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2026年,等待AI進入物理世界

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當(dāng)?shù)貢r間2026年3月10日,英偉達創(chuàng)始人黃仁勛發(fā)表了署名長文,提到了AI(人工智能)的“五層蛋糕”框架。文章回顧了過去一年,黃仁勛總結(jié)稱,AI跨越了一個重要門檻——模型性能顯著提升,可以大規(guī)模投入使用;推理能力增強,幻覺現(xiàn)象減少,落地應(yīng)用能力大幅提升;基于AI構(gòu)建的應(yīng)用首次開創(chuàng)真實的經(jīng)濟價值。

梳理過去三個月黃仁勛在不同場合的表述,這種“真實價值”的創(chuàng)造,首先源于智能體的落地應(yīng)用。今年2月英偉達四季度財報會上,黃仁勛說:“智能體AI已迎來發(fā)展拐點,其實用性在全球企業(yè)中得到廣泛驗證,由此帶來的算力需求呈爆發(fā)式增長。”

2月以來,OpenClaw(開源AI智能體)在全世界多個行業(yè)的快速落地,印證了這一拐點的判斷。智能體的普及與成熟,讓AI與人的交互告別了單一的對話窗口,開始通過計算機和網(wǎng)絡(luò),在虛擬世界中處理人們真實的任務(wù)。

但在智能體浪潮之外,一股潛力巨大、影響尚未完全釋放的技術(shù)浪潮,已經(jīng)開始進入全球人工智能巨頭的任務(wù)列表——面向真實世界的世界模型或物理模型。這一模型被認(rèn)為能夠理解真實世界的空間邏輯和物理邏輯,讓人工智能真正融入現(xiàn)實的生活、生產(chǎn)場景。

從今年1月CES演講到上述財報會,黃仁勛多次強調(diào)了這一路線的潛力。今年2月,英偉達還與法國工業(yè)軟件巨頭達索系統(tǒng)宣布達成長期戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系,共同為各行業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景搭建共享工業(yè)的AI架構(gòu)。達索系統(tǒng)旗下的SOLIDWORKS、CATIA,均為工業(yè)領(lǐng)域主流的設(shè)計軟件。

在四季度財報會上,黃仁勛說:“我們正迎來智能體AI的發(fā)展浪潮,而接下來的下一個浪潮,就是實體AI——將AI和智能體系統(tǒng)應(yīng)用于制造業(yè)、機器人等物理領(lǐng)域,這一領(lǐng)域?qū)槲覀儙砭薮蟮陌l(fā)展機遇。”

AI走向真實世界

一個能理解真實世界的AI,需要具備什么能力?

黃仁勛在2026年CES大會主題演講中給出了答案?,F(xiàn)實世界有一些基本特性,比如具有恒常性,“東西放在這里,我轉(zhuǎn)過頭再看,它還在那里”;具備因果關(guān)系,“我推它,它會倒下”。

但一個AI要理解真實世界,還需要掌握摩擦力、重力、慣性等物理規(guī)律,知道重型卡車需要更長的剎車距離。這些對人類而言是常識,對AI卻完全陌生。

過去的AI革命,本質(zhì)上是在“符號空間”里的突破。從BERT到ChatGPT,大模型學(xué)會了理解語言的語法、語義、語境,甚至能完成復(fù)雜的推理任務(wù),但對真實世界的物理規(guī)律——重力、摩擦、慣性、因果——幾乎一無所知。一個能寫出優(yōu)美散文的大模型,并不清楚一塊石頭從山坡滾落會發(fā)生什么?!拔锢鞟I”正是為填補這一鴻溝而生。黃仁勛將其定義為“能夠理解自然法則的AI”,核心是讓AI不再只處理語言符號,而是真正理解并與物理世界交互。

他認(rèn)為,這將是AI發(fā)展的下一個階段,也將對世界產(chǎn)生巨大的影響和改變。從產(chǎn)業(yè)維度看,理解真實世界的AI將通過自動駕駛與機器人,重塑龐大的汽車、交通與制造業(yè)。今年前三個月,英偉達已推出多款圍繞物理世界的架構(gòu)與產(chǎn)品。

不止英偉達,2026年前三個月,在Agent(智能體)熱潮席卷全球的同時,硅谷圍繞世界AI的布局動作頻頻。

GoogleDeepMind的Genie3在1月底正式向公眾開放,用戶可以輸入文字,讓Genie3實時生成可交互的三維環(huán)境。Waymo隨即在2月將其改造為自動駕駛專用仿真工具,用于生成車隊在現(xiàn)實道路上幾乎難以遭遇的極端場景,如龍卷風(fēng)、洪水路面或突然出現(xiàn)在路口的大象。

更具標(biāo)志意義的,是圖靈獎得主YannLeCun的出走。他在2025年底離開Meta,創(chuàng)立AMILabs,并在3月10日宣布完成10.3億美元種子融資,投前估值達35億美元,成為歐洲有史以來最大的種子輪融資,英偉達與三星也在投資方之列。

LeCun的判斷是:大語言模型是條死路,因為它無法真正理解物理世界如何運作。他的新公司押注的是JEPA架構(gòu)——一種不預(yù)測每一個像素細(xì)節(jié),而是學(xué)習(xí)理解世界結(jié)構(gòu)的AI框架,目標(biāo)應(yīng)用方向包括醫(yī)療、機器人和工業(yè)自動化。

與此同時,“AI教母”李飛飛的WorldLabs在2月完成新一輪10億美元融資,估值逼近50億美元,其首款產(chǎn)品Marble已上線,專注于生成物理規(guī)律正確的三維世界。AMILabs的CEO在融資后預(yù)言:六個月內(nèi),每家公司都會自稱“世界模型公司”來融資。這個預(yù)言本身,已經(jīng)說明了這條賽道的溫度。

讓AI更好地理解真實世界,這一點,在2026年已經(jīng)相當(dāng)清晰。

制造業(yè)的AI“拐點時刻”

當(dāng)?shù)貢r間2026年2月3日,在結(jié)束亞洲行程后,黃仁勛趕往了美國休斯敦,出現(xiàn)在達索系統(tǒng)3DEXPERIENCEWorld大會上。

在那里,他與達索系統(tǒng)CEOPas-calDaloz共同宣布了一項被稱為“25年來規(guī)模最大”的戰(zhàn)略合作——將英偉達的加速計算與AI能力,與達索系統(tǒng)的虛擬孿生平臺深度融合。達索系統(tǒng)已創(chuàng)立四十余年,旗下的3DEXPERI-ENCE平臺服務(wù)超過4500萬用戶和40萬家客戶。這家法國公司是全球制造業(yè)最深處的軟件供應(yīng)商之一——從飛機發(fā)動機到消費品外殼,背后幾乎都有它的影子。

這一合作指向了一個重要的領(lǐng)域:工業(yè)。過去,盡管大語言模型在部分領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用,但由于可靠性和對真實世界理解的缺乏,在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用仍舊十分有限。雙方合作的核心目標(biāo),被定義為構(gòu)建“工業(yè)世界模型”——經(jīng)過科學(xué)驗證、扎根于物理學(xué)的AI系統(tǒng),可作為生物學(xué)、材料科學(xué)、工程和制造領(lǐng)域的關(guān)鍵任務(wù)平臺。達索系統(tǒng)同時通過旗下云品牌OUTSCALE,在全球三大洲基于英偉達最新AI基礎(chǔ)設(shè)施部署“AI工廠”,旨在為3DEXPERIENCE平臺上的AI模型提供增強功能,同時確??蛻魯?shù)據(jù)隱私與主權(quán)。

達索系統(tǒng)專業(yè)客戶事業(yè)部全球高級副總裁GianPaoloBassi在接受經(jīng)濟觀察報等媒體采訪時表示,很多大模型公司不可能創(chuàng)建新的原子結(jié)構(gòu),也做不了新的合金、新型的飛機或航天設(shè)備,因為他們的關(guān)注主要是語言模型,不具備這些專業(yè)知識去開發(fā)一個藥品、開發(fā)一個新的設(shè)備。達索系統(tǒng)的核心優(yōu)勢,恰恰在于這些“硬知識”已經(jīng)被沉淀在軟件里。Bassi說:“我們的知識是在軟件里面,有一些工業(yè)相關(guān)的專業(yè)知識,在這一領(lǐng)域達索系統(tǒng)具備得天獨厚的優(yōu)勢。”

這意味著人工智能必須從專業(yè)知識出發(fā)、重新建構(gòu)體系。以規(guī)范要求嚴(yán)苛的醫(yī)療設(shè)備行業(yè)為例,傳統(tǒng)的驗證周期漫長、成本高昂,但通過AI的協(xié)助,工程師可以模擬很多不同的情況,更有效、更快速地完成產(chǎn)品,同時有更高的質(zhì)量。

更大的野心在于:通過AI的協(xié)助,過去需要反復(fù)制作物理原型才能完成的測試,如今可以在數(shù)字世界中以極低成本完成大量平行迭代,這意味著產(chǎn)品從原材料到組裝的整個供應(yīng)鏈流程和其中的生產(chǎn)流程,都可以在虛擬世界中重建。

達索系統(tǒng)專業(yè)客戶事業(yè)部全球高級副總裁GianPaoloBassi在接受經(jīng)濟觀察報等媒體采訪時表示:“達索系統(tǒng)多年來構(gòu)建了高度真實的虛擬孿生模型,而與英偉達的合作,使這些模型能夠在大規(guī)模、高精度和接近實時的條件下運行,并被AI直接使用,從而讓虛擬孿生從工程工具升級為可持續(xù)運行的系統(tǒng)級能力”。

虛擬孿生(VirtualTwin)作為概念并不新鮮,它描述的是用數(shù)字模型精確映射物理系統(tǒng),讓工程師可以在虛擬世界中測試、迭代,再將結(jié)論用于真實世界。達索系統(tǒng)在這一方向上已經(jīng)耕耘多年,技術(shù)體系相當(dāng)成熟。但長期以來,這項技術(shù)的大規(guī)模落地面臨一個根本瓶頸:算力。足夠真實、足夠復(fù)雜的物理仿真,需要遠(yuǎn)超以往的計算能力。如今,這個瓶頸正在被打破。

黃仁勛說,過去,工業(yè)化企業(yè)三分之一的時間在設(shè)計和數(shù)字化上,更多的時間花在構(gòu)建物理形態(tài)上。未來可以將100%的時間花在數(shù)字化上。從生產(chǎn)一雙網(wǎng)球鞋到生產(chǎn)一輛汽車,無論是設(shè)計、描繪、模擬還是操作,“都由軟件定義”。

等到這種精準(zhǔn)的虛擬重建完成后,人工智能與機器人的結(jié)合幾乎能夠重塑制造業(yè)的流程和效率。

工廠不是一個整體,而是一個由數(shù)百萬物體組成的集合體。人工智能可以幫助在數(shù)字世界中模擬這個集合體的所有部分,并更加合理地安排生產(chǎn)線,組織其中的機器人在工廠內(nèi)運作。

在大型的制造業(yè)企業(yè)中,這種場景早已出現(xiàn):最大程度的虛擬孿生和廣泛布局的機器人。但實現(xiàn)這一切的價格是昂貴的,這也使得機器人只能在任務(wù)高度重復(fù)且任務(wù)量巨大的產(chǎn)業(yè)中生存,比如汽車產(chǎn)業(yè),一臺機器人被專門編程用來做一件事。

在黃仁勛看來,這也是AI進入工業(yè)的價值所在,通過AI技術(shù)對仿真建模效率的提升和機器人智能水平的提升,占據(jù)全球供應(yīng)鏈絕大部分的中小企業(yè)也能夠使用這些前沿的技術(shù),而這毫無疑問將會重塑整個工業(yè)的效率。

黃仁勛說:“知識是一個非常龐大的產(chǎn)業(yè),然而真正龐大的產(chǎn)業(yè)是信息和現(xiàn)實世界結(jié)合的產(chǎn)業(yè),價值90萬億美元?!?/p>

在技術(shù)信仰者們看來,物理AI的到來,其意義或許不亞于當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)將信息流通的成本壓至接近零。如果說那場革命重塑了信息的生產(chǎn)與分配,這場革命重塑的,則是物理世界本身的設(shè)計與運轉(zhuǎn)方式。

達索系統(tǒng)首席執(zhí)行官PascalDaloz表示:“我們正邁入一個新時代,AI不再局限于預(yù)測或生成內(nèi)容,而是開始真正理解物理世界。當(dāng) AI扎根于科學(xué)、物理學(xué)及經(jīng)過驗證的工業(yè)知識時,它將成為人類智慧的倍增器。”

在Daloz看來,當(dāng)AI進入物理世界時,它所帶來的成就,不在于對設(shè)計師和工程師的取代,而是“成功不在于自動化,工程師不想自動化過去的成果,他們想創(chuàng)造未來”。

(作者 宋笛)

免責(zé)聲明:本文觀點僅代表作者本人,供參考、交流,不構(gòu)成任何建議。


宋笛

大科創(chuàng)新聞部主任兼高級記者 主要關(guān)注于科技類、創(chuàng)業(yè)類產(chǎn)業(yè)政策、創(chuàng)投領(lǐng)域以及交通物流領(lǐng)域。擅長深度報道和人物特寫。

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