前不久剛剛結(jié)束的英偉達(dá) AI 盛會 GTC 2025 上，黃仁勛在演講中再度強(qiáng)調(diào)了其對 AI 發(fā)展階段的預(yù)測，即AI 經(jīng)歷了感知 AI、生成式 AI 階段后，現(xiàn)在進(jìn)入了代理 AI 階段，未來將是物理 AI 時代。
物理 AI 是老黃心中的下一波 AI 浪潮，正如他在多個場合里強(qiáng)調(diào)的那樣——如今大多數(shù) AI 并不理解物理定律，不以物質(zhì)世界為基礎(chǔ)，而產(chǎn)生影像、視訊、3D 圖形和許多物理現(xiàn)象，需要基于物理并理解物理定律的 AI。
有專家給出過物理 AI 的定義，即物理 AI 是指能夠執(zhí)行與智慧生物體相關(guān)任務(wù)的實體系統(tǒng)，可以實現(xiàn)機(jī)體、控制、形態(tài)動作執(zhí)行和感知的協(xié)同進(jìn)化。這一描述和現(xiàn)在大火的熱詞具身智能（Embodied Intelligence）內(nèi)涵相同，中國計算機(jī)學(xué)會官網(wǎng)指出 ，具身智能是指一種基于物理身體進(jìn)行感知和行動的智能系統(tǒng)，其通過智能體與環(huán)境的交互獲取信息、理解問題、做出決策并實現(xiàn)行動，從而產(chǎn)生智能行為和適應(yīng)性。
變革正在發(fā)生，無論是“物理 AI”還是“具身智能”，為 AI 賦予物理實體已然成為 AI 產(chǎn)業(yè)未來的重點發(fā)展方向，也將成為未來大國之間人工智能博弈的焦點。就在今年兩會上，“具身智能”被首次寫入政府工作報告，有望推動我國瞄準(zhǔn)人工智能技術(shù)前沿，搶抓具身智能科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展關(guān)鍵期，培育未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展新賽道。
具身智能結(jié)合了 AI、機(jī)器人技術(shù)和感知交互能力，使機(jī)器能夠在物理世界中自主學(xué)習(xí)、適應(yīng)和行動。在這一領(lǐng)域，具備優(yōu)勢的國家需要在計算能力、算法研發(fā)、機(jī)器人技術(shù)、數(shù)據(jù)資源、產(chǎn)業(yè)生態(tài)和政策支持等方面占據(jù)先機(jī)。而從這些維度來看，中國或許能在具身智能/物理 AI 時代一枝獨秀。
海量數(shù)據(jù)：訓(xùn)練智能體的最佳養(yǎng)料
黃仁勛在演講中表示：“AI 的發(fā)展面臨三個核心問題——一是如何解決數(shù)據(jù)問題，二是如何在沒有人類參與的情況下解決訓(xùn)練問題，三是如何創(chuàng)建或找到一種算法，使得提供的資源越多，AI 就越智能（規(guī)模定律）。”
其中首先要解決的，就是如何獲取海量數(shù)據(jù)。某種意義上，具身智能的核心在于數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)習(xí)能力，而中國的數(shù)據(jù)規(guī)模全球領(lǐng)先。
移動互聯(lián)網(wǎng)時代，中國就有超過 10 億的互聯(lián)網(wǎng)用戶，智能手機(jī)、電腦、平板等智能設(shè)備每天都在產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。不過，隨著用戶數(shù)逐漸逼近天花板，互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量已增長乏力，與之相比，不斷增長的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備未來產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可能超過互聯(lián)網(wǎng)，從而給智能體訓(xùn)練持續(xù)輸入新的“養(yǎng)料”。
IDC 曾預(yù)測，到 2025 年，全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將超過 73 ZB，相當(dāng)于 73 萬億 GB。其中智能攝像頭、智能汽車等強(qiáng)算力、大帶寬終端產(chǎn)生的數(shù)據(jù)尤為驚人，例如，一輛智能網(wǎng)聯(lián)汽車每天就可能收集 10TB 的數(shù)據(jù)。
而這些未來能成為“數(shù)據(jù)供給大戶”終端的數(shù)量，中國都傲視全球。以智能汽車為例，援引觀知海內(nèi)整理中國信通院的數(shù)據(jù)顯示，2022 年中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)量為 1.85 億輛，預(yù)計到 2025 年，智能網(wǎng)聯(lián)汽總量將達(dá)到 2.59 億輛，在汽車保有量中的占比約 75.6%。美國《紐約時報》近日更是刊文直言，中國正在測試的自動駕駛汽車數(shù)量已超過其他國家。中國目前至少有 16 個城市允許企業(yè)在公共道路上測試其自動駕駛汽車，至少 19 家中國車企或供應(yīng)商正在該領(lǐng)域爭取全球領(lǐng)先地位。
相對于互聯(lián)網(wǎng)，由于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是物理實體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，具有鮮明的客觀性。物聯(lián)網(wǎng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)既有標(biāo)簽、傳感器感知的設(shè)備靜態(tài)數(shù)據(jù)，也有設(shè)備運(yùn)行中產(chǎn)生的時間序列動態(tài)數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)類型方面，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對物理世界的狀態(tài)數(shù)據(jù)、定位數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等采集，獲得各行業(yè)能源、資產(chǎn)屬性、診斷類數(shù)據(jù)和信號類數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)使得未來的具身智能體能夠更深入的學(xué)習(xí)各行知識，從而更好的服務(wù)于各個細(xì)分場景。
除此之外，中國還是一個物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景極其豐富的國家，制造業(yè)、醫(yī)療、物流等領(lǐng)域的智能化應(yīng)用層出不窮，無人機(jī)配送、無人車等場景已廣泛落地……這種優(yōu)勢使得中國能夠通過實際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化算法，形成技術(shù)迭代閉環(huán)。
產(chǎn)業(yè)鏈完整：機(jī)器人等具身智能硬件生態(tài)全球領(lǐng)先
與傳統(tǒng)的人工智能相比，具身智能的最大區(qū)別就體現(xiàn)在“具身”兩個字，過去的人工智能很多是停留在數(shù)字世界，比如大語言模型，只能在互聯(lián)網(wǎng)上與人對話。具身智能是將 AI 賦予了一個物理實體，不僅可以與人進(jìn)行互動，還能在現(xiàn)實世界執(zhí)行指令，比如讓它端茶、倒水、搬東西，因此需要以機(jī)器人為代表的硬件載體。
作為全球機(jī)器人制造中心，中國具備完整的供應(yīng)鏈體系，從核心零部件到整機(jī)制造均有相當(dāng)?shù)母偁幜Α?/strong>
就保有量來看，根據(jù)國際機(jī)器人聯(lián)合會 (IFR) 發(fā)布的《2024 世界機(jī)器人報告》，中國是目前工業(yè)機(jī)器人的全球最大市場。2023 年中國工業(yè)機(jī)器人保有量約 180 萬臺，是世界上第一個也是唯一一個擁有如此龐大工業(yè)機(jī)器人保有量的國家。2023 年中國共安裝 276288 臺工業(yè)機(jī)器人，占全球安裝總量的 51%。
在機(jī)器人三大核心部件——伺服電機(jī)、減速器、控制器方面，中國雖然仍與日本、德國存在差距，但供應(yīng)鏈國產(chǎn)化率在顯著提升。同時，國產(chǎn)控制系統(tǒng)與國外產(chǎn)品的差距在逐步縮小，國內(nèi)部分廠商自主研發(fā)了自家的控制系統(tǒng)，包括埃斯頓、華中數(shù)控、新時達(dá)、廣州數(shù)控、匯川技術(shù)等，也誕生了一批專業(yè)的控制系統(tǒng)服務(wù)商如固高科技、英威騰、卡諾普等。
除此之外，更值得一提的是中國的成本優(yōu)勢。知名半導(dǎo)體咨詢機(jī)構(gòu) SemiAnalysis 在最新發(fā)布的長文里指出，生產(chǎn)一個同規(guī)格的機(jī)械臂，在美國的制造成本將達(dá)到中國制造的 2.2 倍之多，這一巨大的差距源于中國在制造領(lǐng)域的深厚根基。如今，即便是貼有”美國制造”標(biāo)簽的零部件，很多依然高度依賴中國制造的材料和部件，而替代方案卻并未能形成可行的規(guī)模效應(yīng)。
在機(jī)器人細(xì)分品類中，人形機(jī)器人被視作具身智能的最佳載體，中國在人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面呈現(xiàn)后來居上之勢，優(yōu)必選、宇樹科技、樂聚、藍(lán)芯科技、達(dá)闥等創(chuàng)新型企業(yè)突破性成果不斷。
金融機(jī)構(gòu)摩根士丹利最新發(fā)布的《人形機(jī)器人 100：繪制人形機(jī)器人價值鏈圖譜》報告羅列的全球人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈上市公司百強(qiáng)名單中，亞洲公司占據(jù) 73%，其中中國公司占 56%，還有 77% 的集成商來自亞洲，其中 45% 來自中國。過去 5 年中人形機(jī)器人專利申請數(shù)中國以 5688 項遠(yuǎn)超美國和日本，雄踞第一寶座。報告預(yù)計，到 2030 年，中國人形機(jī)器人市場規(guī)模將達(dá)到 120 億元人民幣，銷量達(dá) 150 萬臺；到 2050 年，中國的人形機(jī)器人市場規(guī)模將達(dá)到 6 萬億元，人形機(jī)器人總量達(dá)到 5900 萬臺。
機(jī)器人等具身智能硬件的制造優(yōu)勢和完整生態(tài)，將構(gòu)筑中國在具身智能時代領(lǐng)先全球的底氣。
AI 與大模型發(fā)展迅猛：加速具身智能進(jìn)化
具身智能離不開強(qiáng)大的人工智能技術(shù)，而中國在算力、大模型、計算機(jī)視覺等關(guān)鍵領(lǐng)域取得了長足進(jìn)步。
首先，算力基礎(chǔ)設(shè)施作為未來比拼具身智能的核心支撐，正日益成為國家競爭力的重要標(biāo)志。2024 年，我國在用算力中心機(jī)架總規(guī)模超過 830 萬標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架，算力總規(guī)模達(dá) 246EFlops，位居世界前列。同時，我國 58.3％ 的算力中心已連接到國家骨干網(wǎng)，國家算力樞紐節(jié)點已全面實現(xiàn) 20 毫秒時延保障能力，全國 65％ 的省市可以在5毫秒內(nèi)接入一個算力數(shù)據(jù)集群。
同時，阿里云、騰訊云、華為云等頭部云服務(wù)商，依托強(qiáng)大的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)，搭建了全球化的云計算平臺，為用戶提供彈性、便捷的計算資源與服務(wù)。
接著，在 AI 前沿技術(shù)方面，中國 AI 研發(fā)能力已居世界前列，AI 領(lǐng)域論文數(shù)量居世界第一，專利申請數(shù)量世界第二，國內(nèi)外大模型能力差距被不斷縮小。通過協(xié)同創(chuàng)新、生態(tài)創(chuàng)新，國內(nèi)大模型產(chǎn)業(yè)正在形成跨 APP、跨設(shè)備、跨行業(yè)協(xié)同創(chuàng)新新格局。
尤其是 2023 年起，中國的通用人工智能（AGI）大模型發(fā)展加快，如：百度“文心大模型”、阿里“通義千問”、華為“盤古”、字節(jié)“豆包”、智譜“GLM”等，這些大模型正在向多模態(tài)、具身智能方向演進(jìn)，如百度的“文心一言”與智能機(jī)器人結(jié)合，探索機(jī)器人對自然語言和視覺信號的理解能力。
復(fù)旦大學(xué)教授、上海市數(shù)據(jù)科學(xué)重點實驗室主任肖仰華指出，中國 AI 大模型行業(yè)緊跟國際步伐，經(jīng)過兩年努力追趕，現(xiàn)已躋身國際第一陣營。DeepSeek 等國產(chǎn)大模型的誕生，標(biāo)志著中國在低成本訓(xùn)練和長思維推理等方面已達(dá)到國際先進(jìn)水平，能與 OpenAI 等領(lǐng)先大模型一較高下。國產(chǎn)大模型產(chǎn)業(yè)多元化趨勢明顯，文本、多模態(tài)、科學(xué)大模型等百花齊放。
不過，我們也仍需意識到，目前國內(nèi)外大模型市場環(huán)境差距明顯。在投資總量上，24 年美國在人工智能領(lǐng)域的投資額約為 641 億美元，中國僅為 55 億美元，雄厚的資金投入使國際科技巨頭能夠廣泛招聘人才、購置算力，持續(xù)引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展，中國仍需不斷追趕。
巨大市場需求：加速技術(shù)落地應(yīng)用
最后，中國還對具身智能有巨大的市場需求，而這將進(jìn)一步反哺技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用的落地。
養(yǎng)老場景是具身智能的重要應(yīng)用方向。民政部官網(wǎng)發(fā)布的《公報》披露，截至 2023 年底，全國 60 周歲及以上老年人口 29697 萬人，占總?cè)丝诘?21.1%，其中 65 周歲及以上老年人口 21676 萬人，占總?cè)丝诘?15.4%。
我國老齡化呈現(xiàn)出數(shù)量多、速度快、差異大、任務(wù)重的形勢和特點，勞動力短缺促使養(yǎng)老機(jī)器人市場需求巨大，扶老人、喂飯等需求為具身智能加持的人形機(jī)器人在養(yǎng)老場景的應(yīng)用開辟了廣闊空間。
以下是幾個典型應(yīng)用場景：
① 生活照護(hù)機(jī)器人：協(xié)助日常起居作用： 具身智能機(jī)器人可幫助老年人完成基本的日常生活任務(wù)，降低對護(hù)工或家屬的依賴。具體應(yīng)用：
助行機(jī)器人：幫助老年人平穩(wěn)行走，防止跌倒（如 Honda 的步態(tài)輔助機(jī)器人）。
智能喂食機(jī)器人：可根據(jù)老年人需求自動喂飯，適用于手部不便或行動受限者。
智能洗浴機(jī)器人：自動完成洗浴任務(wù)，保護(hù)老年人隱私，降低滑倒風(fēng)險（如日本 SOMPO Care）。
家務(wù)機(jī)器人：自動打掃、整理房間，如掃地機(jī)器人、智能晾衣架等。
②監(jiān)測與緊急救助：全天候守護(hù)作用： 通過具身智能設(shè)備+ AI 分析，實時監(jiān)測老年人健康狀況，預(yù)防疾病或提供緊急救助。具體應(yīng)用：
可穿戴健康監(jiān)測：如智能手表檢測心率、血壓、血糖，異常時自動報警（如 Apple Watch 的跌倒檢測）。
睡眠監(jiān)測機(jī)器人：通過非接觸式傳感器監(jiān)測呼吸、心率，分析睡眠質(zhì)量，預(yù)警睡眠呼吸暫停風(fēng)險。
跌倒檢測與自動救助：家庭智能攝像頭或機(jī)器人發(fā)現(xiàn)老人跌倒后，自動通知家屬或呼叫急救。
服藥提醒與健康建議：機(jī)器人按處方提醒服藥，識別是否按時服藥，并給出健康飲食建議。
③情感陪伴與心理關(guān)懷：緩解孤獨感作用： 許多老年人獨居，長期缺乏陪伴，具身智能可以提供情感交互、陪聊、認(rèn)知訓(xùn)練等功能，緩解孤獨感，提升心理健康。具體應(yīng)用：
智能社交機(jī)器人：可以陪老年人聊天、播放音樂、朗讀書籍、講笑話，甚至講述老年人的人生故事（如 ElliQ、Pepper）。
虛擬寵物機(jī)器人：仿生寵物貓狗，可模擬動物的情感反饋，陪伴老年人，減少孤獨感（如日本 Aibo 機(jī)器人狗）。
認(rèn)知訓(xùn)練與記憶輔導(dǎo)：針對阿爾茨海默癥（老年癡呆）患者，機(jī)器人可提供小游戲、認(rèn)知訓(xùn)練，延緩大腦退化（如 Paro 機(jī)器海豹）。
④康復(fù)訓(xùn)練與運(yùn)動輔助：幫助老人恢復(fù)健康作用： 具身智能可以幫助老年人進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練、改善行動能力，提高獨立生活能力。具體應(yīng)用：
康復(fù)機(jī)器人：幫助老年人進(jìn)行肢體康復(fù)訓(xùn)練，如中風(fēng)后肢體功能恢復(fù)（如 ReWalk 外骨骼）。
AI 健身教練：分析老年人運(yùn)動狀態(tài)，提供個性化的鍛煉建議，幫助維持身體健康。
肌肉康復(fù)外骨骼：增強(qiáng)老年人行走能力，減輕關(guān)節(jié)負(fù)擔(dān)，提高行動自由度。
與養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)類似，自動駕駛、智慧安防的發(fā)展將推動具身智能機(jī)器人在無人駕駛、巡檢、安防等領(lǐng)域的應(yīng)用，制造業(yè)自動化需求旺盛將進(jìn)一步加速工業(yè)機(jī)器人的普及……在此不一一贅述。
寫在最后
如今，政府將具身智能列為未來產(chǎn)業(yè)核心方向之一，并在 2025 年政府工作報告中明確提出培育“具身智能”“智能機(jī)器人”等新業(yè)態(tài)，推動“人工智能+”行動。在政策的引領(lǐng)下，中國具身智能產(chǎn)業(yè)將進(jìn)入發(fā)展的快車道。
總結(jié)來看，中國的領(lǐng)先優(yōu)勢不僅源于單一領(lǐng)域的突破，更是政策、產(chǎn)業(yè)鏈、技術(shù)、人才和市場協(xié)同作用的結(jié)果。未來，隨著技術(shù)迭代加速和商業(yè)化場景深化，中國有望在具身智能領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)從“技術(shù)追趕”到“創(chuàng)新引領(lǐng)”的跨越，推動全球人工智能向物理世界延伸的新浪潮。
參考資料：
圖文全程｜GTC黃仁勛主題演講，瓜哥AI新知
具身智能推動人工智能產(chǎn)業(yè)加速跑，中國經(jīng)濟(jì)網(wǎng)
行業(yè)報告！2023年中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)市場現(xiàn)狀及發(fā)展預(yù)測分析，觀知海內(nèi)
中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車駛?cè)肴蝾I(lǐng)先賽道，人民日報
國產(chǎn)工業(yè)機(jī)器人快速發(fā)力，向具身智能時代邁進(jìn)，第一財經(jīng)
SemiAnalysis萬字警言，中國機(jī)器人已遙遙領(lǐng)先，美西方不改變就失去話語權(quán) ，42號電波
人形機(jī)器人國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈后來居上，機(jī)器人遇上DeepSeek端側(cè)模型風(fēng)暴加速駛向具身終局，物聯(lián)網(wǎng)智庫
人工智能大模型年度發(fā)展趨勢報告，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院
