Physical AI（物理AI）正在从概念成为切实可行的现实——企业不仅将数字智能嵌入制造机器人和自动驾驶营运车辆，还将其部署到叉车、检测传感器、安防摄像头等更多设备中。

图源：Cargill

AI的下一个重大浪潮不会是笔记本电脑里的聊天机器人，也不是在幕后将会议笔记自动转化为项目工单的智能体，而是能够掌控实体设备，在现实环境中移动并与环境交互的AI。

物理AI可以定义为将AI集成到自主系统中，使其能够感知周围环境，并在物理世界中执行复杂操作。PwC（普华永道）预计，当前估值约920亿美元的物理AI市场，到2030年将突破4890亿美元。

对很多人来说，物理AI可能会让人联想到机器人在工厂车间组装零件，或是自动驾驶汽车。这两个例子确实都是物理人工智能的头部应用场景，但物理AI也正在被集成到安防摄像头、交通信号灯、巡检机器人、医疗器械等更多设备中。

一、什么样的场景适合应用物理AI

数字化转型服务商UST的首席AI架构师Adnan Masood（阿德南·马苏德）表示，IT领导者在思考如何运用物理AI时，不要把思路局限在赚足眼球的人形机器人上。

他说：“我通常给CIO（首席信息官）一个忠告——不必追逐人形机器人的噱头展示。短期来看，物理AI的优势体现在多变环境下的自适应自动化：这类环境条件多变、人类需要共享空间，且停机成本高昂。”

他还补充说，物理AI的最佳应用场景是能够安全、可重复地运行，并且可适配现有安全合规体系完成全流程审计。

Cota Capital的物理AI系统投资人Vikram Venkat（维克拉姆·文卡特）补充道，物理AI要产生重大影响，需要满足几个条件。

首先，必须有显著的劳动力需求，例如现有或预期的劳动力短缺，或者工作环境对人类而言存在危险，他说。此外，环境应相对受控，因为物理AI平台通常尚不擅长处理高度多变的环境。

最后，任务应具有可重复性，通常是大批量任务，且具有清晰可衡量的结果，他补充道。

Venkat（文卡特）表示，在短期内还需满足另外两个条件。第一，部署应简单，对现有流程、额外基础设施或与现有系统的集成改动应尽可能少。第二，需要有人类参与闭环，能够纠正错误。

二、物理AI的顶级用例

边缘AI解决方案供应商Kneron的创始人兼CEO Albert Liu（阿尔伯特·刘）表示，尽管存在这些限制，物理AI的潜力依然巨大。

他指出：“大多数人认为物理AI始于机器人，这只是我们脑海中首先浮现的例子，因为到目前为止它最为显眼。但物理AI不仅仅是那个标准答案——会动的机器——它核心是让整个环境变得智能。”

在牢记上述若干前提的同时，以下是物理AI系统七个前景广阔的应用方向。

1.制造机器人

谈到物理AI，很多人都会脑海里浮现出机器人制造汽车或其他产品。这确实正在发生：多家供应商已推出可销售的制造机器人，根据Mordor Intelligence的数据，工业机器人市场在2026年市场规模估值543亿美元，其预测2031年将增至944亿美元。

汽车制造商BMW（宝马）就是机器人生产产品的一个例子：该公司在美国的一家工厂已经使用人形机器人进行零件焊接。

2.质量检测与预测性维护

Venkat（文卡特）指出，部署在制造环境中的物理AI，不仅用于组装产品。在劳动力短缺、环境受限的推动下，这项技术还被用于物料搬运、自动化质量检测和缺陷检查。

预测性维护同样是物理AI在制造业中的最佳应用场景。UST的Masood（马苏德）表示，AI可用于检查驱动设备的软件是否正常运行。

他说：“现在智能驱动流水线可以原生读取硬件原理图和芯片引脚分配，生成工程师过去需要手动编写的回归测试套件，还能将设备实时遥测数据与数字孪生进行对比，在生产运行前就能发现固件回归和信号完整性故障。”

Boston Dynamics的四足机器人Spot是机器人与AI结合的一个范例。该公司表示，数千台Spot机器人已部署在40个国家，服务于Intel（英特尔）、Chevron（雪佛龙）、Michelin（米其林）和Cargill（嘉吉）等企业。Spot被用于自动化工业巡检、执行预测性维护任务以及安全巡逻任务。

Boston Dynamics还推出了Stretch（用于自动化卸载拖车和集装箱的机器人）和Atlas（一款能够抬举、分拣和组装产品的人形机器人）。

IT解决方案提供商NTT DATA的企业AI、边缘计算与数字创新集团副总裁Parm Sandhu（帕姆·桑杜）指出，嵌入摄像头和传感器中的物理AI可以在工厂车间提供质量控制检测。

他表示：“企业希望确保产品一次就制造合格。我们采用基础模型，搭配摄像头设置并经过自学习训练，因此它能够非常快速地掌握单个工厂工位的标准作业流程。”

3.自动驾驶车辆与无人机

自动驾驶汽车的概念几年前就已进入公众视野。根据Global Market Insights的数据，该市场（独立于物理AI市场）在2025年的估值已超过2000亿美元。

Autonomous taxis（自动驾驶出租车）同样势头迅猛，Waymo和Tesla（特斯拉）于2025年在限定区域内启动了robotaxi（无人驾驶出租车）试点。Uber（优步）也在robotaxi领域有着宏大的布局。

但自动驾驶车辆市场远不止于公路上的汽车。自动驾驶农业设备——包括拖拉机、收割机和无人机——是高速增长细分赛道，尽管市场规模估算差异巨大。Global Market Insights估计该市场在2025年的估值为709亿美元，预计到2035年将达到1447亿美元。

无人机也可以由AI操控，这带来了各种应用场景，包括军事用途以及食品和包裹配送服务。Amazon（亚马逊）等公司近年来一直在试验无人机配送服务，DoorDash于7月底宣布将进军该市场。

有一个横跨自动驾驶车辆和制造两大用例的应用场景，涉及自动驾驶叉车。Sandhu（桑杜）表示，NTT DATA已与叉车制造商Hyster-Yale（海斯特-耶鲁）合作，为叉车安装自动驾驶功能，这在一定程度上是对劳动力短缺的回应。

Sandhu（桑杜）表示：“想一想制造业——在那个世界里，几乎你接触到的每一件东西，都曾在某个环节被叉车搬运过，或者它的零部件曾在某个环节被叉车搬运过。但没人愿意开叉车，这是一个巨大的问题。”

4.车队与仓库协调

嵌入卡车和智能货架中的物理AI，可以追踪并更好地协调物料和产品从仓库到终端客户的流转。安装在机器人中的物理AI可以完成货物拣选、分拣和运输。AI可以利用车队遥测数据来优化运输车队路线。

AI模型如今能够编排数千台自主移动机器人在整个履约网络中协同作业，UST的Masood（马苏德）称之为“机器人的空中交通管制”。

他补充道，AI智能位于协调层，负责对车队进行路线规划、任务排序和冲突消除。“这套协同调度系统可实现单机器人独立编程无法达成的大规模协同作业，”他指出。

根据仓库物理AI供应商Symbotic的说法，物理AI已经超越了试点阶段，正在仓库中以企业级规模运行。

该公司表示，其由22000台自主移动机器人组成的车队在2025年行驶了超过2亿英里，其中单台机器人行驶超过52000英里，里程相当于绕地球两周以上。

5.监控与物理安全

物理AI在物理安全领域的应用，包括像Boston Dynamics的Spot这样的巡逻机器人，同时还能帮助机构连接摄像头和其他安全工具，对安保区域实现全天候不间断监控。

Artificial Intelligence Technologies Solutions及其子公司Robotic Assistance Devices等公司正在将多种设备连接起来，在园区或建筑范围内形成一种安全网格。这两家公司推出的SARA（自主语音响应智能系统，Speaking Autonomous Responsive Agent）是一个智能体式AI平台，旨在协调摄像头、固定安防设备、自主巡逻车辆、灯光、扬声器、监控系统和人类安保人员。

这两家公司表示，SARA能够评估物理安全系统的事件，核验安全事件，直接与现场人员沟通，并启动经批准的应对措施。他们声称，与人工干预相比，自动化响应可以节省宝贵时间。

物理AI在安防领域的另一个应用示例，是内嵌AI的智能金属探测器。Athena Security提供的AI人体扫描仪声称能够以高检测率识别各类武器，包括剃须刀片和小型刀具。

6.智能建筑与基础设施

UST的Masood（马苏德）指出，企业可以利用物理AI来监控建筑内部以及公用事业网络和电信网络中的各类指标。AI可以触发告警、安全干预或环境控制。医院正在利用物理AI来协调护理服务，网络运营商正在部署AI驱动的自我修复工具。

Kneron（耐能）的Liu（刘）表示，物理AI将在酒店、机场和医院中打造智能礼宾服务，提供指路、身份验证和服务协调功能。

他预测，未来十年内，AI将嵌入到几乎所有物理空间中，包括汽车穿梭服务通道、餐厅、工厂和办公室。他补充道：“人们会期待不仅能检测运动，更能理解意图的安防摄像头；能在警报响起之前就识别出患者状况细微变化的病房；能自主管理库存的零售货架；或是能持续优化能源、安全和空间占用的建筑。”

7.智慧城市

在传统企业环境之外，如今各地城市正在将AI嵌入交通设备以监控车流，并嵌入摄像头以监控社区服务需求。

AI驱动的系统可以改善交通流量、监控交叉路口，并在不完全依赖人工观察的情况下提升道路安全性。激光雷达制造商Ouster表示，该公司与New Jersey Department of Transportation（新泽西州交通局）合作，在世界杯赛事前在42个交叉路口安装了传感器，以协助缓解道路和行人交通拥堵。

Sandhu（桑杜）指出，NTT DATA正在与德克萨斯州Brownville（布朗斯维尔）市合作，建立全市范围的预警系统，用于在公园垃圾桶满溢等事件发生时派遣工作人员前去处理，还能协助警察填写报告。