物理AI一驅動新型工業(yè)化的智造引擎

一、引言

黨的二十大報告明確提出推進新型工業(yè)化，強調促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，為我國工業(yè)智能化轉型指明了方向。我國高度重視人工智能發(fā)展，從國家戰(zhàn)略層面部署了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出要加強基礎理論研究、突破核心關鍵技術、深化產業(yè)應用示范，為新型工業(yè)化注入新動能。

在全球科技競爭格局中，物理AI概念的提出具有里程碑意義。英偉達等國際領先企業(yè)率先提出“物理AI”（PhysicalAI）理念，強調AI技術從虛擬世界向物理世界的深度滲透，通過構建“數(shù)字孿生-物理實體”的閉環(huán)交互體系，實現(xiàn)AI決策對物理系統(tǒng)的精準控制。物理AI既需要具備數(shù)據(jù)處理與模式識別能力，也需符合物理世界的客觀規(guī)律，理解融合力學、電磁學、熱力學等基礎理論，從而解決工業(yè)場景中復雜物理場耦合、多體系統(tǒng)動力學交互等難題。例如，在工業(yè)機器人領域，物理AI在視覺圖像的二維分析基礎上，通過剛柔耦合建模模擬機械臂運動中的碰撞力學特性，可以更好地完成目標抓取任務。

當前，全球制造業(yè)正加速從自動化向智能化躍遷，物理AI作為AI進入物理世界的關鍵橋梁，成為破解傳統(tǒng)工業(yè)化效率瓶頸的核心突破口。我國作為全球最大的工業(yè)國，擁有完整的工業(yè)體系與海量應用場景，但在高端裝備自主化、生產流程智能化等方面仍面臨技術壁壘。物理AI通過集成傳感器網(wǎng)絡、多物理場仿真引擎、工業(yè)機理模型與強化學習算法等，構建數(shù)字世界與物理實體的高保真交互系統(tǒng)，推動工業(yè)生產從“經(jīng)驗驅動”向“數(shù)據(jù)一模型驅動”轉型，為進一步提高我國工業(yè)實力提供了重要路徑。

本文立足全球科技變革趨勢與我國產業(yè)升級需求，系統(tǒng)探討物理AI技術的理論內涵、作用機制與實施路徑，旨在通過融合技術演進邏輯與產業(yè)實踐經(jīng)驗，為我國新型工業(yè)化進程提供理論支撐與決策參考。本研究將重點回答以下問題：物理AI如何通過技術創(chuàng)新實現(xiàn)對工業(yè)系統(tǒng)的精準建模；其在生產要素配置、產業(yè)鏈協(xié)同中發(fā)揮何種作用；我國應如何突破技術瓶頸、構建自主可控的物理AI生態(tài)體系。通過對這些問題的深入剖析，以期為我國在全球制造業(yè)智能化轉型中確立競爭優(yōu)勢提供系統(tǒng)性解決方案。

二、物理AI技術的內涵與技術架構

（一）物理AI的核心定義與技術特征

物理AI作為面向工業(yè)物理系統(tǒng)的智能技術體系，其核心在于通過“物理規(guī)律建模+ 多模態(tài)數(shù)據(jù)驅動 + 智能算法優(yōu)化”的三重邏輯架構，實現(xiàn)對復雜工業(yè)場景的精準模擬與智能決策。這一技術體系以工業(yè)物理系統(tǒng)的客觀規(guī)律為基礎，融合先進感知技術與智能算法，與傳統(tǒng)AI相比，具有以下顯著特征。

一是物理場建模的深度性。物理AI基于力學、電磁學、熱力學等基礎科學理論，構建工業(yè)系統(tǒng)的機理模型，突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅動模型的“黑箱”局限。通過建立包含剛體動力學、柔性體形變、多物理場耦合等要素的數(shù)學表達，實現(xiàn)對工業(yè)過程具備物理可解釋性的建模。例如，在機器人焊接工藝中，通過構建電弧物理模型與熔池流動方程，可精確模擬焊接過程中的溫度場分布、應力應變演化規(guī)律，有效解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)模型在復雜工藝參數(shù)下的泛化能力不足問題，提升工藝規(guī)劃的科學性與穩(wěn)定性。

二是多模態(tài)感知的融合性。物理AI整合視覺、力覺、觸覺等多源異構傳感器數(shù)據(jù)，構建全域感知體系。通過時空對齊算法、噪聲抑制技術與數(shù)據(jù)融合模型，實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)誤差控制在 5% 以內，顯著提升環(huán)境感知的可靠性與精確性。在汽車裝配場景中，融合視覺圖像與六維力傳感器數(shù)據(jù)，可實時捕捉零部件裝配偏差，并通過智能算法生成軌跡調整指令，實現(xiàn)裝配過程的動態(tài)精準控制。

2025世界機器人大會上的展品。圖/賈雅楠攝

三是虛實交互的可信性。物理AI依托數(shù)字孿生技術，建立虛擬模型與物理實體的高保真映射關系，通過毫秒級數(shù)據(jù)同步機制，實現(xiàn)虛擬仿真與實際生產的動態(tài)協(xié)同。通過構建“數(shù)字孿生-物理實體”閉環(huán)控制體系，確保AI模型從仿真環(huán)境到實際生產的可靠遷移，指令閉環(huán)延遲可控制在1ms以內，滿足工業(yè)實時控制場景對響應速度與控制精度的嚴苛要求。

（二）技術架構與關鍵組件

物理AI技術體系以“訓練-仿真-部署”為主線，形成三大核心架構。

一是訓練層：基于工業(yè)數(shù)據(jù)的智能模型構建。訓練層以工業(yè)數(shù)據(jù)為驅動，通過“真實數(shù)據(jù)采集－合成數(shù)據(jù)增強－算法迭代優(yōu)化”流程，構建具備工業(yè)場景適應性的智能模型。該層級整合多源異構數(shù)據(jù)（包括設備運行日志、工藝參數(shù)、質量檢測結果等），運用生成對抗網(wǎng)絡、強化學習等算法，對機器人運動規(guī)劃、設備故障診斷等復雜任務進行模型訓練。例如，通過模擬數(shù)千種工業(yè)設備異常工況（如機械振動異常、溫度突變等），訓練AI模型形成自主診斷與修復策略，提升系統(tǒng)在非結構化環(huán)境中的魯棒性。訓練過程中，注重物理先驗知識的引入，通過將牛頓力學、傳熱學等原理嵌入算法框架，增強模型的可解釋性與泛化能力。

二是仿真層：多物理場耦合的虛擬驗證體系。仿真層依托專業(yè)建模平臺，構建高保真工業(yè)數(shù)字孿生體，實現(xiàn)對物理世界的精準映射。該層級支持剛體碰撞、柔性體形變、流固耦合等多物理場耦合仿真，通過參數(shù)化建模與邊界條件動態(tài)設置，在虛擬空間中完成AI模型的低成本試錯與性能驗證。在汽車制造領域，通過物理AI仿真系統(tǒng)模擬整車碰撞過程，精確計算車身結構的應力分布與形變趨勢，優(yōu)化碰撞吸能設計，較傳統(tǒng)物理測試流程縮短研發(fā)周期；在化工行業(yè)，通過仿真層模擬反應釜內的流體流動與化學反應動力學，優(yōu)化工藝參數(shù)，降低實際生產中的安全風險與能耗成本。

三是部署層：虛實協(xié)同的智能執(zhí)行系統(tǒng)。部署層通過邊緣計算設備（如NVIDIAJetson系列）將訓練成熟的AI模型部署至物理實體，實現(xiàn)“虛擬決策－物理執(zhí)行”的閉環(huán)控制。該層級依托5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等通信技術，構建“云-邊－端”協(xié)同的智能控制系統(tǒng)，支持實時數(shù)據(jù)采集、指令下發(fā)與模型遠程迭代。在工業(yè)機器人裝配場景中，邊緣計算節(jié)點實時解析視覺傳感器數(shù)據(jù)，調用訓練好的軌跡規(guī)劃模型生成運動指令，控制機械臂完成高精度裝配任務；同時，通過云端平臺對多臺設備的運行狀態(tài)進行協(xié)同調度，動態(tài)優(yōu)化生產流程。

三、物理AI技術賦能新型工業(yè)化的作用機制

（一）生產要素配置：從“資源驅動”到“數(shù)據(jù)－算力協(xié)同驅動”

物理AI以工業(yè)數(shù)據(jù)要素的深度開發(fā)與算力資源的智能調度為核心，重構生產要素配置方式。通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡，實時采集設備運行狀態(tài)、工藝參數(shù)等多模態(tài)數(shù)據(jù)，利用企業(yè)級數(shù)據(jù)中臺整合異構系統(tǒng)數(shù)據(jù)，形成標準化工業(yè)數(shù)據(jù)集，并依托區(qū)塊鏈技術實現(xiàn)數(shù)據(jù)確權與安全流通，提升數(shù)據(jù)復用效率與建模精度。在算力布局方面，構建“云－邊－端”協(xié)同網(wǎng)絡，邊緣節(jié)點部署輕量化物理引擎與實時控制算法，實現(xiàn)對工業(yè)場景的低延遲響應；云端集群則支撐大規(guī)模多物理場仿真與模型訓練，形成“邊緣實時控制 + 云端深度優(yōu)化”的算力分配模式，顯著降低物理AI應用的算力成本與能耗水平。

（二）產業(yè)鏈協(xié)同：從“鏈式分工到“物理建模驅動的網(wǎng)絡協(xié)同”

物理AI通過多物理場仿真與智能決策算法，破解產業(yè)鏈協(xié)同中的信息不對稱與物理約束難題。在供應鏈層面，基于物理引擎模擬原材料流動、設備產能、物流路徑等物理要素的動態(tài)交互，預測需求波動與瓶頸環(huán)節(jié)，優(yōu)化庫存管理與產能分配，提升供應鏈響應速度與柔性能力；在質量鏈層面，利用數(shù)字孿生技術構建產品全生命周期物理模型，實時追蹤加工過程中的力、熱、形變等參數(shù)，建立質量異常的物理溯源機制，實現(xiàn)從“事后檢測”到“實時控制”的轉變。在航空航天零部件制造中，物理AI系統(tǒng)可通過建模刀具磨損的物理機理，實時自動調整加工參數(shù)，確保關鍵尺寸精度符合設計要求，減少人工干預與返工成本。

（三）產業(yè)形態(tài)演進：從“制造單一”到“物理AI賦能的產業(yè)生態(tài)化”

物理AI催生基于物理建模能力的新型產業(yè)形態(tài)，推動制造業(yè)向高端化、服務化、綠色化轉型。在服務型制造領域，企業(yè)通過物理AI仿真平臺為客戶提供虛擬調試、工藝優(yōu)化等增值服務，將業(yè)務重心從產品銷售向“解決方案輸出”轉移，拓展價值鏈高端環(huán)節(jié)；在綠色制造領域，物理AI通過多物理場仿真優(yōu)化能源流與工藝路徑，降低生產過程的能耗與排放，同時通過虛擬訓練減少實體設備損耗，實現(xiàn)資源節(jié)約與環(huán)境友好。此外，物理AI技術的開放性與可復用性推動形成“核心企業(yè) + 高校 + 供應商”的產業(yè)生態(tài)，通過共享多物理場仿真工具、工業(yè)數(shù)據(jù)池等公共資源，加速技術創(chuàng)新與場景迭代，培育“物理 AI⁺ 工業(yè)”的新業(yè)態(tài)、新模式。

在2025世界機器人大會上，觀眾正在參觀展示出的機器人。圖/賈雅楠攝

（四）技術能力構建：從“數(shù)據(jù)驅動”到“物理先驗引導的智能決策”

物理AI的核心技術優(yōu)勢在于構建“物理機理建模-算法優(yōu)化－可信執(zhí)行”的可解釋智能體系。通過將剛體動力學、流體力學、熱力學等物理規(guī)律嵌人AI算法框架，形成“物理先驗約束下的智能決策”機制：一方面，基于第一性原理建立設備、工藝的數(shù)字化物理模型，為AI提供包含因果關系的結構化知識；另一方面，利用機器學習算法對物理模型進行動態(tài)修正，解決傳統(tǒng)機理模型在非線性、時變場景中的適應性不足的問題，使物理AI具備處理數(shù)據(jù)稀疏場景、解釋決策邏輯的能力，成為破解工業(yè)復雜系統(tǒng)智能控制難題的關鍵。

（五）人才結構重塑：從“單一技能”到“物理建模與AI應用復合能力”

物理AI的落地應用依賴兼具工業(yè)物理知識與AI技術的復合型人才。一方面，需要培養(yǎng)掌握多物理場建模、機器人自主控制等技能的研發(fā)人才，能夠將工業(yè)機理轉化為AI可識別的數(shù)學表達；另一方面，需提升產業(yè)工人對物理AI系統(tǒng)的操作、維護與優(yōu)化能力，使其能夠理解系統(tǒng)決策邏輯，并與物理AI系統(tǒng)協(xié)同配合完成復雜工作。通過高校交叉學科建設、企業(yè)實訓基地搭建、專業(yè)技能認證等機制，構建多層次人才培養(yǎng)體系，為物理AI技術的規(guī)模化應用提供人力支撐。

四、物理AI技術發(fā)展的現(xiàn)實挑戰(zhàn)

一是核心技術自主化有待進一步突破。高端硬件與基礎軟件對外依存度較高，工業(yè)級GPU芯片、高精度傳感器等關鍵器件國產化率有待提高，算力供給與物理仿真引擎性能受制于國際供應鏈。在算法與模型層面，國內研究在具身智能、空間智能等前沿領域缺乏原始創(chuàng)新，工業(yè)機器人控制算法、多物理場耦合模型等核心技術與國際領先水平存在差距，物理AI模型的自主可控能力亟待提升。

二是系統(tǒng)工程存在復雜性難題。工業(yè)場景的多樣性與動態(tài)性導致物理AI模型適配成本高企，不同工藝參數(shù)、設備特性需定制化訓練，模型跨場景遷移面臨技術壁壘。同時，虛擬仿真環(huán)境與物理實體的動態(tài)特性差異（如機械磨損、環(huán)境擾動等）易引發(fā)模型部署后的性能衰減，需建立實時校準與動態(tài)修正機制以保障物理AI決策的精準性與可靠性。

三是技術生態(tài)與標準體系滯后。物理AI開發(fā)者生態(tài)尚未成熟，缺乏面向工業(yè)場景的統(tǒng)一開發(fā)工具鏈與開源社區(qū)，中小企業(yè)在數(shù)據(jù)標注、模型訓練、部署調試等環(huán)節(jié)面臨技術門檻高、應用成本昂貴等問題。標準體系方面，物理AI數(shù)據(jù)接口規(guī)范、模型評測方法、安全倫理準則等領域缺乏統(tǒng)一框架，跨企業(yè)數(shù)據(jù)互通、模型互操作與系統(tǒng)集成成本高企，制約物理AI技術的規(guī)模化應用與產業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新。

五、物理AI技術賦能新型工業(yè)化的實踐路徑

（一）技術攻關：構建自主可控的技術體系

一是突破多物理場仿真引擎核心技術。研發(fā)支持剛-柔-流耦合的高精度物理引擎，集成力學、電磁學等物理規(guī)律建模能力，通過GPU加速、異構計算等技術提升復雜場景仿真速度至實時級響應，同時開發(fā)輕量化內核適配邊緣設備，降低工業(yè)場景算力部署門檻。

二是創(chuàng)新多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法。構建視覺－力覺－觸覺等多源數(shù)據(jù)同步采集與時空對齊框架，建立傳感器動態(tài)標定模型，優(yōu)化工業(yè)環(huán)境中感知數(shù)據(jù)碎片化、噪聲干擾等問題，提升物理AI對復雜場景的精準認知能力。

三是構建標識化模型協(xié)同技術體系。基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標識解析體系，建立“一物一碼一模型”全域關聯(lián)機制，通過區(qū)塊鏈技術實現(xiàn)物理設備、仿真模型、訓練數(shù)據(jù)的唯一標識與不可篡改關聯(lián)，依托聯(lián)邦學習與邊緣計算技術，實現(xiàn)跨企業(yè)、跨平臺模型參數(shù)安全共享與協(xié)同優(yōu)化

（二）場景驗證：推動規(guī)模化應用與標準建設

一是聚焦重點行業(yè)開展場景攻堅。在電子制造領域，部署物理AI控制系統(tǒng)優(yōu)化機器人裝配軌跡以實現(xiàn)柔性生產，通過多模態(tài)仿真提升碰撞檢測準確率；在新能源汽車焊裝場景，利用物理AI模型動態(tài)優(yōu)化焊接工藝參數(shù)，結合視覺引導技術提升焊接合格率與生產效率。

二是建立工業(yè)級評測與驗證體系。制定物理AI系統(tǒng)技術規(guī)范、多物理場模型接口標準等行業(yè)標準，構建包含運動精度、控制延遲、能耗效率等核心指標的量化評測體系，依托國家級檢測中心開展仿真－實機一致性驗證，確保技術從虛擬到現(xiàn)實的可靠遷移。

三是打造行業(yè)示范應用標桿。選取汽車制造、高端裝備等領域龍頭企業(yè)，建設物理AI全流程應用示范線，形成“需求定義－模型訓練－場景驗證－規(guī)模復制”的標準化實施路徑，通過政策引導中小企業(yè)對標升級。

（三）生態(tài)構建：完善產業(yè)支撐與創(chuàng)新生態(tài)

一是優(yōu)化算力基礎設施布局。在制造業(yè)集群區(qū)建設邊緣計算節(jié)點，構建“云－邊-端”三級算力網(wǎng)絡，實現(xiàn)設備并發(fā)通信與低延遲數(shù)據(jù)同步；推動綠色算力中心建設，整合可再生能源，降低物理AI應用能耗成本。

二是培育“物理 AI⁺ 工業(yè)”復合型人才。在高校設立交叉學科，開設“物理機理+ 機器學習 + 工業(yè)場景”融合課程，聯(lián)合企業(yè)建立實訓基地；實施專業(yè)技能認證制度，提升產業(yè)工人對物理AI系統(tǒng)的操作與維護水平。

2025世界機器人大會上展出的雙臂AI協(xié)同機器人。圖/賈雅楠攝

三是建設物理AI產業(yè)創(chuàng)新基地。以核心企業(yè)為鏈主，集聚產學研用各方主體，打造“研發(fā)－中試－應用”一體化生態(tài)基地，提供多物理場仿真平臺、工業(yè)數(shù)據(jù)共享池等公共服務；建立產業(yè)聯(lián)盟與開源社區(qū)，推動技術成果與行業(yè)解決方案的開放共享，形成生態(tài)協(xié)同發(fā)展格局。

六、結論與展望

物理AI技術通過融合空間智能的認知性、具身智能的行動性與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的平臺性，正在重塑新型工業(yè)化的底層邏輯。其以“物理規(guī)律建模-多模態(tài)數(shù)據(jù)驅動－智能決策執(zhí)行”為技術主線，突破傳統(tǒng)工業(yè)化在生產要素配置、產業(yè)鏈協(xié)同、產業(yè)形態(tài)升級中的物理約束與數(shù)據(jù)壁壘，顯著提升工業(yè)系統(tǒng)的生產效率、資源配置精度與可持續(xù)發(fā)展能力，為我國推進新型工業(yè)化、培育新質生產力提供了關鍵技術路徑。當前，我國需以技術攻關突破核心技術瓶頸，以場景驗證提升應用成熟度，以生態(tài)構建完善產業(yè)支撐。未來，物理AI將推動工業(yè)系統(tǒng)向“全域感知、自組織協(xié)同、自主進化”的智慧化形態(tài)演進。我國應把握科技革命機遇，加強原始創(chuàng)新與生態(tài)協(xié)同，依托政策引導與產學研聯(lián)動，在物理AI領域確立全球技術主導權，加速制造業(yè)高端化、智能化、綠色化轉型，為全球新型工業(yè)化發(fā)展提供中國方案。

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（劉騰飛系工程師；李琦琦系工程師；孫強系工程師）