物理AI商业化提速：算力底座与具身终端软硬协同成破局关键

　　当人工智能的讨论从数字空间延展至物理世界，一场关于“软硬协同”的产业变革正步入关键节点。物理AI不再停留于感知与认知的模拟，而是要求智能体在真实重力、摩擦与材料特性中完成闭环决策。这一跨越，既依赖算力底座的纵深突破，也呼唤终端本体的精准响应，更亟需系统级协同范式的确立。

　　物理AI迎来量产拐点，产业界上海论道软硬协同

　　艾媒网（iiMedia.cn）获悉，7月28日，2026第一财经科技创新产业融合发展大会在上海中心举办。在主题为“软硬协同：AI时代的算力底座与具身终端”的圆桌对话中，申万宏源研究计算机首席分析师黄忠煌担任主持人，与来自灵巧智能、松应科技、灵境智源、紫金星宇、Momenta的五位行业领军人物，围绕物理AI的定义边界、软硬协同路径与商业化落地等核心议题展开深度交锋。

来源：第一财经

　　与会嘉宾普遍认为，物理AI正处于从技术概念走向规模化量产的关键拐点，算力底座、仿真平台、通信网络、终端本体与算法模型的协同程度，将直接决定AI能否真正跨越“最后一厘米”、打通实体经济的商业化闭环。

　　值得注意的是，当前港股市场已有七八家企业贴上“物理AI第一股”标签，资本市场的高度关注与产业端的密集布局相互印证，标志着这一前沿赛道正加速从实验室走向应用场，从概念验证迈向价值创造的新阶段。业内人士认为，2026年或将成为物理AI商业化落地的元年，而算力基础设施与终端智能体的协同进化，正是支撑这一转折的核心引擎。

　　重新定义物理AI：从"小脑发达"到"大脑觉醒"

　　物理AI并非2026年才出现的新名词，却在今年迎来了集中爆发。

　　究竟什么是物理AI？产业界仍在寻找共识。上海人工智能研究院副院长、灵巧智能创始人兼董事长许春山认为，物理AI的本质是让可见的物理空间与物理载体产生智能，其核心是在理解重力、摩擦力、惯性、材料特性等基本物理属性的基础上，形成感知、推理、决策、执行到反馈的完整闭环。

　　他指出，“灵巧操作是物理AI落地的重要载体，是‘最后一厘米’的关键环节。”当前物理AI面临技术维度分散的痛点——懂操作的不懂本体，懂本体的不懂世界模型，“演技可以，但到了具体场景缺乏对场景的理解”。这种技术与场景的割裂，导致大量物理AI项目停留在演示层面，难以在真实复杂的工业环境中持续稳定运行。

　　许春山提出，产业发展需走“由点到面、由立体到规模化”的路径，以场景为核心，从单一技能到多技能、从单智能体到多智能体逐步形成闭环。松应科技创始人兼CEO聂凯旋则从更宏观的视角给出判断：“AGI实现的前提是先有物理AI。”他表示，“今天的AI数据主要来自互联网，学到的多是基于图片和文字的二维信息，若没有掌握大量物理生产的工艺规则、力学关系与三维世界数据，就不可能对物理世界进行完整建模。”

　　物理AI到来的时间，基本决定了AGI何时到来，这是一个重要的前置条件。这一观点将物理AI提升至通用人工智能发展的战略高度，引发业界广泛共鸣。

　　软硬协同构建算力底座，破解规模化量产瓶颈

　　在圆桌对话中，五位专家一致认为，物理AI的商业化落地绝非单一技术的胜利，而是算力底座、仿真平台、通信网络、终端本体与算法模型深度协同的系统工程。聂凯旋透露，松应科技自2021年成立起便对标英伟达Omniverse，打造国产物理AI操作系统，目前已成为国内首家能够提供全量国产替代的平台公司。

　　这一进展意味着，在物理AI的核心基础设施层面，国产力量正在打破海外垄断，为本土产业链的自主可控与安全发展奠定关键基础。许春山进一步强调，物理AI的未来不是单体智能，而是群体智能——不同形态、不同功能的机器人在同一物理环境中为同一任务彼此协作，这需要一套面向大规模集群、多任务协同的分布式训练基座与调度系统。

　　在产业基础设施加速演进的同时，中国AI大模型市场的整体规模也在持续爆发式扩张。iiMedia Research（艾媒咨询）发布的《2024-2025年中国AI大模型市场现状及发展趋势研究报告》显示，2025年中国AI大模型市场规模约495.39亿元，预计2026年将突破700亿元，行业规模保持持续扩张趋势，未来将向更精准、更高效、更普惠的方向发展。这种从“算力”到“模型”再到“应用”的宏观市场增量，不仅为物理AI的落地提供了更成熟的数据与算法底座，更对底层的算力供给和实时交互提出了更高要求。

　　软硬协同的核心在于，算力底座不仅要提供充足的云端与边缘计算资源，更要与具身终端的传感器、执行器、通信模组形成低延迟、高可靠、强实时的反馈回路，确保智能体在真实物理环境中的操作精度、安全性与能效比达到工业级要求。

　　与会专家指出，当前物理AI正处于商业化前夜，仿真到现实的迁移（Sim2Real）能力、边缘算力的部署效率、多模态传感数据的融合处理，以及跨厂商设备的互联互通，仍是制约规模化应用的主要技术壁垒。只有通过软硬件的垂直整合与生态级的开放协作，才能真正打通从数字世界到物理世界的价值链条。

　　商业化闭环渐成，物理AI重塑实体经济格局

　　综合来看，物理AI的发展路径已逐渐清晰：从单点技术突破到系统级软硬协同，从单体智能演示到群体智能协作，从实验室封闭场景到工业制造、现代物流、智慧医疗、家庭服务等实体经济领域的全面渗透。

　　产业界普遍预期，随着国产物理AI操作系统的逐步成熟、算力成本的持续优化以及具身终端本体的快速迭代，物理AI将在未来三至五年内实现从“样板工程”到“规模量产”的关键跨越。分析人士指出，物理AI不仅是人工智能走向通用智能（AGI）的必由之路，更是数字经济与实体经济深度融合的关键纽带，其商业化进程将直接带动高端制造、智能装备、工业机器人、云计算、边缘计算、专用芯片等相关产业链的升级重构，形成万亿级的新兴市场生态。

　　然而，与会专家也指出，物理AI的规模化落地仍需跨越行业标准缺失、应用场景碎片化、物理数据孤岛、跨学科人才匮乏等多重障碍，产业各方需在核心技术协同、开源生态共建、应用场景开放与政策标准配套上持续发力。唯有当算力底座坚实可靠、终端智能灵活精准、产业生态开放协同，物理AI才能真正跨越通向实体经济的“最后一厘米”，开启人机协作、虚实共生的人工智能新纪元。

　　物理AI的量产拐点，本质上是技术链、产业链与价值链的同步重构。从单点智能到群体协作，从仿真迁移到工业实装，唯有打通软硬壁垒、弥合场景鸿沟，才能让AI真正“落地生根”。这场跨越“最后一厘米”的征途，考验的不只是技术深度，更是产业生态的整合耐力与系统智慧。