在云棲大會上，阿里宣布了一項重要決定：將英偉達完整的Physical AI（物理AI）軟件棧納入其AI平臺的開發者選項。這一技術合作并非單純的工具整合，而是人工智能發展歷程中的關鍵轉折。英偉達CEO黃仁勛在2025年CES大會上明確指出，物理AI將成為AI技術的下一個前沿領域，蘊含著巨大的商業價值和技術潛力。

全球工業機器人市場正經歷深刻變革。據市場研究機構預測，該市場規模將從2024年的1544億元躍升至2025年的3000億美元。其中，融合AI技術的工業機器人應用市場年復合增長率達21.9%，展現出強勁的增長勢頭。這一趨勢背后，是傳統自動化設備向智能物理AI系統的升級需求。

當前工業機器人仍以執行預設程序為主，面對零件位置偏移或形狀變化等場景時，需要人工重新編程。而物理AI機器人則具備自主適應能力，可通過實時感知和決策完成復雜任務。這種技術突破正是阿里與英偉達合作的戰略支點。物理AI的核心在于讓AI突破數字世界，真正理解并操作物理環境。

以日常物品識別為例，傳統AI能識別杯子并告知名稱，物理AI則能進一步判斷材質、重量，計算抓取力度，并避免打翻液體。這種能力差異決定了應用場景的根本轉變。黃仁勛強調，物理AI通過整合物理規律與AI技術，使生成內容更符合現實世界的邏輯。該概念是英偉達多年技術積累的成果，2024年3月的GTC大會上首次系統闡述，并推出相關技術平臺。

AI技術發展呈現清晰的三階段特征：感知AI實現圖像、文字和聲音的理解；生成式AI創造文本、圖像和聲音；如今正進入物理AI時代，AI開始具備推理、計劃和行動能力。物理AI的技術基礎由三大組件構成：世界模型構建三維空間認知，物理仿真引擎處理復雜交互，具身智能控制器實現虛擬推理與物理執行的銜接。

世界模型作為認知核心，采用神經輻射場、3D高斯濺射等技術實現空間表征，需學習重力、摩擦等物理參數。物理仿真引擎基于偏微分方程求解器，處理剛體動力學、流體力學等復雜現象，在毫秒級時間內完成精確計算。具身智能控制器通過模型預測控制或深度強化學習算法，生成具體控制指令，考慮執行器的物理限制。

系統架構采用分層設計：感知層集成多模態傳感器，通過卡爾曼濾波等技術實現數據融合；認知層運行世界模型和仿真引擎，依賴GPU集群進行并行計算；執行層負責運動規劃，采用逆運動學求解和軌跡優化技術。英偉達為此構建了完整技術生態，包括Omniverse仿真平臺、Isaac開發套件和Cosmos世界模型，通過合成數據生成解決現實數據收集成本高的問題。

仿真訓練與現實應用的差距是技術挑戰之一。英偉達通過仿真到現實的遷移技術，彌補虛擬數據與現實環境的差異。物理AI對計算資源的需求遠超傳統AI，單個系統可能需要數百個GPU核心。英偉達開發的RTX PRO服務器和DGX Cloud平臺采用分布式計算架構，支持復雜環境下的實時感知與決策。

與傳統AI處理數字信息不同，物理AI通過大模型驅動，使機器具備空間感知能力。以機器人抓取場景為例，傳統生成式AI可能產生違反物理規律的畫面，而物理AI確保生成內容完全符合現實運作方式。這種轉變使AI從理論學者變為實踐工程師，具備將知識轉化為行動的能力。

黃仁勛對物理AI的前景充滿信心，預測其將催生超50萬億美元的行業變革，覆蓋千萬家工廠、數十萬倉庫，以及數十億臺機器人和車輛。他認為，物理AI使AI從虛擬世界走向現實，將在機器人、物流、汽車等領域成為主流應用。未來兩大高產量機器人產品將是自動駕駛汽車和人形機器人，兩者都需要人類般的感知能力和即時反應。

英偉達在物理AI領域的布局源于多年機器人技術投入。其提出的物理AI概念強調物理規律與AI技術的結合，但系統安全性是重要挑戰。為此，英偉達推出Halos安全系統，覆蓋硬件架構、AI模型、軟件工具和安全標準，確保系統在各種環境下的穩定運行。

阿里選擇整合英偉達物理AI技術棧，背后是搶占AI技術制高點的戰略考量。當前AI大模型主要應用于線上場景，而物理AI試圖連接現實世界。阿里云智能集團董事長吳泳銘指出，生成式AI的最大價值在于改變物理世界。阿里云CTO周靖人透露，通義千問已開源300多個模型，下載量超6億次，但面臨從二維理解向三維交互轉型的挑戰。

阿里的數據主要來自互聯網，缺乏線下物理世界數據。通過集成英偉達技術棧，可為通義大模型增加空間理解和物理交互能力。這種整合不僅是技術疊加，更是從語言智能向空間智能的戰略轉型。開發者可利用阿里云基礎設施和通義大模型的語言能力，結合英偉達的物理仿真和機器人控制技術，構建能在物理世界工作的AI系統。

物理AI的發展需要與現有AI技術生態深度融合。大語言模型提供語言理解和推理能力，計算機視覺技術提供環境感知能力，機器人技術提供物理執行能力。云邊協同架構成為重要部署模式，復雜推理在云端進行，實時控制決策在邊緣設備執行，既利用云端計算能力，又滿足實時性要求。

盡管物理AI發展面臨技術挑戰，如復雜環境中的穩定性、計算成本降低和仿真與現實的差距等問題，但其逐步改變工作和生活方式的趨勢已不可逆。這項技術不僅帶來技術革新，更將顛覆和重塑傳統行業，成為推動全球經濟增長和社會進步的重要力量。