從感知式AI向物理AI的深刻轉變。

感知式AI作為人工智能發(fā)展的初級階段，主要關注機器對環(huán)境的感知能力。通過視覺、聽覺等感官獲取信息并進行基本理解和響應，感知式AI使機器能夠與外界進行初步交互。然而，當面對復雜場景時，單純的環(huán)境感知能力往往暴露出局限性。例如，自動駕駛汽車在遭遇道路塌陷時，或服務機器人在凌亂的客廳中找不到充電接口時，便顯得力不從心。

相比之下，物理AI則通過結合對物理現(xiàn)象的理解與智能決策能力，使智能系統(tǒng)能夠靈活應對復雜情況。它不僅讓機器能夠理解信息，還能在物理世界中進行操作。例如，AI可以直接控制倉庫中的機器人進行貨物運輸，或優(yōu)化自動駕駛汽車的行駛策略。這種能力賦予了具身智能和自動駕駛更強的環(huán)境感知、理解和交互能力。

在感知式AI的基礎上，生成式AI進一步發(fā)展，形成了機器生成內容的能力。這一階段的人工智能不僅能夠理解信息，還能創(chuàng)造文本、圖像和音頻等新的內容。然而，盡管生成式AI在營銷和創(chuàng)作領域提供了前所未有的工具和可能性，但其技術天花板已逐漸顯現(xiàn)。它依賴于統(tǒng)計機器學習，通過數(shù)據(jù)喂養(yǎng)、訓練和輸出結果。這種“深度思考”過程的透明化，反而讓人看清了其本質——一個被訓練出的智能模型，而非真正的智能體。

為了進一步提升AI理解真實世界的能力，物理AI應運而生。它不僅讓機器能夠“看”和“聽”，還能“理解”和“行動”。這種逐步演進為實現(xiàn)更高級別的通用人工智能奠定了基礎。例如，meta首席AI科學家楊立昆在人工智能行動峰會上強調，AI需要理解物理世界，只有在此基礎上，AI才能真正接近人類智慧。

物理AI的顛覆性在于它將智能注入物理實體，讓機器具備“感知-決策-執(zhí)行”的閉環(huán)能力。從自動駕駛車輛到智能電網，從柔性機器人到分子級制造設備，這些系統(tǒng)不再滿足于“理解世界”，而是致力于“改變世界”。它們通過實時處理輸入信息、感知和推理環(huán)境，確保具身智能能夠及時響應。

在自動駕駛領域，物理AI的應用尤為關鍵?，F(xiàn)有的自動駕駛系統(tǒng)普遍缺乏多智能體協(xié)作能力和高效決策與解釋能力。在面對復雜交通環(huán)境時，它們難以有效理解周圍交通參與者的行為和意圖。而物理AI則通過實時感知和推理環(huán)境，賦予自動駕駛車輛超越人類反應極限的群體決策能力。例如，當暴雨導致某路口能見度驟降時，路側基站能在百毫秒內完成對車道行駛軌跡的預測，并向范圍內的車輛發(fā)送分級制動指令。

物理AI的崛起也加速了人形機器人等領域的發(fā)展。多模態(tài)大模型作為物理AI的重要技術支撐，通過擴大信息輸入模態(tài)、提升模型能力天花板，推動了物理AI向前發(fā)展。例如，F(xiàn)igure AI公司發(fā)布的Figure 02機器人集成了OpenAI的GPT-4o多模態(tài)大模型，使其能夠更好地理解和響應復雜指令。

隨著物理AI的不斷發(fā)展，一張?zhí)搶嵢诤系腁I網絡正在重構技術演進的底層邏輯。車路云網絡作為智能體與實體世界實時交互的AI網絡，通過大規(guī)模部署路側感知單元、每秒處理海量數(shù)據(jù)的邊緣計算節(jié)點以及覆蓋城市道路的網絡，將數(shù)字智能注入物理世界的毛細血管。這一網絡不僅提升了交通效率，更證明了當AI突破數(shù)字世界邊界時，其進化軌跡必然要與物理實體深度融合。

如今，從實驗室中的機械臂預測咖啡杯滑落前的震顫頻率，到氣象AI系統(tǒng)同步調整風力發(fā)電機的葉片角度，這些看似碎片化的技術突破正在編織覆蓋全球的智能協(xié)同網絡。當這個網絡達到臨界規(guī)模時，或許我們終將理解圖靈在1950年提出的那個終極問題：機器能否思考？答案或許正隱藏在機器與物理世界持續(xù)對話時產生的每一次電光石火之中。