物理AI一驅動新型工業化的智造引擎

一、引言

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

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“數字孿生-物理實體”的閉環交互體系，實現AI決策對物理系統的精準控制。物理AI既需要具備數據處理與模式識別能力，也需符合物理世界的客觀規律，理解融合力學、電磁學、熱力學等基礎理論，從而解決工業場景中復雜物理場耦合、多體系統動力學交互等難題。例如，在工業機器人領域，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，成為破解傳統工業化效率瓶頸的核心突破口。我國作為全球最大的工業國，擁有完整的工業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通過集成傳感器網絡、多物理場仿真引擎、工業機理模型與強化學習算法等，構建數字世界與物理實體的高保真交互系統，推動工業生產從“經驗驅動”向“數據一模型驅動”轉型，為進一步提高我國工業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升級需求，系統探討物理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實踐經驗，為我國新型工業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如何通過技術創新實現對工業系統的精準建模；其在生產要素配置、產業鏈協同中發揮何種作用；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智能化轉型中確立競爭優勢提供系統性解決方案。

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作為面向工業物理系統的智能技術體系，其核心在于通過“物理規律建模+ 多模態數據驅動 + 智能算法優化”的三重邏輯架構，實現對復雜工業場景的精準模擬與智能決策。這一技術體系以工業物理系統的客觀規律為基礎，融合先進感知技術與智能算法，與傳統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，構建工業系統的機理模型，突破傳統數據驅動模型的“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學表達，實現對工業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、應力應變演化規律，有效解決傳統數據模型在復雜工藝參數下的泛化能力不足問題，提升工藝規劃的科學性與穩定性。

二是多模態感知的融合性。物理AI整合視覺、力覺、觸覺等多源異構傳感器數據，構建全域感知體系。通過時空對齊算法、噪聲抑制技術與數據融合模型，實現多模態數據誤差控制在 5% 以內，顯著提升環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據，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，實現裝配過程的動態精準控制。

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，通過毫秒級數據同步機制，實現虛擬仿真與實際生產的動態協同。通過構建“數字孿生-物理實體”閉環控制體系，確保AI模型從仿真環境到實際生產的可靠遷移，指令閉環延遲可控制在1ms以內，滿足工業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：基于工業數據的智能模型構建。訓練層以工業數據為驅動，通過“真實數據采集－合成數據增強－算法迭代優化”流程，構建具備工業場景適應性的智能模型。該層級整合多源異構數據（包括設備運行日志、工藝參數、質量檢測結果等），運用生成對抗網絡、強化學習等算法，對機器人運動規劃、設備故障診斷等復雜任務進行模型訓練。例如，通過模擬數千種工業設備異常工況（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，提升系統在非結構化環境中的魯棒性。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。仿真層依托專業建模平臺，構建高保真工業數字孿生體，實現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，通過參數化建模與邊界條件動態設置，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，優化碰撞吸能設計，較傳統物理測試流程縮短研發周期；在化工行業，通過仿真層模擬反應釜內的流體流動與化學反應動力學，優化工藝參數，降低實際生產中的安全風險與能耗成本。

三是部署層：虛實協同的智能執行系統。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“虛擬決策－物理執行”的閉環控制。該層級依托5G、工業互聯網等通信技術，構建“云-邊－端”協同的智能控制系統，支持實時數據采集、指令下發與模型遠程迭代。在工業機器人裝配場景中，邊緣計算節點實時解析視覺傳感器數據，調用訓練好的軌跡規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進行協同調度，動態優化生產流程。

三、物理AI技術賦能新型工業化的作用機制

（一）生產要素配置：從“資源驅動”到“數據－算力協同驅動”

物理AI以工業數據要素的深度開發與算力資源的智能調度為核心，重構生產要素配置方式。通過工業物聯網傳感器網絡，實時采集設備運行狀態、工藝參數等多模態數據，利用企業級數據中臺整合異構系統數據，形成標準化工業數據集，并依托區塊鏈技術實現數據確權與安全流通，提升數據復用效率與建模精度。在算力布局方面，構建“云－邊－端”協同網絡，邊緣節點部署輕量化物理引擎與實時控制算法，實現對工業場景的低延遲響應；云端集群則支撐大規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）產業鏈協同：從“鏈式分工到“物理建模驅動的網絡協同”

物理AI通過多物理場仿真與智能決策算法，破解產業鏈協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交互，預測需求波動與瓶頸環節，優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，建立質量異常的物理溯源機制，實現從“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系統可通過建模刀具磨損的物理機理，實時自動調整加工參數，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）產業形態演進：從“制造單一”到“物理AI賦能的產業生態化”

物理AI催生基于物理建模能力的新型產業形態，推動制造業向高端化、服務化、綠色化轉型。在服務型制造領域，企業通過物理AI仿真平臺為客戶提供虛擬調試、工藝優化等增值服務，將業務重心從產品銷售向“解決方案輸出”轉移，拓展價值鏈高端環節；在綠色制造領域，物理AI通過多物理場仿真優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，實現資源節約與環境友好。此外，物理AI技術的開放性與可復用性推動形成“核心企業 + 高校 + 供應商”的產業生態，通過共享多物理場仿真工具、工業數據池等公共資源，加速技術創新與場景迭代，培育“物理 AI⁺ 工業”的新業態、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“數據驅動”到“物理先驗引導的智能決策”

物理AI的核心技術優勢在于構建“物理機理建模-算法優化－可信執行”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修正，解決傳統機理模型在非線性、時變場景中的適應性不足的問題，使物理AI具備處理數據稀疏場景、解釋決策邏輯的能力，成為破解工業復雜系統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物理知識與AI技術的復合型人才。一方面，需要培養掌握多物理場建模、機器人自主控制等技能的研發人才，能夠將工業機理轉化為AI可識別的數學表達；另一方面，需提升產業工人對物理AI系統的操作、維護與優化能力，使其能夠理解系統決策邏輯，并與物理AI系統協同配合完成復雜工作。通過高校交叉學科建設、企業實訓基地搭建、專業技能認證等機制，構建多層次人才培養體系，為物理AI技術的規模化應用提供人力支撐。

四、物理AI技術發展的現實挑戰

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新，工業機器人控制算法、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。

二是系統工程存在復雜性難題。工業場景的多樣性與動態性導致物理AI模型適配成本高企，不同工藝參數、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，虛擬仿真環境與物理實體的動態特性差異（如機械磨損、環境擾動等）易引發模型部署后的性能衰減，需建立實時校準與動態修正機制以保障物理AI決策的精準性與可靠性。

三是技術生態與標準體系滯后。物理AI開發者生態尚未成熟，缺乏面向工業場景的統一開發工具鏈與開源社區，中小企業在數據標注、模型訓練、部署調試等環節面臨技術門檻高、應用成本昂貴等問題。標準體系方面，物理AI數據接口規范、模型評測方法、安全倫理準則等領域缺乏統一框架，跨企業數據互通、模型互操作與系統集成成本高企，制約物理AI技術的規模化應用與產業鏈協同創新。

五、物理AI技術賦能新型工業化的實踐路徑

（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，同時開發輕量化內核適配邊緣設備，降低工業場景算力部署門檻。

二是創新多模態數據融合算法。構建視覺－力覺－觸覺等多源數據同步采集與時空對齊框架，建立傳感器動態標定模型，優化工業環境中感知數據碎片化、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同技術體系。基于工業互聯網標識解析體系，建立“一物一碼一模型”全域關聯機制，通過區塊鏈技術實現物理設備、仿真模型、訓練數據的唯一標識與不可篡改關聯，依托聯邦學習與邊緣計算技術，實現跨企業、跨平臺模型參數安全共享與協同優化

（二）場景驗證：推動規模化應用與標準建設

一是聚焦重點行業開展場景攻堅。在電子制造領域，部署物理AI控制系統優化機器人裝配軌跡以實現柔性生產，通過多模態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模型動態優化焊接工藝參數，結合視覺引導技術提升焊接合格率與生產效率。

二是建立工業級評測與驗證體系。制定物理AI系統技術規范、多物理場模型接口標準等行業標準，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實的可靠遷移。

三是打造行業示范應用標桿。選取汽車制造、高端裝備等領域龍頭企業，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－規模復制”的標準化實施路徑，通過政策引導中小企業對標升級。

（三）生態構建：完善產業支撐與創新生態

一是優化算力基礎設施布局。在制造業集群區建設邊緣計算節點，構建“云－邊-端”三級算力網絡，實現設備并發通信與低延遲數據同步；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”復合型人才。在高校設立交叉學科，開設“物理機理+ 機器學習 + 工業場景”融合課程，聯合企業建立實訓基地；實施專業技能認證制度，提升產業工人對物理AI系統的操作與維護水平。

2025世界機器人大會上展出的雙臂AI協同機器人。圖/賈雅楠攝

三是建設物理AI產業創新基地。以核心企業為鏈主，集聚產學研用各方主體，打造“研發－中試－應用”一體化生態基地，提供多物理場仿真平臺、工業數據共享池等公共服務；建立產業聯盟與開源社區，推動技術成果與行業解決方案的開放共享，形成生態協同發展格局。

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互聯網的平臺性，正在重塑新型工業化的底層邏輯。其以“物理規律建模-多模態數據驅動－智能決策執行”為技術主線，突破傳統工業化在生產要素配置、產業鏈協同、產業形態升級中的物理約束與數據壁壘，顯著提升工業系統的生產效率、資源配置精度與可持續發展能力，為我國推進新型工業化、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，以生態構建完善產業支撐。未來，物理AI將推動工業系統向“全域感知、自組織協同、自主進化”的智慧化形態演進。我國應把握科技革命機遇，加強原始創新與生態協同，依托政策引導與產學研聯動，在物理AI領域確立全球技術主導權，加速制造業高端化、智能化、綠色化轉型，為全球新型工業化發展提供中國方案。

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（劉騰飛系工程師；李琦琦系工程師；孫強系工程師）