金评天下｜人工智能下一个浪潮剑指物理 AI

　　7 月 17 日，黄仁勋表示，人工智能的下一个浪潮是物理 AI (Physic AI)，AI 从当前的文本或者图像大模型向工业仿真、生物医药等物理规律驱动领域转移，未来 AI 的所有能力都能够融入物理世界。这一观点如同一颗投入平静湖面的石子，激起了行业内的广泛关注与讨论。

　　按字面理解，物理 AI 是能够理解物理定律并与现实世界交互的智能实体系统。直白点说，现在的 AI，无论是你问我答，还是文生图、文生视频，都只是简单的认知性任务，处于 AIGC 的初始阶段。其局限性在于始终无法跳出二维平面，难以实现能切实提升人类生产效率的超级智能。而物理 AI 则聚焦于三维感知领域，它不只是人与机器的感官交互，更关键的是要让机器具备自主思考并展开实质性行动的能力。

　　在黄仁勋看来，机器人是物理 AI 的一个绝佳载体，这也是 AIGC 从二维平面迈向三维感知空间智能领域的一个重要切入口，有望真正实现 “机器思考”。通过物理 AI 实现机器人的感知升级，各类机器人的生产效率将发生脱胎换骨的变化。以人形机器人为例，它不再只是仅供观赏的玩具摆设，而是能切实帮助人类完成各种工作的智能体;在自动驾驶领域，车辆也可依据环境的动态变化实现智能判断与快速反应。届时，机器人或许真的会像智商远超人类数倍的 “钢铁侠” 一般，在各个领域大显身手。

　　当然，机器人仅仅是物理 AI 应用范畴中的一小部分。空间智能物理 AI 拥有极为广阔的前景，除了机器人领域，自动驾驶同样属于物理 AI 的实际应用场景。此外，还有众多领域能够实现机器智能感知与升级，由此可见物理 AI 未来发展空间的巨大潜力。不过，要实现物理 AI 的广泛普及，必须突破两大关键问题。其一，需要更快速的运算能力和容量更大的算力作为支撑;其二，要开发出更具落地可行性的空间感知技术以及垂直类大模型应用。

　　英伟达之所以对物理 AI 给予如此高度的关注，一个重要原因在于，随着 AI 训练技术的逐步成熟，下游应用的产业链建设必须及时跟上，否则将无法有效消纳日益先进的 GPU 芯片以及庞大的算力输出。仅依靠二维平面的问答和图片视频应用，显然远远不足以满足需求。因此，英伟达积极推动 AI 从二维平面朝着如同星辰大海般广阔的三维物理感知层面进阶。要知道，机器人行业的全球年产值已达 3000 亿美元，并且随着科技的持续进步，这一行业还将迎来更为广泛的应用拓展。AI 进入三维物理感知领域，对算力的需求将呈几何式爆发增长，这对于不断追求技术革新的 GPU 产业以及庞大算力的消纳而言，无疑是一个重大利好。

　　其次，我们迫切需要更具落地性质的大模型应用。这种大模型并非简单的平面思考模式，而是空间智能 AI 大模型，具备多模态的三维空间感知能力。例如，为各种机器人进行智能升级的大模型，能够让机器人自主进行智能思考，并对人类指令做出合理反馈，不再仅仅是机械地重复指令，尤其是像自动驾驶和人形机器人这类需要持续思考与能力升级的机器人应用场景。可以预见，在未来物理 AI 的巨大风口之下，能够成功起飞的必然是垂直类的 AI 智能体。比如面向工业制造场景的空间智能闭环系统，或是面向金融、教育等特定领域的垂直类 AI 智能体，它们将凭借对特定领域的深度理解和精准应用，在市场竞争中占据优势地位。