以前的AI，就是陪你聊天，给你画画，写点文章。那些东西，现在看已经有点过时了。
英伟达的老板黄仁勋，在2026年的一个会上直接说了，物理AI的时代来了。
那什么是物理AI？
说白了，就是AI不再只待在电脑里。它要出来，到我们生活的这个真实世界里干活。要干活，它就得先搞懂这个世界是怎么运转的。
比如，它必须知道苹果会从树上掉下来，因为有重力。它要知道冰是滑的，沙子是粗糙的，因为有摩擦力。它还要知道玻璃杯掉地上会碎，但是皮球不会。这些就是物理规律。
让AI懂这些，就是物理AI的核心。
中国科学技术大学有个叫王翔的教授，他解释得更清楚。他说，物理AI干活，分四步。这是一个循环，叫“感知—推理—行动—反馈”。
我们拿一个机器人抓鸡蛋来举例子，看看它是怎么工作的。
第一步，是感知。机器人的摄像头看到了桌上的鸡蛋。它识别出这是一个鸡蛋，不是乒乓球。
第二步，是推理。AI大脑开始计算。它根据图像，判断出鸡蛋的位置、大小。它还从自己的知识库里知道，鸡蛋是椭圆的，壳很脆，不能太用力。它还会计算，自己的机械手应该用多大的力气去抓，才能既抓得稳，又不会捏碎。
第三步，是行动。AI大脑发出指令，指挥机械臂移动过去，张开爪子，然后用刚才算好的力道，轻轻抓住鸡蛋。
第四步，是反馈。机械臂的爪子上有传感器。它能感觉到自己是不是抓稳了。如果感觉有点滑，AI就会立刻调整，稍微加大一点点力气。如果它这次抓成功了，AI就会记住这个力道。如果失败了，比如把鸡蛋捏碎了，它也会记住，下次用更小的力。
你看，它不光能做事，还能从成功和失败里自己学东西，下次做得更好。这就是物理AI和以前的AI最大的不同。以前的AI你得教它。现在的AI，它自己就能学。
英伟达为了证明这不是空话，拿出了两个东西。一个叫Cosmos，你可以把它想成一本专门教机器人物理知识的教科书。另一个叫Alpamayo，这是给自动驾驶汽车用的，就是一个很会开车的老司机大脑。
所以，别老想着AI会不会取代作家和画家了。它现在要学的，是怎么拧螺絲、怎么开车、怎么做手术。这些事，比写诗画画要实在得多。
重塑相关产业图景
当AI真的开始动手干活，很多行业就要变天了。
黄仁勋觉得，物理AI加上机器人，会带来一场新的工业革命。这话不是随便说说的。我们来看看几个已经开始变化的地方。
第一个，是工厂。
以前的工厂生产线，很笨。程序怎么设定，它就怎么干，一成不变。你要是想换个零件生产，整条线都得停下来，找工程师来重新调试，很麻烦。
但是，装了物理AI的工厂就不一样了。
生产线变得很灵活。摄像头就是它的眼睛，它能自己看到传送带上的物料是什么，摆在哪里。如果发现一个零件有瑕疵，它会自己把它挑出来。它还能根据订单的多少，自己加快或者放慢生产速度。
比如，有个生产新能源电池的工厂。用了这套东西之后，它的设备利用率高了35%。意思就是，同样的时间里，机器干活的时间更长了，不是在那空转或者闲着。而且，还省了20%的电。
特斯拉的工厂更厉害。他们的焊接机器人，在物理AI的帮助下，焊接精度能控制在0.1毫米以内。那比一根头发丝还细。它们甚至能两只手一起干活，完成一些很精细的操作。
而且，工厂里的机器人之间还能互相沟通。它们会自己规划路线，不会撞到一起。它们还能看到旁边走过来的工人，然后主动停下来让路。整个车间，就像一个配合默契的团队。
第二个，是自动驾驶。
你可能觉得现在的自动驾驶已经很厉害了。但其实，它还是个新手。它主要靠的是以前学习过的大量数据。就好像一个学生，只会做自己刷过的题。如果碰到一个题库里没有的新情况，比如突然下冰雹，或者路上有个翻倒的沙发，它就可能反应不过来。
但是，基于物理AI的自动驾驶，更像一个经验丰富的老司机。
它不光是“看见”路上有什么，它还能“理解”接下来可能会发生什么。它看到路边有个小孩在拍皮球，它就会提前减速。因为它知道，那个皮球很可能会滚到马路中间，然后小孩会跟着冲出来。这就是理解了行为和结果之间的关系。
小鹏汽车用了类似的技术后，他们的车在雨雪天气里的处理能力，提升了30%。特斯拉的Optimus机器人，也是先在虚拟世界里训练，动作的精准度提升了50倍。
第三个，是医疗。
现在已经有手术机器人了，比如达芬奇机器人。但它更像医生手里的一个高级工具，所有操作还是要靠医生来控制。
物理AI能让手术机器人变得更聪明。
它可以在手术中，帮医生做一些判断。比如，在做心脏搭桥手术的时候，AI可以根据血液流动的模型，实时分析血管的弹性。然后，它会建议医生用多大的力道来缝合血管，才能既牢固，又不会撕裂血管壁。
数据显示，用了物理AI之后，达芬奇手术机器人的术中出血量减少了40%。还有一种超声穿刺机器人，经过训练后，操作失误率降低了60%。它能帮医生更准地找到病灶。
最后一个，是科学研究。
做研究，一般就是“提出假设、做实验、分析结果、再提出新假设”这个过程。这个过程很慢，有时候还很靠运气。
物理AI可以把这个过程自动化。
它可以自己分析现有的数据，然后提出一个最有价值的假设。接着，它指挥实验室里的自动化设备去做实验。实验数据出来后，它自己分析，如果假设错了，它就马上提出一个新的，再做实验。
这样一来，它就能24小时不停地工作，大大加快了新材料、新药物的研发速度。以前可能需要一个团队花几年才能完成的工作，现在交给它，可能几个月就搞定了。
仍有险峰待攀登
物理AI听起来很好，但要让它在我们的生活里普及开来，还有很多问题要解决。这些问题一个比一个麻烦。
第一个问题，就是成本太高。
训练物理AI，需要大量真实世界的数据。这些数据很贵，也很难弄到。
就拿自动驾驶来说。你得让一辆车在真实的路面上跑上百万公里，才有可能遇到一次那种很极端的突发情况。比如，在大雪天的高速公路上，前面突然冲出来一只鹿。每一次这种测试，都是在烧钱。而且，如果测试失败，出了事故，那代价就更大了。
第二个问题，是虚拟和现实的差距。
有人说，既然真实路上跑太贵，那就在电脑里模拟一个世界来训练它，不就行了？
这是个好办法，现在大家也都在这么做。但是，模拟的世界，终究是假的。
你可以模拟下雨，但你很难模拟出雨水打在摄像头上，形成各种奇怪反光的样子。你可以模拟路面，但你很难模拟出轮胎磨损了一点之后，和地面摩擦力的细微变化。
这些在模拟世界里不存在的细节，到了真实世界里，都可能导致AI做出错误的判断。怎么让AI把在虚拟世界里学到的本事，顺利地用在现实世界里，这是个大难题。
第三个问题，是责任和伦理。
这是最头疼的一个问题。如果物理AI控制的机器，出了事故，伤害了人，那到底该谁负责？
比如，一辆自动驾驶汽车撞了人。责任在车主吗？可他当时并没有开车。在汽车公司吗？还是在写代码的那个程序员身上？或者，我们应该怪AI自己？
我们现在的法律，都是围绕“人”来制定的。它还没准备好怎么去处理一个“非人”的责任主体。这个问题不解决，物理AI就很难被大规模地应用在关键领域。
最后一个问题，是信任。
说到底，我们人类还没那么信任机器。
让你坐一辆没有方向盘的汽车，你心里会踏实吗？让你躺在手术台上，让一个机器人给你做心脏手术，你会不会害怕？
很多人担心自己的工作会被机器人抢走。更多人是不相信机器能处理好那些复杂的、意想不到的状况。
这种不信任感，不是靠技术好就能解决的。它需要很长的时间，需要AI在各种应用中，都表现得足够安全、足够可靠，人们才会慢慢接受它。
就像王翔教授说的，真正的智能，不是看你算得有多快，而是看你懂不懂这个世界。
当机器人开始理解什么是重力，当汽车学会预判路面的湿滑，当机械臂知道生命组织的脆弱。那个时候，我们才能说，机器好像真的有了那么一点点“意识”。
