机器人人工智能和物理人工智能：智能自动化的新时代

自动化：为什么物理人工智能将掌控未来工厂——并变革您的行业

人工智能正处于一个根本性的转折点。几十年来，人工智能系统主要运行于数据分析或内容生成等数字环境中，而如今，这项技术正走出虚拟的牢笼，日益在现实世界中展现自身。这种向所谓的“物理人工智能”（具身智能）的转变，不仅标志着技术的飞跃，而且可能预示着下一场工业革命的到来，因为抽象的算法将转变为能够直接与我们的三维世界互动的行动系统。

这一变革的经济层面令人叹为观止：全球物理人工智能市场预计将从2025年的约54.1亿美元增长到2034年的约611.9亿美元。与此同时，整个人工智能领域也在以类似的势头扩张，这预示着未来企业、行业和社会与自动化和智能互动方式将发生深刻的结构性转变。

但物理人工智能不仅仅是将算法应用于机器人。传统的机器人人工智能通常依赖于为特定任务编程的僵化系统，而物理人工智能则代表了一种整体性的方法。它基于可泛化的基础模型，这些模型能够构建对世界的基本认知，并实现对环境的全面理解——这一发展趋势是从集中式云架构转向去中心化、本地控制的边缘人工智能。

这种新一代系统通常被称为自主物理人工智能或具身人工智能，它通过复杂的传感器网络、实时处理和自主决策能力，弥合了数字与物理之间的鸿沟，从而超越了数字人工智能的局限性。其核心目标是开发出不仅能够执行指令，还能理解现实世界并灵活应对各种突发挑战的机器——从工厂中人形机器人的自主控制到田间精准的农业技术。视觉-语言-动作模型（VLA）和基于物理的数字孪生仿真极大地推动了这一发展，它们能够以无风险且可扩展的方式生成用于训练这些机器人系统的数据。

当机器学会思考并感知世界——为什么数字与物理的融合正在开启下一场工业革命

人工智能的发展已达到一个关键的转折点。几十年来，人工智能系统一直局限于数字领域，只能处理数据并生成文本、图像或分析报告。如今，一场根本性的变革正在发生。人工智能正挣脱虚拟的牢笼，日益在现实世界中展现自身。这一发展标志着人工智能从纯粹的数字智能向具身智能的转变，从抽象的算法向能够直接干预我们三维世界的行动系统迈进。

市场预测和经济层面

全球物理人工智能市场生动地展现了这一变革的规模。该市场在2025年的估值为54.1亿美元，预计到2034年将增长至611.9亿美元，年均增长率达31.26%。其他分析师预测的增长势头更为强劲，预计2024年市场规模将达到37.8亿美元，到2034年将达到679.1亿美元，年均增长率高达33.49%。这些令人瞩目的数字不仅反映了技术发展趋势，更预示着企业、行业和社会与自动化和智能互动方式的结构性转变。

与此同时，自主人工智能系统市场也以类似的势头蓬勃发展。预计2025年至2029年间，全球自主人工智能市场规模将增长184亿美元，年均增长率高达32.4%。而对整个人工智能市场的预测则更为宏大：从2025年的2941.6亿美元增长到2033年的17716.2亿美元。这些数据表明，人工智能不再仅仅是优化现有流程的工具，而是正在演变为经济转型的重要驱动力。

从云端到边缘：范式转变

乍看之下，物理人工智能和传统机器人人工智能之间的区别似乎很细微，但仔细分析后会发现，这种区别对于理解当前的技术革命至关重要。这两个概念都涉及数字智能和物理表现的交汇点，但它们的实现方式、能力和潜力却截然不同。传统机器人人工智能依赖于为特定任务编程的专用系统，而物理人工智能则代表了一种基于可通用基础模型的整体方法，它能够从物理环境中对世界进行根本性的感知。

这两条发展路径的融合正在催生一种被称为自主物理人工智能的新一代系统。这些系统结合了通过开源模型实现高性能人工智能的普及化，以及将人工智能集成到能够自主、去中心化且独立于集中式云基础设施运行的物理系统中。这一发展标志着人工智能基础设施的结构性转变，即从集中式云架构转向去中心化、本地控制的架构。

概念区别和基础

区分物理人工智能、机器人人工智能及相关概念需要进行精确的概念澄清，因为目前的讨论常常将它们混淆，导致难以理解它们各自的具体特征。这些技术的概念基础植根于不同的科学传统，并且在某些情况下，它们追求的目标也截然不同。

从传统意义上讲，机器人人工智能指的是将人工智能应用于物理机器，并通过编程使其自动执行特定任务。机器人代表硬件，即包含传感器、执行器和机械部件的物理机器。人工智能则以软件的形式运行，基于算法和机器学习，实现自主决策和数据处理。与机器人不同，人工智能本身没有物理实体，完全以软件形式存在。关键在于，虽然人工智能可以应用于机器人以增强其功能，但这并非强制性的。

传统工业机器人技术的局限性

传统的工业机器人通常完全不依赖人工智能，通过僵化的点对点编程来执行重复性流程。这些系统就像机器一样，只能从一个点移动到另一个点，服从预先设定的指令，而无法进行自我解读。这使得流程僵化且缺乏灵活性。人工智能的运用最终使机器人能够利用3D摄像头“观察”物体，并运用局部智能来制定自身的运动计划，从而在无需精确点对点编程的情况下操控物体。

物理人工智能：不仅仅是编程

物理人工智能在概念上远远超越了这一定义。该术语描述了将人工智能集成到汽车、无人机或机器人等系统中，使人工智能能够与真实的物理世界进行交互。物理人工智能将重点从自动化重复性任务转移到更高的系统自主性。这开辟了新的应用领域，并扩大了市场潜力。物理人工智能指的是能够利用运动技能理解现实世界并与之交互的人工智能系统，这种技能常见于机器人、自动驾驶汽车和智能空间等自主机器中。

与仅在数字领域运行的传统人工智能不同，物理人工智能通过复杂的传感器网络、实时处理和自主决策能力弥合了数字与物理之间的鸿沟。这项技术使机器能够利用传感器观察周围环境，通过人工智能处理这些信息，并通过执行器执行物理动作。其根本区别在于，物理人工智能能够通过多个传感器同时持续地从物理环境中收集数据，从而全面了解环境。

具身人工智能：通过交互实现智能

具身人工智能（或称人工智能）是指人工智能研究领域近期兴起的一种趋势，它遵循具身理论。该理论认为，必须在真实物理和社会环境中，在物理主体行为的背景下理解智能。与机器人领域的传统机器学习不同，具身人工智能涵盖了在环境中进行交互和学习的各个方面：从感知和理解到思考、规划，最终到执行或控制。

早期人工智能研究将思维过程概念化为抽象符号操作或计算运算。研究重点在于算法和计算机程序，而底层硬件则被认为无关紧要。澳大利亚计算机科学家和认知科学家罗德尼·布鲁克斯是最早从根本上挑战这种观点的人之一。在他那场影响深远的演讲中，他批评了当时普遍采用的自上而下的方法开发人工智能系统，这种方法侧重于模仿人类的问题解决和推理能力。

布鲁克斯认为，传统人工智能研究中开发的智能模型严重依赖当时计算机的运行机制，与智能生物系统的运作方式几乎没有任何相似之处。这一点显而易见，因为人们日常生活中的大多数活动既非解决问题也非规划，而是在相对温和但又高度动态的环境中进行的例行行为。正如人类学习依赖于探索和与环境的互动一样，具身智能体也必须通过经验来完善自身的行为。

具身人工智能通过物理人工智能系统与现实世界互动，超越了数字人工智能的局限性。它旨在弥合数字人工智能与现实世界应用之间的鸿沟。对于具身智能体而言，其物理结构和属性、感知能力以及行动可能性都至关重要。智能不应孤立存在，而应通过与环境进行多样化、多模态的互动来展现自身。

生成模型与现实模拟

生成式物理人工智能通过赋予现有生成式人工智能模型理解三维世界中空间关系和物理过程的能力，扩展了其功能。这种扩展是通过将包含真实世界空间结构和物理定律信息的额外数据集成到人工智能的训练过程中实现的。生成式人工智能模型，例如语言模型，使用大量的文本和图像数据进行训练，并因其生成类人语言和发展抽象概念的能力而令人印象深刻。然而，它们对物理世界及其规则的理解是有限的；它们缺乏空间上下文。

基于物理的数据生成始于创建数字孪生模型，例如工厂。传感器和机器人等自主机器被集成到这个虚拟空间中。然后，基于物理仿真运行真实世界场景，其中传感器捕捉各种交互，例如刚体的动力学（如运动和碰撞）或光与其环境的相互作用。这项技术会奖励物理人工智能模型在仿真中成功完成任务，使其能够持续适应和改进。

通过反复训练，自主机器能够学习适应新的环境和不可预见的挑战，从而为实际应用做好准备。随着时间的推移，它们会发展出精细的运动技能，用于诸如精确包装箱子、辅助生产流程或自主导航复杂环境等实际用途。此前，自主机器尚无法完全感知和解读周围环境。而生成式物理人工智能的出现，使得开发和训练能够与现实世界无缝互动并灵活适应不断变化的环境的机器人成为可能。

技术架构和功能

物理人工智能和先进机器人人工智能系统的技术基础建立在多种关键技术的相互作用之上，只有这些技术协同工作，才能赋予现代自主系统令人瞩目的能力。这种架构与传统自动化解决方案的根本区别在于其泛化能力、持续学习能力以及适应非结构​​化环境的能力。

这场技术革命的核心是基础模型，即大型预训练人工智能系统。自2021年以来，“基础模型”已成为当今常见大型人工智能系统的统称。这些模型最初使用海量数据进行广泛训练，然后通过相对较少的专门训练（称为微调）即可适应各种任务。这种预训练不仅使基础模型能够理解语言，更重要的是，它们能够发展出广泛的世界知识，并在一定程度上进行逻辑思考、推理、抽象和规划。

这些特性使得基础模型特别适用于机器人控制，而机器人控制领域在过去三年中一直是研究热点，目前正引领着机器人技术的革命。凭借这些特性，此类模型远优于传统的、专用的机器人人工智能。因此，使用合适的基础模型作为机器人大脑是一项突破，并首次为开发真正智能、实用且普适的机器人铺平了道路。

视觉-语言-动作模型（VLA）：机器人的大脑

与并非针对机器人及其特定需求而设计或优化的标准基础模型不同，机器人基础模型会额外使用机器人数据集进行训练，并进行特定的架构调整。这些模型通常是视觉-语言-动作模型（SNA），它们处理来自摄像头的语音、图像和视频数据作为输入，并经过训练直接输出动作——即机器人关节和执行器的运动指令。

这一发展历程中的一个重要里程碑是谷歌DeepMind公司于2023年中期推出的RT-2，它代表了首个严格意义上的VLA（可见光语言阵列）。目前的模型包括将于2024年推出的开源OpenVLA以及其他先进系统。这些模型的架构极其复杂，通常包含一个将摄像头图像转换为数值表示的视觉编码器、一个作为推理和规划核心的大型语言模型，以及用于生成连续机器人指令的专用动作解码器。

具身推理：理解与行动

现代物理人工智能系统的一个关键方面在于其具身推理能力——即模型理解物理世界及其交互方式的能力。具身推理涵盖了世界知识的集合，其中包括在本质上具有物理特性的世界中运行和行动所必需的基本概念。视觉语言模型（VLM）具备这种能力，并且并非仅限于机器人领域。测试具身推理能力只需向VLM输入图像即可。

经典的计算机视觉任务，例如物体识别和多视图对应，都属于具身推理的范畴。这些任务通常以语音提示的形式呈现。具身推理也可以通过视觉问答进行测试。这些问题旨在检验与环境交互所需的理解能力。除了通用的物理推理之外，系统还可以利用世界知识进行决策。例如，系统可能会要求机器人从厨房取一份健康的零食，而虚拟生活管理系统（VLM）中的世界知识则用于确定如何执行这条含义模糊的指令。

对于机器人应用而言，至关重要的是利用这种理解来实现现实世界中有意义的动作。这意味着要通过机器人的硬件API将高层次的理解转化为精确的控制指令。每个机器人都有不同的接口，而虚拟逻辑模型（VLM）中并不包含机器人控制方式的信息。挑战在于如何扩展大型预训练模型，使其能够针对特定的机器人版本输出连续的动作，同时保留VLM的宝贵功能。

针对这一挑战，一种创新性的解决方案是动作专家架构（Action Expert architecture），它是一种具有相同层数但嵌入维度和多层感知器（MLP）宽度更小的Transformer模型。为了在注意力机制中处理前缀词元，注意力头及其嵌入维度必须与主模型相匹配。在处理过程中，后缀词元会经过动作专家Transformer，并结合前缀词元的键值嵌入（KV embedding），这些嵌入计算一次后会被缓存。

关键技术：仿真、边缘人工智能和迁移学习

物理人工智能的实现基于三大关键技术的相互作用。首先，以数字孪生形式呈现的逼真仿真能够精确映射流程、物料流和交互作用，这对于机器人自主学习至关重要。其次，边缘人工智能硬件确保人工智能系统能够在机器人本地运行，例如通过基于GPU的紧凑型系统。第三，先进的计算机视觉技术使视觉识别系统能够识别不同的物体、形状和变化。

机器人学习是指在模拟环境中训练人工智能模型，并将其知识迁移到物理机器人上的过程。迁移学习能够显著加快机器人适应新任务的速度。借助 Microsoft Fabric 等平台进行实时数据分析，可以分析流程数据、识别瓶颈并推导出优化方案。现实世界和机器都以虚拟方式重现，并遵循其所有自然规律和特性。然后，这个数字孪生体可以通过强化学习等方式，精确地学习如何避免碰撞地移动、如何执行所需的动作以及如何对各种模拟场景做出反应。

人工智能可以在不损坏实体机器人的情况下，无风险地测试无数种情况。一旦数字孪生体学习到足够的信息，所得数据就会传输到实体机器人。配备适当人工智能系统的机器人不仅能够执行固定的程序，还能做出决策并进行适应。实体人工智能用于赋予机器人上下文和情境理解能力。实际上，这意味着配备实体人工智能的机器人能够掌握变化多端且需要适应性的流程。

数据即燃料：挑战与解决方案

另一个关键方面在于训练这些系统所需的数据生成。虽然虚拟逻辑模型（VLM）使用数万亿个基于互联网的数据进行训练，但利用机器人数据也能获得相当数量的数据。Open X-Embodiment 包含 240 万个训练片段。假设每个片段 30 秒，帧采样率为 30 Hz，每帧约 512 个视觉数据点，则可获得超过一万亿个数据点。这项由 21 个学术和工业机构共同完成的合作项目，整合了来自 27 种不同机器人的 72 个数据集，涵盖了 160,266 项任务中的 527 种能力。

将来自不同类型机器人、具有不同传感器和动作空间的数据标准化为统一格式，是一项巨大的技术挑战，但对于开发通用模型至关重要。世界基础模型用于生成或复制可扩展的机器人基础模型训练数据，因为目前机器人相关训练数据的相对匮乏是其发展的最大瓶颈。

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行业特定应用领域和市场潜力

物理人工智能和先进机器人人工智能系统的实际应用正在各个行业和应用场景中逐步展开，每个行业都呈现出其特定的需求、挑战和潜力。对不同市场的分析清楚地表明，一刀切的方法并不适用于所有行业；相反，每个行业的具体特征决定了哪种智能自动化形式能够带来最大的效益。

物理人工智能的应用在工业制造和生产领域尤为显著。汽车行业正处于这场变革的前沿。宝马是首家在生产中测试人形机器人的汽车制造商，具体来说，是在其位于美国斯帕坦堡的工厂测试了Figure 02。与主要仍处于概念阶段的特斯拉Optimus不同，人工智能控制的Figure 02已经能够从货架上取下钣金零件并将其放入机器中——这项工作在汽车工厂传统上是由人工完成的。

宝马和Figure AI计划共同探索人工智能、机器人控制、制造虚拟化和机器人集成等技术领域。汽车行业及其生产方式正经历着快速变革。通用机器人的应用有望提高生产效率，满足日益增长的客户需求，并使团队能够专注于应对未来的变化。其长期目标是将工厂工人从繁重且耗费体力的劳动中解放出来。

工业自动化受益于物理人工智能，这得益于数字孪生、边缘人工智能和机器人技术的融合，从而重新定义了自动化。在生产中，所谓的“实时孪生”（即不仅描绘流程，还能主动控制流程的数字模型）开辟了新的可能性。这些实时孪生能够帮助我们在瓶颈演变成关键问题之前识别它们，测试新流程并评估各种方案，还能对自主系统进行无风险训练。尤其是在物流4.0和智能仓储领域，实时孪生能够提高计划的可靠性、确保故障安全运行并提升响应速度。

物流4.0：数字孪生技术的实际应用

KION集团的案例精准地展示了物理人工智能如何助力现实世界的仓储物流。KION、埃森哲和英伟达正在联合开发一套解决方案，该方案利用仓库的数字孪生模型对智能机器人进行全面训练。机器人在部署到实际仓库之前，即可在数字孪生模型中学习装卸货、拣货和重新包装等流程。该系统基于英伟达Omniverse仿真平台。此外，Omniverse中专为工业应用设计的框架NVIDIA Mega也被用于支持整个系统和机器人集群的并行仿真。

其优势体现在多个​​方面。模拟典型的仓库流程能够显著减少实际操作中的错误。培训过程零风险、快速高效，且无需任何实际资源。培训成功后，机器人即可接管实际任务，并由运行在机器人上的人工智能实时控制。此外，数字孪生技术支持前瞻性战略规划，使企业能够在不中断现有运营的情况下，提前虚拟测试并优化各种布局、自动化程度和人员配置方案。

人工智能正在推动物流和运输行业发生全面变革。人工智能的应用已渗透到物流的各个领域。在需求预测和销售计划方面，62%的企业依赖人工智能；51%的企业利用人工智能优化生产；50%的企业利用人工智能优化运输。其应用范围广泛，从识别不同的危险品标签、区分没有序列号或标签的物品，到分析有关活动和移动的传感器数据，无所不包。

人工智能系统能够利用来自多个数据源的数据预测运输到达时间，并利用来自供应链和公共来源的多元数据进行销售预测。它们根据生命体征、运动和机器运行数据安排员工休息时间，利用卷积神经网络实现自动装载规划，并监控运输方式的选择，从而逐步找到更优的解决方案。训练有素的语音机器人增强了人机交互，而运输机器人则利用光学模式进行定位和方向控制。

医疗保健：精准与援助

医疗保健是一个既敏感又充满应用前景的领域。在德国，超过40%的医疗专业人员在其医疗机构或诊所中使用人工智能技术。在日常医疗实践中，这意味着放射科使用人工智能分析图像，或者使用人工智能辅助的症状自查应用程序进行初步诊断。人工智能的一项关键应用在于自动分析医疗记录。人工智能可以利用并分析海量现有数据——远超医生在其整个职业生涯中积累的数据量——从而辅助医生进行诊断。

德国医疗保健系统使用三种类型的机器人：治疗机器人、护理机器人和手术机器人。治疗机器人可以独立指导康复训练，护理机器人则为医护人员提供支持。手术机器人可以独立完成切口，并辅助外科医生进行手术。对于某些微创手术而言，手术机器人的使用至关重要。直觉外科公司（Intuitive Surgical）的达芬奇机器人结合了人类外科医生的控制能力和内置人工智能，将人类的直觉和机器人的精准性融为一体，从而辅助外科医生进行精准的微创手术。

在医疗保健领域，物理人工智能市场主要由手术机器人主导，尤其是机器人辅助手术系统，预计该系统将在2024年引领市场。在机器人领域，神经外科和骨科预计将在预测期内实现最高的增长率。除了放射学和病理学之外，人工智能应用在所有医学专科的诊断和干预中都发挥着越来越重要的作用。在个性化医疗中，人工智能支持生物标志物的分析。

智慧农业：田间人工智能

农业正发展成为一个令人瞩目的人工智能物理应用领域。目前，几乎一半的农场都在使用人工智能。人工智能最大的潜力体现在气候和天气预报、收割和生产计划以及产量预测等方面。此外，人工智能在日常办公工作中的应用也备受关注。农业是人工智能的先行者之一。由于农场管理者面临的重重压力，人工智能的应用变得日益必要。

未来几年，物理人工智能将在农业和食品加工领域发挥日益重要的作用。过去，许多自然过程难以理解，但如今，技术进步已使系统能够根据环境做出独立反应。它们适应现有环境，而不是要求环境为它们重新设计。现代农民越来越多地采用混合式工作方式，将计算机辅助操作与田间实践相结合。各种技术被应用于田间和畜舍，用于测量数据和优化流程。

气候变化和人口持续增长给现代农业带来了巨大挑战。为了有效应对这些全球性问题，在各种规模的农场有针对性地应用物理人工智能可以发挥至关重要的作用。与普遍认为此类技术仅适用于大型农场的观点相反，小型企业尤其能够从中获益匪浅。使用智能机器人割草机或自动除草机等小型机械，可以帮助它们提高效率，并完成目前劳动力市场无法满足的工作。

图像识别技术和传感器能够帮助更精准地施用农药，在某些情况下甚至可以完全消除农药的使用。这不仅带来经济效益，也带来生态效益。由德国联邦经济能源部资助的 Agri-Gaia 项目正在创建一个开放的基础设施，用于农业领域人工智能算法的交流。在德国人工智能研究中心 (DFKI) 的领导下，来自协会、研究机构、政界和产业界的项目合作伙伴正在基于欧洲云计划 Gaia-X，为以中小企业为主的农业和食品行业开发一个数字化生态系统。

零售业：排队的终点

零售业正通过实体人工智能和基于人工智能的系统，经历一场客户体验和运营效率的根本性变革。零售商可以利用人工智能，通过访问和分析其他商品的数据、来自具有相似人口统计特征的门店的数据以及天气和收入水平等第三方数据，更好地预测不同地区对特定商品的需求。一家全国连锁药店最近就利用人工智能，根据向联邦政府报告的全国趋势，追踪并预测了某种疫苗的需求。

零售商正将人工智能与视频和传感器数据相结合，以取消收银台区域，让顾客无需排队即可从货架上挑选商品、放入购物篮并离开商店。通过取消收银台和收银系统，可以腾出更多空间用于商品展示。一家全国连锁超市正在使用人工智能技术，通过视觉扫描和计算条形码模糊不清的商品价值。借助人工智能、摄像头和货架传感器，零售商可以更好地了解店内客流量，并提高每平方米的销售额。

这项技术能够识别顾客从未驻足停留的商品，并建议零售商用更具吸引力的商品替换它们。人工智能还能在顾客身处合适的门店时，在其移动设备上推送针对特定商品的定向促销信息。此外，这项技术还能帮助零售商更好地进行商品组合销售。像Zara这样的品牌在其门店中使用增强现实（AR）显示屏，让顾客可以虚拟试穿衣服。像Amazon Fresh这样的生鲜零售商则专注于非接触式支付和与实体货架关联的电子购物清单。

建筑：通过数字化规划提高效率

建筑行业历来数字化程度较低，但人工智能（AI）的应用正使其日益受益。人工智能与建筑信息模型（BIM）、物联网（IoT）和机器人等其他数字化方法相结合，能够提高整个价值链的效率，涵盖从建筑材料生产到设计、规划、施工，再到运营和维护的各个阶段。生成式几何设计系统能够根据舒适度、能源效率和工作场所设计等可衡量的目标，创建并评估众多设计方案。

人工智能方法能够更快地考虑和评估更多参数和方案。基于人工智能的文本分析可以自动评估规则集。这涉及将基于规则的系统与基于人工智能的文本分析相结合。建筑信息（例如尺寸、材料和技术系统）会被提取、分析，并自动与基于文本的规则集进行比较。在早期设计阶段使用基于人工智能的预测模型可以快速准确地估算能源需求。

人工智能在建筑领域的应用已相当成熟，部分应用已投入使用。机器学习方法可以辅助建筑规划、优化施工流程并支持各种任务。机器人不仅可以搬运物体，还可以粉刷墙壁、测量或焊接。摄像头和其他传感器可以检测障碍物。人工或自主系统采集的图像和点云数据也可用于施工过程中的质量保证。神经网络经过训练，能够检测表面质量并识别损伤或变色。

行业重点：B2B、数字化（从AI到XR）、机械工程、物流、可再生能源和工业

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挑战、风险和监管框架

物理人工智能和先进机器人人工智能系统的快速发展伴随着诸多技术、伦理、法律和社会挑战，必须加以解决才能实现负责任和可持续的应用。这些挑战涵盖了从根本上影响人机关系的复杂伦理问题，以及诸多根本性的技术限制、数据保护和安全问题。

技术限制仍然是物理人工智能广泛应用的一大障碍。尽管已取得显著进展，但诸如移动能力、能量管理和精细运动技能等方面的物理限制仍然是关键挑战。近期一些配备先进语言模型的机器人吸尘器实验凸显了这项技术在实际应用中的复杂性和局限性。一个研究团队进行了一项实验，他们为机器人吸尘器配备了不同的语言模型。这些机器人的主要任务是在另一个房间找到一块黄油，并将其送到可以改变位置的人手中。

这项看似简单的任务对人工智能控制的机器人来说却带来了巨大的挑战。这些机器人能够移动、停靠充电站、通过Slack进行通信以及拍照。尽管具备这些能力，但所有测试的低层机器人（LLM）在黄油配送任务中的成功率均未超过40%。失败的主要原因在于空间推理能力不足以及对自身物理局限性缺乏认知。其中一个模型甚至诊断出自己因旋转运动而遭受创伤，并出现了二元身份认同危机。

尽管这些反应是由非生命系统产生的，但它们凸显了开发旨在复杂现实世界环境中运行的人工智能所面临的潜在挑战。高性能人工智能模型必须在压力下保持冷静才能做出明智的决策，这一点至关重要。这就引出了一个问题：如何在未来的人工智能系统中避免或管理此类压力反应，以确保可靠且安全的交互？尽管LLM（逻辑逻辑模型）中的分析智能取得了令人瞩目的进展，但其应用智能，尤其是在空间理解和情绪管理方面，仍然滞后。

数据保护、网络安全和法律框架

数据保护和网络安全面临着根本性的挑战。数据保护和隐私法律对于确保个人数据得到合乎道德且安全的处理至关重要。其中最重要的法律框架之一是欧盟于2018年颁布的《通用数据保护条例》（GDPR）。GDPR为个人数据的收集、处理、存储和传输制定了严格的准则。

《通用数据保护条例》（GDPR）的核心原则包括合法性、公平性和透明度。这些原则要求明确说明收集哪些数据以及收集原因，以确保数据得到公平使用，不损害任何群体的利益。目的限制要求数据收集必须出于特定、明确且合法的目的，且不得以与这些目的不符的方式进行进一步处理。数据最小化要求仅收集和处理实现预期目的所必需的数据。准确性要求个人数据必须保持准确和最新，而存储限制则要求数据仅在实现预期目的所需的时间内存储。

完整性和保密性要求对数据进行安全处理，以防止未经授权或非法处理以及意外丢失。问责制要求组织能够证明其遵守这些数据保护原则。欧盟近期颁布的人工智能法以GDPR为基础，并根据风险等级对人工智能系统进行分类。被禁止的人工智能系统包括那些基于生物识别数据对个人进行分类以获取某些类型敏感信息的系统。

安全研究人员发现机器人系统存在漏洞，这些漏洞可能导致设备被操控或敏感数据被窃取。这些漏洞包括不安全的固件更新、设备上未加密的用户数据以及远程摄像头访问的PIN码安全漏洞。此类缺陷会削弱人们对制造商认证的信任，并凸显采取强有力的安全措施的必要性。研究人员建议设计一种机器图像识别系统，该系统对人类而言不可读，但能为机器人提供足够的导航信息，从而防止私人数据被滥用。

欧盟人工智能法案和协调标准

人工智能和机器人领域的监管环境正在迅速发展。欧盟人工智能法是全球首个全面的人工智能法律框架，其基于风险评估方法。风险越高，需要满足的要求就越多、越严格。由于人工智能系统与安全密切相关，因此可被归类为高风险人工智能系统。高风险人工智能系统需满足特定要求，包括：提供包含系统及其用途所有必要信息的完整文档，以便监管机构评估其合规性；向操作人员提供清晰且适当的信息；采取适当的人工监督措施；以及具备高度的稳健性、网络安全性和准确性。

《机械指令》规定了包括自主系统和联网系统在内的机器的安全要求。它定义了自我发展行为和自主移动机器，但避免使用“人工智能系统”一词。像手术机器人这样的产品可能同时受到多项法规的约束，例如《医疗器械指令》、《机械指令》和《人工智能指令》，所有这些法规都对功能安全产生影响。核心问题是：在市场推广、责任和声誉损害方面，最佳的风险降低措施是什么？

协调标准明确了法律法规中规定的基本健康与安全要求。它们阐述了可用于满足这些基本要求的技术规则和风险管理措施。符合这些标准表明已满足法律法规的要求。基于 ISO/IEC 42001 的风险管理体系至关重要。该人工智能管理体系标准为风险的识别、评估和处理提供了一个结构化的框架。

伦理、偏见与可持续性

伦理问题贯穿于物理人工智能开发和实施的方方面面。数据准备不充分会导致不良后果。数据集中的偏差会引发公平性问题，加剧社会不平等，并导致对少数群体的歧视。更糟糕的是，模型输出可能泄露私人和机密信息，使其落入不法分子之手。因此，在训练系统之前，必须评估其对相关人群生活的影响程度。必须确定允许人工智能系统为特定任务做出决策在伦理上是否合理，并确保所有受影响群体都能获得充分且具有代表性的数据。

挑战也延伸至能源效率和可持续性。人形机器人和物理人工智能系统在运行和训练其底层模型方面都需要大量能源。电池技术、人手灵巧性、成本效益、可扩展性和伦理治理仍然是重大挑战。然而，硬件成本的下降、人工智能技术的进步以及劳动力短缺的加剧，三者汇聚在一起，形成了一种有利于加速普及的完美风暴。

未来前景及战略意义

物理人工智能和先进机器人人工智能系统的发展轨迹预示着未来几年产业和社会格局将发生根本性重塑。技术突破、经济需求和监管框架的融合，正在创造一个加速从实验性试点项目向广泛商业应用转变的环境。

机器人领域的基础模型革命是其发展历程中最重要的转折点之一。目前，由机器人基础模型控制的人形机器人正蓬勃发展。除了利用此类模型实现机器人的自主端到端控制外，所谓的世界基础模型还用于生成或复制可扩展的训练数据，以供机器人基础模型使用。对于一些目前仍较为有限的应用，例如生产和物流中简单、重复且繁重的体力劳动，甚至家用机器人，由基础模型控制的机器人有望在未来五年左右投入使用。未来，更复杂、更具挑​​战性的任务也将陆续得到应用。

通用化和车队管理

开发用于优化机器人集群的通用人工智能模型是克服技术碎片化问题的一种很有前景的方法。基础模型旨在理解并执行不同类型机器人的广泛任务。它们学习通用概念和行为，而不是针对每个特定任务进行重新训练。亚马逊的DeepFleet和Galbot的NavFoM使得使用单一人工智能模型控制异构机器人集群成为可能。NavFoM被誉为世界上首个跨实体、跨任务的导航基础人工智能模型。它旨在教会单个人工智能模型运动的通用概念，从而使同一核心模型能够应用于从轮式机器人、人形机器人到无人机等各种类型的机器人。

多模态模型在空间智能领域的进步正在开辟新的维度。SenseNova SI系列基于成熟的多模态基础模型，并开发出强大而稳健的空间智能。这些模型展现出涌现泛化能力，通过对特定3D视图变换QA子集进行微调，可以意外地将性能迁移到相关但此前未曾涉及的任务，例如迷宫寻路。增强的空间智能能力开辟了广阔的应用前景，尤其是在具身操控领域，即使无需进一步微调，也已观察到成功率的显著提升。

合成数据与 ChatGPT 机器人学时刻

英伟达的 Cosmos 世界基础模型代表着机器人领域一个潜在的“聊天 GPT”时刻。这些物理 AI 模型对于使机器人能够在 3D 模拟中尽可能逼真地练习现实世界的交互至关重要。开发此类物理 AI 模型成本高昂，需要海量的真实世界数据和广泛的测试。Cosmos 世界基础模型为开发者提供了一种简便的方法，可以生成海量的逼真、基于物理的合成数据，用于训练和评估现有模型。

到2030年，实体人工智能领域的投资周期预示着大量资金的流入。市场预测显示，到2030年，该领域将保持强劲增长，预计2026年支出将达到600亿至900亿美元，五年总支出将在0.4万亿至0.7万亿美元之间。制造业引领增长，其次是物流业，而随着工具技术的成熟，服务业也在不断扩张。ABI Research估计，2025年全球机器人市场规模为500亿美元，预计到2030年将达到约1110亿美元，年均增长率约为15%。

物理人工智能正在变革制造业，预计到2030年将增长23%。全球工业人工智能市场在2024年达到436亿美元，并有望在2030年之前保持23%的年增长率，这主要得益于物理人工智能在制造业的应用。这一发展标志着传统自动化方式的转变，传统自动化依赖于僵化的预编程机器人。如今的物理人工智能集成了视觉系统、触觉传感器和自适应算法，使机器能够处理不可预测的任务。

在当前地缘政治紧张局势和供应链中断加剧对柔性制造的需求之际，物理人工智能的需求正处于关键时刻。工业机器人技术的进步正在重新定义自动化，并促进受劳动力短缺困扰的行业的韧性和增长。在汽车工厂，具备实时学习能力的人工智能驱动机器人正在承担一些过去被认为机器难以胜任的精细工作，例如自适应焊接或在多变条件下进行质量控制。预计这种转变将在大批量生产环境中降低高达20%的成本。

德国和欧洲的经济机遇

这对德国和欧洲企业而言具有重大的战略意义。熟练工人短缺对工业和物流业的影响尤为显著，与此同时，市场需求却在不断增长。德国工业正面临巨大压力：技能短缺导致增长放缓，日益复杂的形势要求企业快速适应，对效率和韧性的投资至关重要，而生产力的提升则是保持竞争力的关键。物理人工智能为德国重返工业前沿提供了契机。德国工业的转型并非可有可无，而是势在必行。

发展正朝着一种由具身智能驱动的全新基础物理模型迈进，这种模型有望主导多模态方向。现实世界充满了诸如接触、摩擦和碰撞等难以用语言或图像描述的细节。如果模型无法理解这些基本的物理过程，就无法对世界做出可靠的预测。这将与主流语言模型的发展路径截然不同。

多模态人工智能的发展远不止于文本处理。多模态模型将不同的神经网络架构（例如用于视觉输入的视觉转换器、用于音频输入的语音编码器以及用于逻辑推理和文本生成的大型语言模型）整合到一个系统中。医疗保健正朝着感官输入的方向发展，多模态人工智能能够扫描患者的声音、面部和医学影像，从而及早发现疾病迹象。它并非取代医生，而是赋予医生超乎常人的洞察力。

物理人工智能在我们的环境中无缝运行的愿景，需要进一步的研究和开发，以确保这些系统的可靠性和安全性。未来，开源机器人软件（如ROS）和本地控制方法可能会得到更广泛的应用，从而减少对云服务的依赖，并赋予用户对其设备更大的控制权。与此同时，制造商和监管机构必须不断提高安全和数据保护标准，以维护用户信任，并以负责任的方式释放机器人技术的潜力。

未来几年对于判断今天的试点项目能否发展成为可行的商业模式至关重要。然而，可以肯定的是，物理自主和数字自主的结合将塑造未来。人工智能正在摆脱孤立的角色，成为现实世界流程和决策不可或缺的一部分。这标志着一个新阶段的开始，人工智能的直接影响将比以往任何时候都更加显著。物理人工智能和机器人人工智能的发展并非终点，而是一场根本性变革的开端，其全部影响将在未来几十年逐渐显现。

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