英伟达赌“物理AI”：下一个风口，还是另一个GE？ Predix?

“物理AI”很快就进入了我们的视野，但它的进步似乎比预期的要快。可以说，英伟达对物理AI的“大胆赌注”已经初具规模。

众所周知，2025年，人工智能正突破虚拟世界的边界，进入物理世界的深水区。

英伟达正在以一种雄心勃勃的方式推动这个过程:打造“物理AI”的平台级基础设施，重构从训练、模拟到部署的全链条。

从最初的概念到现在的产业联动，英伟达的“物理AI”战略开始有了现实可验证的轮廓。西门子、宝马、富士康、施耐德、欧姆龙、欧姆龙等一批世界领先的工业巨头。SAP、通用汽车等-正在与英伟达合作，将AI引入复杂的物理系统，如制造、仓储、自动驾驶、机器人等。

今日本文不仅仅是关注英伟达的物理AI，而是关于以下几个关键问题：

• 最近热词一个接一个，有代表性的例如，物理AI、具体智能和空间智能这三个术语到底有什么不同？它们是同义词，进化链，还是范式竞争？
• 英伟达的下注与十年前GE推出的Predix工业互联网平台有何不同？为什么GE失败了，英伟达会一次又一次地犯错吗？
• 面对“物理AI”的新浪潮，如何参与整个AI产业链的开发者、硬件公司和系统集成商？如何避免盲目随大流？如何构建真正可持续的创新能力？

在AI从对话模型到智能身体的转折点上，我们不仅要热衷于技术，还要有系统的战略判断和历史性的冷静思考。

物理AI、身体智能与空间智能：AI通向现实世界的路径分叉口

在英伟达相对激进和系统的推动下，“物理AI”这个术语开始频繁出现在技术媒体和产业报告中。然而，这不是一个概念的“独角戏”，而是一个复杂而微妙的交汇，与近年来AI学术界和工业界不断探索的两个关键方向。

三者既有继承关系，又有范式差异。

它们代表了AI如何感知世界、融入世界、改变世界的不同思维方式。如果概念不明确，行业就很难识别趋势；如果不理解差异，公司就无法做出明确的技术选择和战略下注。

因此，在分析英伟达的平台布局之前，我们需要先回答一个根本问题:什么是物理AI？它和智能和空间智能有什么区别？通向物理世界的真正入口是谁？

结论可以简单概括为，空间智能是感知认知，具体智能是行动身体，物理AI是连接感知和行为的中心系统，真正让AI进入物理世界。

1. 空间智能：AI了解3D世界的感知器官

空间智能关注的是AI如何理解三维空间结构，物体之间的相对关系，环境中的几何拓扑等等。

这个概念是由斯坦福教授李飞飞于2023年提出的，这是一次从计算机视觉向认知智能的转变。

空间智能的核心是构建世界模型。它让AI知道“这只猫在桌子上，猫在移动，下一秒可能会掉下来，而不仅仅是识别“这是一只猫”。

空间智能可以说是具体智能和物理AI的感知认知器官和底座。

2. 身体智能：让AI拥有“身体”和“体验”

具体智能是一种更具哲学性和认知性的科学背景观:智能需要通过身体和环境的互动获得，这是由许多学者和企业家共同推动的，DeepMind、OpenAI、斯坦福大学等对此进行了长期的研究和实践。

强调智能不仅存在于算法中，而且存在于感知-运动-反馈的闭环中。机器人，强化学习，元学习（Meta Learning）等待是常见的技术媒介。

在这个范式下，训练一个智能体，不是给它喂数据，而是让它“亲身体验”。：

• 机器人行走、抓取、探索的过程
• 在虚拟环境中加强学习
• 自我学习模拟世界

具体智能是空间智能的“动作延伸”，是物理AI的“生命核心”。

3. 物理AI：从理解世界到改变命运

物理学AI是英伟达CEO黄仁勋提出的一个更具平台化和系统化工程色彩的概念，旨在构建一个完整的智能系统，不仅可以理解物理世界，还可以在其中“行动、改变和部署”。它包括三个关键能力闭环:

• 理解(空间智能) 多模态感知)
• 学习训练(生成数据) 虚拟仿真 通用模型）
• 部署实施(嵌入式系统) 机器人 自动驾驶系统)

简而言之，物理AI是具有智能的系统平台演变，是空间智能的工业级落地通道。这是AI从“语义理解”向“物理控制”的飞跃。

它们之间的关系是紧密而复杂的。

物理AI、虽然智能和空间智能有不同的起源和不同的技术路径，但它们本质上都在尝试处理同样的问题:让AI从“语言智能”走向“物理智能”。

他们的共同目标是让智能身体不仅能理解世界，还能感知、认知和行动，从符号“说”到现实“做”的演变。

从技术角度来看，这三者高度交叉:多模态学习、3D模拟、数据生成、学习和数字孪生等关键技术，几乎是三者共同依赖的基本能力。

同时，在应用领域，也存在着自动驾驶、机器人、智能制造、物流和医疗等复杂的物理场景，这些场景都是他们一直在讨论的落地方向。

但是三者的定位和进化路径却不同。

空间智能最早源于计算机视觉与认知科学的交叉研究，强调AI对现实世界中三维空间结构、物体关系和动态变化的理解。

它是让智能体“了解世界”的第一步，在自动驾驶中得到广泛应用，SLAM、导航和AR/VR等场景。其技术重点在于提高空间感知和建模能力，整体仍偏向于工具层和中间件，工业化程度相对局部。

具身智能它是从认知科学和机器人研究中发展起来的，主张智能需要通过身体和环境的互动来产生，强调感知-动作之间的联系和经验学习。

这使得具体智能成为一般机器人和虚拟智能体发展的关键路径，但目前仍以学术研究为主，商业化相对有限。它更像是物理智能的“哲学和方法论”，而不是一个完整的工业计划。

相比之下，物理AI它是一种新的范式，具有更系统的工程特性和产业化倾向。英伟达等公司推广的物理AI起源于现实世界中智能系统培训、部署和反馈的综合需求。

它不仅包括空间智能的认知能力和智能的行为机制，还强调如何构建从数据到模型，从模拟到部署的闭环平台系统。其核心技术包括生成数据生成和虚拟模拟平台(如Omniverse)、目标是服务于工业机器人、自动驾驶、智能工厂等大型物理系统，具有模型泛化能力和边缘布署能力。

所以，物理AI不仅仅是一条技术路径，更是平台化和生态建设的战略选择。

从未来趋势判断来看，虽然具体智能和空间智能代表了感知和行为的重要方向，但它们仍然局限于局部能力或研究项目，缺乏统一的组织结构。

物理人工智能正在通过平台闭环整合上述能力，并在多个关键行业快速形成落地案例。随着英伟达、西门子、宝马、富士康、通用汽车等巨头的不断增加，物理人工智能已经从实验室走向现实场景，成为更系统、更具商业潜力的AI延伸到物理世界的范式。

总的来说，物理AI不仅更符合行业需求，而且具备构建生态的能力，因此更有可能成为引领下一个AI核心趋势的主导作用。它代表“智能身体” 空间智能 工业平台化 数据闭环的融合，不仅仅是一种学术理念，更是一种商业化的“操作系统”战略。

十年轮回：工业智能的两次赌博

英伟达提出的“三台计算机”架构是物理AI的关键：

• 第一台计算机-训练大脑：将真实数据与生成数据相结合，训练“机器人大脑”(以GR00T为代表)；
• 第二台计算机-虚拟教室：在Omniverse的支持下，构建一个高性能的虚拟环境，让AI在其中进行模拟、学习、试错；
• 第3台计算机-实际部署：将训练好的模型部署到现实世界中的机器人、自动驾驶系统、工厂设备中。

这不是一个封闭的系统，也不是一个“终极商品”，而是一个赋能开发者的全栈工具包:英伟达正在构建一个跨越虚拟和现实的物理AI开发宇宙，从GPU芯片到CUDA库，从AI模型到生成数据平台，从模拟引擎到布局硬件。

如果说“物理AI”是目前更具系统性、更具落地性的智能范式，那么它一定也面临着来自历史的镜像挑战。

在深刻理解了物理AI的概念及其与智能和空间智能的区别之后，我们不能忽视一个尴尬的事实——这已经不是第一次有人试图用软件和数据重塑工业世界了。

通用电气2012年（GE）其工业互联网战略在全球范围内高调推出，核心平台叫Predix，这是工业界第一个“物联网” 云计算 大数据 AI“系统整合的尝试之一，意味着工业互联网概念的兴起。

Predix是一种针对工业设备的操作系统，其核心理念可概括为“三化”，其核心理念可概括为“三化”：数字化，工业设备和流程的全面传感器化和联网化；智能化，利用云计算和机器学习进行数据预测和升级；平台化，提供支持设备访问、数据处理和应用开发的标准化平台。

GE的愿景和今天的英伟达完全一样:通过数据收集、边缘计算、云平台、数字孪生和预测维护，打造面向物理世界的“操作系统”，完全改造能源、制造、医疗、交通等传统产业。

即使在那个时候，GE也提出了工业版“大脑-神经-肌肉”的隐喻框架，试图将每个涡轮机、油井和输电站智能注入。

这个听起来和今天的“物理AI”有多相似？

从数据到模型，从模拟到部署，从封闭系统到平台生态。然而，在过去的十年里，Predix几乎淡出了主流视线，GE不得不大幅缩小其数字业务，甚至出售一些Predix资产。

Predix是工业互联网平台的“鼻祖”，它试图用软件重塑工业设备的智能，虽然没有完全商业化，但它的理念对英伟达物理AI战略等后来者产生了深远的影响。

当前AI与工业紧密结合的趋势下，回顾GE工业互联网战略的得失，对比英伟达物理AI战略，可以为产业链上的企业提供更清晰的方向和警示。

问题是：为什么GE的工业互联网战略失败了？英伟达是否可能步其后尘？

答案的关键在于，虽然两者表面相似，但战略底层的逻辑、技术机会、系统结构和生态路径存在本质差异。

GEPredix是一种典型的“工业企业做平台”尝试，问题在于它既想做平台，又不能真正摆脱“设备制造商”的身份。

虽然GE有一个开放的“愿景”，但最终的实践证明，Predix服务的更多的是GE自己的设备，而无法构建一个对第三方开放、可扩展、自我进化的生态系统。

它试图从上到下规范一个极其复杂多样的工业世界，却忽略了开发者、客户和场景的多样性和复杂性。Predix更像是一个“自用”的数字工程，而不是一个真正具有平台属性的技术生态。

相比之下，虽然英伟达的物理AI战略也有平台欲望，但其路径选择更像是“开发者优先考虑” “工具链先行”。

英伟达明确表示，从Omniverse的数字孪生建模到Cosmos的合成数据链接，再到DGX和Jetson的实践和部署平台，它提供了从Omniverse的数字孪生建模到Cosmos的合成数据链路，而不是专属于某个价值链的全部物理AI产业链。

更加重要的是，英伟达遇到了一个更好的时代窗口。

当GE使力Predix时，云计算仍处于普及阶段，AI算法刚刚进入深度学习初期，模拟模拟尚未成熟，数据闭环难以形成。

如今，大型AI模型、生成模拟、硬件加速、数据飞轮、开源生态已经形成了“数据生成”→模型训练→虚实投射→全链路实体布署的基本条件。

物理学AI并非孤立的技术弹跳，而是系统地在多个成熟的技术交汇处进行迭代。

毫无疑问，英伟达并非没有风险。

每个平台建设者都面临着同样的挑战:如何让生态真正自己运行，而不是靠自己去推动；如何让开发者继续参与，而不是短期迁移；如何在统一的技术基础上抽象定制工业场景的差异。

但英伟达的平台架构不同于GE的封闭、单点、重资产玩法，具有开放、模块化、轻量级布局等天然优势。它不是试图“替代”工业系统，而是“嵌入”工业流程；它不是高举高打，而是通过开发工具和底层芯片形成“生态渗透”；它不强调“平台锁定”，而是强调“工具赋能”。

那就是两者命运分离的核心。

GE是工业物联网的先驱，却死在了“封闭平台”的孤岛上；另一方面，英伟达正在推动物理AI成为连接虚拟和现实的桥梁，拥有开放的生态和系统闭环。

无论名词是“物理AI”还是别的什么，都可以肯定的是，AI将来不再只活在屏幕上，而是会进入工厂、仓库、城市和医院。谁能控制物理世界中的智能体，谁就有未来计算平台的主动权。

工具，平台和生态：谁真正拥有物理AI的未来？

人与生态是平台成败的关键。

那么，在这场物理AI大赛中，产业链上的其他参与者应该如何处理自己呢？如何防止它成为下一个“GE"？这个问题将是我们这部分要讨论的重点。

每个节点公司都面临着英伟达正在建立的这一“物理AI操作系统”的新战略选择。

无论是机器人创业公司、工业自动化集成商还是传统制造巨头，都已经意识到这种技术范式变革的临近。然而，站在风口并不意味着你能飞；被卷入潮流并不意味着你有方向。

如果前两部分讨论的是物理AI的技术逻辑平台格局，那么现在的问题就变成了:产业链上的参与者在这个看似必然的系统进化中应该怎么做？应该避免什么？

一是盲目随大流，是物理AI最大的陷阱。

目前市场上的一个危险趋势是将物理AI作为一个“营销理念”来包装，而不是建立一个技术体系。有些公司急于贴标签，占据出路。结果他们只是表面接入英伟达的工具链，匆忙推出模拟界面，发布AI演示视频。事实上，底层能力、数据闭环和系统结构没有积累。也就是说，它是用演示代替实现，用概念掩盖结构性缺陷。

更大的风险在于物理AI不是“模块叠加”，而是“范式转移”。它需要企业重新思考一整套系统工程，如R&D流程、数据管理、模型培训、部署结构、软硬协同等。任何想用“贴皮整合”来蹭热度的企业，最终都会在落地阶段表现出系统性的不足。

从这个意义上说，物理AI不是一场“技术速度”，而是一场“系统能力管理”的较量。它更像是一个“行业重构”，而不仅仅是一个“小商品升级”。

真正的参与，从“能力内生化”开始。

对于开发者和机器人企业来说，核心战略是能力内部。这意味着我们不仅要“使用英伟达的工具”，还要了解这些工具构建的底层逻辑，在其中构建自己独特的闭环能力。

例如，开发者应该专注于构建具有迁移和泛化能力的模型训练架构，而不仅仅是为了提高单一场景；机器人公司应该在感知、控制和动作规划之间构建独立的数据采集和学习周期，而不是依靠静态建模；自动化解决方案提供商应该从“项目制”思维转变为“实用化” 平台化的可重用结构。

此外，公司的重点是在自己的系统中构建“虚实融合”的能力:可以模拟 能训练 能布署 可以反馈。这一能力一旦建立，就有“自我进化”的潜力，而非陷入平台依赖和工具锁定。

构建环城河的关键：数据、场景和反馈回路

物理学AI时代，真正稀缺的资源不再是模型，也不再是计算率，而是高质量、结构化、可用于训练的物理世界数据。

谁掌握了真实的交互数据，谁就掌握了模型演变的燃料；谁建立了情景级数据闭环，谁就有了不可替代的信息反馈。

因此，产业链上的企业应该思考:我的系统能否持续生成培训数据？我的场景有通用转移价值吗？我的反馈能反馈模型优化吗？

这就要求公司成为平台生态中“能产出、能反馈、能积累”的节点，而不仅仅是“接入平台”。否则，所有表面创新最终都会成为平台的“数据供应商”或“能力中介”。

写在最后

从Predix到Omniverse，从工业物联网到物理AI，技术史的进程从来没有缺少宏大的叙事。

当每一轮范式转移到来时，资本和媒体的流行、公司的盲目跟进和技术的乌托邦想象是不可或缺的。泡沫退去的时候，往往是那些在热潮中保持专注，在冷却期不断积累的人。

物理AI确实是一种技术范式的转变。它不仅重塑了AI的发展模式，也挑战了我们对“智能系统”如何与现实世界互动的基本认知。它汇集了许多前沿技术的组合方向，如智能、空间理解、多模式学习、模拟训练和系统部署，这确实给机器人、自动驾驶和智能制造带来了新的可能性。

但是由于它的复杂性，物理AI不可能是一个短期的风口，而更像是一个超过十年的系统工程。

它需要跨越模型、数据、计算率、接口、标准、生态等多个层次的协同演变，每个环节的成熟并非一蹴而就。

例如，从2017年Transformer论文出版到GPT-4的广泛应用，整整花了六年时间；而且物理AI所涉及的系统复杂程度远远高于语言模型，其周期只会更长，不会更短。

所以，对于行业来说，真正重要的不是“是否入市”，而是什么姿势、节奏、结构能力。盲目追逐平台叙事只会成为巨头生态的边缘节点；急于推出“物理AI产品”，通常会陷入不可持续的实验泥潭，没有数据闭环、计算率积累和系统认知。

短期期望应降低，长期准备应更加耐心。

放弃“快速颠覆”的幻想，转变为“渐进演变”的策略。将资源投入到数据、现实与现实的融合能力、模型训练闭环和开发者生态的构建上，从五年甚至十年的角度积累场景理解和系统集成能力。

唯有如此，物理AI才能从今天的技术设想走向明天的行业现实。

参考资料：

英伟达Omniverse物理AI操作系统已经扩展到更多的行业和合作伙伴，来源：英伟达

2.Nvidia’s bold bet on physical AI takes shape，来源：maginative.com

3.The evolution of AI from AlphaGo to AI agents, physical AI and beyond，来源：technologyreview.com

本文来自微信公众号“物联网智库”（ID：作者：彭昭，36氪经授权发布，iot101)。

本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。

免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com