阿里英伟达合作的Physical AI，是怎么回事？

阿里云宣布整合英伟达Physical AI软件栈，开启工业智能新纪元

在近期举办的云栖大会上，阿里巴巴集团正式宣布：其AI平台将全面集成英伟达Physical AI（物理人工智能）软件栈，并向开发者开放调用权限。这一看似技术层面的战略举措，实则预示着人工智能产业正迈入一个关键转型阶段——从“虚拟智能”向“现实智能”的跨越。

物理AI：AI演进的下一个战略高地

在2025年CES消费电子展上，英伟达首席执行官黄仁勋明确指出：“AI的下一个前沿是物理AI。”他强调，物理AI能够使机器在真实物理世界中感知、推理、行动并自主适应复杂环境，其潜力远超当前主流的生成式AI或视觉识别类应用。
这一观点正在被市场数据所印证。据权威机构预测，全球工业机器人市场规模将从2024年的1544亿元人民币增长至2025年的3000亿美元。其中，AI在工业机器人中的渗透率正以21.9%的年复合增长率迅猛扩张，成为驱动智能制造升级的核心引擎。

传统机器人 vs. 物理AI机器人：适应力决定未来

当前，绝大多数工业机器人仍属于传统自动化设备，依赖预设程序执行重复性任务。一旦环境变量发生变化——如工件位置发生偏移、形状略有差异或外部干扰出现——系统往往无法自主应对，必须依赖人工干预或重新编程。

这一能力的跃迁，意味着制造业、物流、仓储乃至医疗等领域将实现“柔性自动化”的跃升，从而提升产线适应性、降低人工依赖、缩短研发周期。

阿里与英伟达联手：打造物理AI开发新范式

阿里巴巴与英伟达的战略合作，正瞄准物理AI从实验室走向产业落地的关键瓶颈——开发环境异构、算力支持分散、算法部署复杂。通过将完整NVIDIA Physical AI软件栈接入阿里云AI平台，开发者可直接调用包括Isaac Sim、Omniverse、RAPIDS等核心工具链，大幅降低物理AI应用的开发门槛。
此举不仅是技术资源整合，更是生态协同的里程碑。未来，中小企业、科研机构乃至高校开发者均可在统一平台上构建具备“感知-决策-行动”能力的物理AI系统，加速智能制造、人机协作、智慧物流等场景的落地。

什么是物理AI？

在深入探讨合作价值前，我们需首先厘清核心概念：
物理AI（Physical AI）是指能够让智能体在真实物理环境中感知、理解、交互并自主完成复杂任务的一类人工智能技术。它融合了计算机视觉、机器人控制、强化学习、物理仿真与多模态感知等多个前沿领域，是连接虚拟智能与现实世界的桥梁。简言之，物理AI让机器不仅“懂数据”，更“懂世界”。它赋予AI系统“身体”，使其能够在三维空间中灵活行动、应对不确定，最终实现“像人一样适应复杂物理环境”的终极目标。

展望未来：从云平台到产业现场

阿里云与英伟达此次合作，标志着中国科技企业在AI前沿领域正从跟随者变为共建者。随着物理AI生态的逐步成熟，未来五年内，我们或将见证：

这一波浪潮，不仅是技术跃迁，更是产业范式重构的开端。

A

物理AI：让人工智能从虚拟走向现实的关键技术

一、物理AI的本质定义

简言之，物理AI是让人工智能“走出屏幕”，具备与物理世界交互能力的技术范式。

二、与传统AI的核心差异

传统人工智能擅长图像识别、语音处理、文本生成等感知与认知任务，但其输出通常停留在虚拟空间。而物理AI则进一步要求系统具备对真实世界动态的建模与响应能力：

这种能力跃迁，决定了两者在工业自动化、机器人控制、虚拟仿真、自动驾驶等高阶应用场景中的根本性区别。

三、物理AI的技术内核：物理规律 × AI模型

英伟达创始人兼CEO黄仁勋明确指出，物理AI的核心在于将真实世界的物理规律深度嵌入人工智能的训练与推理过程。通过将牛顿力学、流体动力学、材料科学等基础物理模型与神经网络、强化学习等AI方法相融合，系统能够生成更加可信、稳定、安全的决策输出。
这一方法论的本质是让AI“知其然，更知其所以然”，确保其在复杂多变的物理环境中具备鲁棒性与泛化能力。

四、发展历程：从概念提出到战略落地

物理AI并非突发奇想的新兴概念，而是英伟达多年技术深耕与生态布局的成果：

此次发布被视为英伟达继GPU加速计算、AI大模型之后的又一关键战略支点，旨在构建“AI+物理”的下一代智能基础设施。

五、未来展望：重塑智能体与现实世界的交互边界

随着物理AI技术的成熟，其应用范围将持续扩展至：

物理AI不仅是技术演进的必然趋势，更是人工智能迈向通用化、实用化、安全化的核心路径。在黄仁勋的引领下，英伟达正以“物理+AI”的创新范式，重新定义智能与现实世界的边界。
在黄仁勋看来，AI的发展经历了三个清晰的阶段：最初是感知AI（Perceptual AI），能够理解图像、文字和声音，这个阶段的代表是计算机视觉和语音识别技术；然后是生成式AI（Generative AI），能够创造文本、图像和声音，以ChatGPT、DALL-E等为代表；现在我们正进入Physical AI（物理AI）的时代，AI不仅能够理解世界，还能够像人一样进行推理、计划和行动。物理AI的技术基础建立在三个关键组件之上：世界模型（World Model）、物理仿真引擎（Physics Simulation Engine）和具身智能控制器（Embodied Intelligence Controller）。世界模型是 物理 AI的认知核心，它不同于传统的语言模型或图像模型，需要构建对三维空间的完整理解，包括物体的几何形状、材质属性、运动状态和相互关系。技术上，这通常通过神经辐射场（NeRF）、3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting）或体素网格（Voxel Grid）等方法来实现空间表征，模型需要学习物理定律的隐式表示，比如重力加速度、摩擦系数、弹性模量等参数，并能够根据当前状态预测未来的物理演化。物理仿真引擎则负责实时计算物理交互，这不是简单的预设规则，而是基于偏微分方程求解器的动态计算系统，需要处理刚体动力学、流体力学、软体变形等复杂物理现象。在技术实现上，通常采用有限元方法（FEM）、粒子系统（Particle System）或基于深度学习的可微分物理仿真器，关键在于计算效率和精度的平衡——系统需要在毫秒级时间内完成复杂的物理计算，同时保证足够的精度来支持准确的决策。具身智能控制器是连接虚拟推理和物理执行的桥梁，它接收来自世界模型的预测结果和物理仿真的计算输出，生成具体的控制指令。技术上，这通常基于模型预测控制（MPC）或深度强化学习（DRL）算法，控制器需要处理高维的状态空间和动作空间，同时考虑执行器的物理限制、延迟和噪声。从系统架构角度，物理AI采用分层设计。感知层集成多模态传感器阵列，包括RGB-D摄像头、激光雷达、IMU、力/扭矩传感器等，关键技术挑战在于传感器融合和实时处理，系统需要将不同传感器的数据统一到同一个坐标系中，处理时间同步、标定误差和数据噪声，技术上通常采用卡尔曼滤波、粒子滤波或基于深度学习的传感器融合网络。认知层运行世界模型和物理仿真引擎，这一层的计算密集度极高，需要专门的硬件加速。英伟达的方案是使用GPU集群进行并行计算，同时开发了专门的CUDA内核来优化物理仿真算法，内存管理也是关键技术点——系统需要在有限的GPU内存中维护大规模的3D场景表示和物理状态。执行层负责运动规划和控制，技术核心是逆运动学求解和轨迹优化。对于多自由度的机器人系统，需要实时求解复杂的约束优化问题，现代方法通常结合解析解和数值优化，使用雅可比矩阵的伪逆来处理冗余自由度，并采用二次规划（QP）或序列二次规划（SQP）来处理约束。在物理AI发布的同时，英伟达还发布了与之对应的完整技术生态系统，包括Omniverse仿真平台、Isaac机器人开发套件、Cosmos世界基础模型等。这是因为物理AI的训练需要大量的物理交互数据，但现实世界的数据收集成本极高，解决方案是基于仿真的数据生成。于是英伟达就通过Omniverse和Cosmos平台，生成大规模的合成训练数据，包括各种物理场景、材质属性和交互模式。不过再仿真环境中，训练的模型在现实世界中往往性能下降，这被称为“现实差距”，英伟达现在正在做的，就是用仿真到现实的迁移（Sim-to-Real Transfer）技术，去弥补虚拟数据和现实数据之间的差距。物理AI对计算资源的需求远超传统AI应用，单个 物理 AI系统可能需要数百个GPU核心来实时运行。英伟达专门开发了RTX PRO服务器和DGX Cloud平台来支持这种计算需求，系统架构采用分布式计算，将不同的计算任务分配到专门优化的硬件上。这种技术架构使得 物理 AI能够在复杂的现实环境中实现实时的感知、推理和行动，真正实现了AI从虚拟世界向物理世界的跨越。还有一点，与传统AI系统主要处理文本、图像等数字信息不同，物理AI通过大模型驱动，使机器不仅能够处理数据，还能理解三维世界的空间关系和物理规律。这种技术让AI系统具备了类似生物的空间感知能力，能够在现实环境中进行复杂的物理操作。举个具体例子来说明这种差异：如果AI生成一段机器人抓取物体的视频，传统的生成式AI可能会创造出物体悬浮在空中、机械臂穿过固体障碍物、或者违反重力定律的画面，因为它只是基于训练数据进行像素级的模仿。而物理AI则会确保生成的内容完全符合物理世界的运作方式——物体会受重力影响下落，机械臂必须绕过障碍物，抓取力度要与物体重量相匹配。这种技术革新的深层意义在于，它让AI从纯粹的信息处理工具，转变为能够真正理解和操作物理世界的智能系统。传统的AI就像一个只会看书但从未实践的学者，拥有丰富的理论知识却缺乏实际操作经验；而物理AI则像一个既有理论知识又有实践经验的工程师，不仅知道是什么和为什么，更重要的是知道怎么做，能够将抽象的知识转化为具体的行动。

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黄仁勋展望物理AI：万亿级产业革命正加速落地

一、物理AI：开启现实世界智能化的钥匙

在2025年国际消费电子展（CES）上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋发表重磅观点，明确指出物理AI（Physical AI）将催生一个超50万亿美元规模的产业变革。这一预测并非空谈，而是基于对全球工业、物流、交通及制造体系的深度洞察。
根据黄仁勋的规划，物理AI将在以下关键领域实现规模化落地：

这不仅是技术演进的自然结果，更是全球生产方式、生活方式和经济结构即将发生的深刻重构。

二、物理AI：从虚拟走向现实的必然趋势

黄仁勋强调，物理AI标志着人工智能技术从虚拟世界正式迈入现实世界。相较于传统AI聚焦于图像识别、自然语言处理等“数字世界”任务，物理AI要求系统具备对物理环境的感知、推理、决策与执行能力——即“在现实环境中可靠行动”。
在此背景下，机器人行业正被重新定义。黄仁勋指出，未来最具潜力的两类高产量机器人产品将是：自动驾驶汽车与人形机器人。两者均需具备三大核心能力：

尤其在人形机器人领域，黄仁勋表现出极大热情。他指出，人形机器人因具备与人类环境高度兼容的形态与行为模式，最有可能率先实现规模化落地，并深刻改变社会服务、制造与家庭生活的边界。

三、技术基础已成熟，安全体系成落地关键

物理AI从实验室走向产业应用，依赖三大底层支撑：

然其应用挑战亦不容忽视。黄仁勋特别强调，物理AI系统的错误将直接带来现实世界的安全风险，因此必须建立比传统AI系统更严苛的安全标准。
为此，英伟达推出了Halos安全系统——一套覆盖“硬件架构—AI模型—软件工具—安全验证”的全栈解决方案。Halos确保系统在：

这一系统架构标志着AI从“智能”向“可信智能”的跃迁，是产业化的关键保障。

四、阿里云战略布局：抢占“现实世界AI化”制高点

面对物理AI浪潮，中国科技企业亦迅速布局。阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭在2024年云栖大会上明确提出：
“生成式AI最大的想象力，绝不是在手机屏幕上做一两个新的超级App，而是接管数字世界，改变物理世界。”这一宣言明确将物理AI作为阿里云在AI时代的核心战略方向。为此，阿里云已将英伟达物理AI软件栈纳入开发者选项，面向生态伙伴开放工具链、模型库与安全框架。
此举并非简单技术对接，而是战略前瞻：

五、结语：物理AI时代已至，产业变革即将全面铺开

黄仁勋的愿景并非科幻设想，而是基于清晰技术路径与商业逻辑的现实判断。物理AI正从概念阶段迈向规模化落地，其影响将远超当前任何单一技术革命。
对于企业而言，拥抱物理AI不仅是技术选择，更是战略生存的关键。在制造业、物流、自动驾驶、医疗机器人等领域，率先构建“感知-决策-执行”闭环能力的企业，将赢得下一代产业竞争的主导权。
未来，所有移动的物体都将实现自主运行，所有环境都将因AI而智能演化——物理AI，正在重新定义世界的运行规则。

通义大模型迈向物理AI：从语言智能到空间智能的战略升级

随着人工智能技术的持续演进，大语言模型正从单纯的文本与图像理解，逐步向具备物理世界交互能力的“空间智能”转型。这一趋势在阿里云的技术战略中表现得尤为清晰。正如阿里云CTO周靖人所言，通义千问系列已开源超过300个模型，累计下载量突破6亿次，标志着其在开源生态与行业影响力上的显著成就。然而，面对“物理AI”（Physical AI）这一新兴方向，通义大模型亦面临从“二维理解”迈向“三维交互”的关键挑战。

一、大语言模型的天然局限：难以感知物理世界

传统大语言模型虽在自然语言处理、逻辑推理和多模态理解方面表现卓越，但在处理空间关系、物理规律与环境交互方面的能力仍显薄弱。这类模型主要依赖互联网文本和图像数据训练，其知识边界天然局限于数字世界，对真实物理空间的动态建模与因果推断能力存在结构性短板。
正如人工智能领域权威专家李飞飞教授曾指出：
“若AI无法构建对三维世界的系统性模型，则无法真正理解、操控或重塑现实世界。”这一观点揭示了当前AI技术演进的关键瓶颈——从“感知世界”走向“改造世界”，必须实现从语言智能到物理智能的跃迁。

二、阿里为何必须拥抱物理AI？

阿里云的技术优势在于其强大的互联网数据积累与模型开源生态，然而，物理世界的数据获取能力恰恰是其短板。互联网数据虽丰富，却缺乏真实空间中的运动学、动力学及环境交互数据。这意味着，若要让通义大模型真正“落地”物理场景——如机器人控制、智能制造、自动驾驶等——阿里必须构建一套全新的物理AI技术栈。
为加速这一转型，阿里选择引入英伟达物理AI软件栈作为关键补充。这一合作不仅是技术层面的叠加，更是算法、架构与生态协同的战略升级：

通过这一整合，开发者可构建真正具备“感知—决策—执行”闭环能力的AI系统，使AI不仅“能说会写”，更能“动起来、干实事”。

三、物理AI：多技术融合的产物

物理AI并非孤立发展，其核心在于多模态AI能力的协同融合，主要包括：

四、云边协同：物理AI的最优部署范式

面对物理AI对实时性的极限要求，“云边协同”架构成为必然选择：

这一架构充分发挥了阿里云在云计算与边缘计算领域的双重优势，既保障了系统的智能化深度，又满足了物理世界对实时性与安全性的刚性需求。阿里云在此过程中，不仅提供算力基础，更是在构建物理AI发展的核心“养料与土壤”。

五、结语：通义大模型的下一站——空间智能

阿里的这一战略布局，标志着通义大模型正从“通用语言智能”迈向“物理空间智能”。集成物理AI能力，不仅是技术层面的升级，更是AI能力边界的拓展与应用场景的重构。未来，通义大模型有望在智能制造、仓储物流、智能人机协作、具身智能等领域发挥更大作用，推动AI真正从“虚拟世界”走入“现实世界”。
在通义千问开源生态持续扩大的基础上，此次与英伟达的深度协同，或将引领中国大模型产业在物理AI这一新赛道上实现突破——从“听懂人话”到“读懂世界”，再到“动手干成事”。这一转型，既是挑战，更是机遇。

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物理AI：从感知到行动的跃迁与挑战

如果说第一代感知AI使机器具备了“看”与“听”的能力，第二代生成式AI赋予了机器“创造”的本领，那么物理AI则标志着机器正式迈入“行动”的新纪元。它不再是静态的信息处理者，而成为可与物理世界深度互动、自主执行任务的智能体。
然而，物理AI的发展之路并非坦途，其面临多重现实挑战，亟需技术突破与跨领域协同应对。

一、核心技术瓶颈仍存

物理AI系统需在动态、非结构化的现实环境中运行，如工厂流水线、自动驾驶场景或家庭服务机器人等。如何确保AI在面对不可预测干扰（如光线变化、物体滑动、设备故障等）时仍能稳定执行任务，是目前最核心的技术难题。

高性能物理AI模型依赖大量实时感知、推理和决策，计算资源消耗巨大。如何优化算法架构、降低能耗与算力需求，是推动技术规模化应用的关键前提。

二、“仿真与现实”的鸿沟亟待弥合

仿真环境虽能高效生成海量训练数据，但其物理特性与真实世界存在显著差异，包括材料摩擦、空气动力学、传感器噪声等。“现实差距”（Reality Gap） 问题导致模型在仿真中表现优异，却在真实部署中性能骤降。
解决之道在于：

三、渐进式变革将重塑产业生态

尽管物理AI不会像部分市场预测那样“一夜颠覆所有行业”，但其影响将是深远且系统的。从制造业到医疗、从物流到家庭服务，物理AI正逐步重构人机协作模式，推动行业智能化升级。
更重要的是，物理AI不仅是技术层面的突破，更是对传统生产方式与社会结构的深刻重塑。它将催生新职业、优化资源配置、提升效率与安全性，最终成为驱动全球经济增长与社会进步的核心引擎之一。

本文内容整理自微信公众号“字母榜”，作者“苗正”。文章立足于前沿科技发展趋势，聚焦物理AI的技术演进及其社会影响，为读者提供兼具深度与前瞻性的分析视角。