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上海仪电:2026物理AI白皮书:迈向可执行的机器智能(124页).pdf

上传人: 散** 编号:1124414 2026-02-13 124页 3.08MB

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1、 物理 AI 白皮书:迈向可执行的机器智能 2026 年 2 月 本白皮书的版权归编委会及编写单位共同所有。未经许可,任何机构或个人不得以任何形式对本白皮书的全部或部分内容进行复制、转载、摘编、发行或用于商业用途。若需引用、转载或使用本白皮书内容,必须注明来源为物理 AI 白皮书:迈向可执行的机器智能,且不得对内容进行歪曲或篡改。违反上述声明者,编委会及编写单位有权追究其相关法律责任。本白皮书所载内容仅供参考,编写单位对因使用本白皮书内容而导致的任何直接或间接后果不承担法律责任。上海仪电(集团)有限公司 瀚博半导体(上海)股份有限公司、上海埃迪希科技服务有限公司、上海松应科技有限公司、上海智能

2、算力科技有限公司 上海市人工智能行业协会、上海投资咨询集团有限公司 瀚博半导体(上海)股份有限公司、沐曦集成电路(上海)股份有限公司、上海埃迪希科技服务有限公司、上海壁仞科技股份有限公司、上海大晓无限机器人有限公司、上海阶跃星辰智能科技有限公司、上海临港绝影智能科技有限公司、上海南洋万邦软件技术有限公司、上海苏度科技有限公司、上海商汤智能科技有限公司、上海松应科技有限公司、上海天数智芯半导体股份有限公司、上海智能算力科技有限公司、智己汽车科技有限公司、智能汽车创新发展平台(上海)有限公司 王丽忱、高熙和、张浩、黄树福、郭城、聂凯旋、张小波、李虹、李远佳、石炜昕、田璐、江雯、孙兆群、章津楠、徐俊

3、杰、黄青青、刘俊、王飞、黄苾菲、王旭、刘超、冯洁、关志盛、刘建志、葛晓飞、刘佳杰、伍玉晟、葛思远、王宇珩、韩铮、左芸、赵安璞、李超、陈明铃、张宇飞、郭辉、殷玮、赵九花、阚晓天、梁健、黄佳梁、周剑鸣 牵头单位 支持单位 参编单位(按拼音字母排序)编写人员(排序不分先后)协作单位 我们正站在人工智能发展的关键分水岭。以大模型为代表的生成式 AI 已在信息世界展现出惊人的创造力,代理式 AI 正逐步掌握复杂任务的编排能力。然而,当智能技术从虚拟的信息域迈向真实的物理世界,进入工厂车间、物流仓库、城市街道与商业空间时,面临的挑战发生了根本性转变。物理世界不是可暂停、可回滚的代码环境。在这里,系统必须直

4、面连续性、不确定性、部分可观测性的本质约束;必须应对传感器噪声、控制时延、环境扰动等现实干扰;必须保证决策的实时性、确定性与安全性,因为任何错误都可能引发设备停机、资产损失乃至安全事故,并带来复杂的责任界定与合规挑战。这不是简单的“将大模型接入设备”,而是一场从技术范式到工程方法的系统性变革。物理 AI 通过在真实物理环境中构建“感知-决策-验证-执行-反馈”闭环,实现了从虚拟智能向实体执行的跃迁。其核心价值在于,让智能不仅能够“思考”,更能够“行动”,可靠、安全、高效地在物理世界中执行任务。本白皮书旨在为这场正在进行中的变革提供清晰的路线图。我们面向产业决策者、技术负责人、生态伙伴及政策制定

5、者,系统阐述物理 AI 的定义体系、能力模型、工程架构与关键技术,并最终给出可落地的产业实施路径与生态趋势研判。当前是人工智能技术演进与产业深度融合的关键历史节点。以生成式人工智能和大语言模型为代表的信息智能已取得突破性进展,而人工智能技术与物理系统相结合所催生的“物理 AI”(Physical AI),正在开启智能技术从数字空间走向实体世界的新篇章。这一演进不仅代表着技术能力的延伸,更标志着产业智能化进入以“感知-决策-验证-执行-反馈”闭环为核心的系统化实施阶段。物理 AI 作为人工智能在实体环境中的工程化载体,其发展水平直接关系到国家在未来智能制造、智慧物流、城市治理等关键领域的核心竞争

6、力。通过实现机器智能与物理世界的深度融合,物理 AI 有望重塑传统产业的运作范式,推动生产力水平实现阶跃式提升,并为构建安全、高效、韧性的现代化基础设施体系提供关键技术支撑。未来一至三年将成为物理 AI 从技术验证走向规模化部署的战略窗口期,把握这一机遇对于巩固和提升我国在全球科技与产业竞争中的优势地位具有重要战略意义。然而,必须清醒认识到,物理 AI 的发展仍面临一系列严峻挑战:其在复杂动态环境下的感知鲁棒性、决策可靠性和执行精确性仍存在显著瓶颈;高质量训练数据的获取成本高昂,仿真与现实的差异导致模型迁移效率低下;系统的安全性、可解释性及合规性要求远高于纯软件系统,全生命周期的管理与治理体系

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1. **物理AI定义与核心价值**:物理AI是面向真实物理环境的复杂智能系统,通过“感知-决策-验证-执行-反馈”闭环,实现智能从信息域向物理域的跃迁,核心价值在于可靠、安全、高效执行任务。 2. **技术基石与架构**: - **三大技术基石**:策略模型(自适应决策引擎)、世界模型(环境认知与预测)、仿真与数字孪生(训练验证核心基础设施)。 - **分层架构**:云-边-端协同,云端负责全局学习与编排,边缘层实现数字孪生验证与区域协同,终端层承担实时推理与物理执行。 3. **产业生态与竞争**: - **产业链分层**:基础设施层(算力硬件)、技术使能层(多模态模型与仿真工具链)、系统集成层(软硬件融合)、行业方案层(场景落地)。 - **竞争制高点**:仿真平台(高保真物理仿真)、工具链与数据闭环(迭代加速与能力沉淀)。 4. **核心数据**: - 中国工业机器人密度2023年达470台/万人,保有量超200万台,本土品牌市场份额57%。 - 2026年中国智能算力规模预计达1,460.3 EFLOPS,万卡级集群成主流。
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