物理AI就是下一代工业革命

文章最前端，先完成几个词汇的定义，用英伟达布局举例是最合适的，摘抄如下：

NVIDIA 正在推动下一波 AI 浪潮——机器人和工业数字化。新一代机器人将在 NVIDIA Omniverse 中学习。有超过 120 万开发者和超过 1 万个客户及合作伙伴正在 利用 NVIDIA Isaac 和 Jetson 平台开发和部署 AI 赋能的机器人。Project GR00T 是适用于人形机器人的通用基础模型，能够帮助这些机器人理解自然语言并通过观察来模仿人类动作。

NVIDIA Omniverse

出现的次数非常之多，非常多研究机构也着重笔墨去对比NVIDIA Omniverse ，但重点都放在了具身智能上。我们这里做一些区分。Omniverse 不只机器人。它是一个跨行业、可编程的虚拟世界操作平台，它不仅服务机器人，还支持工业、制造、建筑等领域构建“可运行的数字孪生世界”，让企业能在虚拟环境中模拟、训练、优化现实任务，是连接现实与虚拟的数字基础设施。

Isaac

是 Omniverse 中专门面向机器人的模块，主要负责机器人感知、学习、动作控制等开发工作 。

仿真训练（机器人领域）

在 Isaac Sim 这样的仿真环境中，机器人主要训练的是“如何完成任务”的能力，比如行走、抓取、避障、装配等动作策略，通过反复试错、奖励机制（如强化学习）来学会自主决策和控制动作。仿真不仅安全、低成本，还能加快训练速度，最终把学到的技能迁移到现实世界中，让机器人在现实中独立完成任务。

仿真训练（其他领域）

例如，在风电领域，仿真训练的核心目标是让风力发电系统具备对复杂环境的感知、预测和自我优化能力。借助物理 AI 技术，工程师可以在仿真平台中还原风机所处的地形、风场变化、结构应力、功率输出等多种物理变量，实现对风电系统的全生命周期建模与智能优化。

我一开始很难理解，所以我让AI写了个例子，想象你是风力发电场的“调度员”，你要负责每天控制上百台风机的转速、角度，目的是让它们既发电多，又不被风吹坏。但问题来了：风是乱吹的，早上大、下午小，有时从东边，有时从山谷刮上来；每台风机的叶片受力、转动惯性、振动频率都不一样；

如果你用传统方法：每一秒钟都要用物理公式算出风、叶片、塔筒之间的力学关系，模拟它们会发生什么——那每一秒要算一小时，全场可能要算10年。这时候就需要物理 AI：我们先让 AI 在仿真世界里试错：给它模拟一个风电场，让它看各种风怎么吹、塔怎么晃；一次次训练后，它学会了经验——比如：“风从这边吹，就该把叶片往哪儿转才最稳又高效”。

训练完成后，把这个“聪明大脑”部署到真正的风电场里：它看到风一吹，就能立刻判断怎么调节最合适；不用人手调、不用超级计算、还能适应突发天气。

配图说明：我不是瞎编的

仿真可以理解为去年火了一阵的合成数据，只不过物理世界的合成数据更加复杂。 AI帮我总结了两句话：就像教机器人走路前，先在虚拟世界里摔几千次；让风电系统也能在虚拟世界“吹风几万次”，学会在现实里更聪明地迎风发电。仿真、模拟、孪生这类词语都出于此。

总结一下：

英伟达在物理 A的布局是是 Omniverse 平台，它聚焦在构建一个融合物理规律的数字孪生世界；具身智能对应的是 Isaac 平台（包括 Isaac Sim + Isaac ROS +Jetson），目的是让机器人“有身体、有感知、有决策力”的完整训练与部署系统。

正文开始

引言：一切新事物的意义，来源于它能解决旧系统无法解决的问题。

在过去三次工业革命中，核心推动力分别是机械能、电力与信息系统，它们赋予了工业“替代体力”“延伸能量”“自动控制”的能力。工业更进一步面临的挑战是具体的，就是复杂性：面对非结构化环境、自主决策与动态协同，仅靠传统预设规则是无法完成的。

从第一性原理出发，工业系统的本质是物理世界中物体之间的相互作用，而控制的本质，是对这些物理作用进行预测与干预。传统的工程方法依赖精确建模和经验公式，但在真实世界中，环境变化快、干扰复杂、边界不确定，这些都是当下工业的边界。

物理 AI 的意义在于打通感知、建模、推理之间的壁垒：它不再单纯依赖人类构造方程，而是利用海量数据与神经网络，学习物理规律的近似表达，在复杂系统中快速做出决策。这种方法提高了效率，为工业系统赋予自适应理解物理世界的能力。

而当这种学习在仿真空间中完成，AI 可以在虚拟世界中无限次地模拟工况、验证策略、逼近最优，最终将智能迁移回真实工业场景。从构建模型到演化策略，工业控制开始具备了进化性，而非单纯的编程性。

进化性，而非单纯的编程性。我写的真不错！

AI 的本质是“在复杂环境中做出有效决策的能力”，而物理 AI 的核心挑战，是如何在高维动态的现实物理系统中，建立能够预测、反馈和优化的智能闭环。这不仅需要算力和算法，更需要数据、产业场景与系统工程能力的深度融合。

在这方面，美国擅长通用模型、架构创新和科研算法突破，其优势源于顶尖高校、开源社区和硅谷创业机制的协同。但物理 AI 并不只是算力叠加或模型规模扩大的问题，它要求模型与物理边界深度结合，要求系统级调试、跨学科融合，更要求庞大而复杂的工程应用场景驱动。

正是在这一点上，我们具备独特优势：

中国拥有全球最复杂、密集且“可控”的工业体系，无论是风电、光伏、制造、机器人还是自动驾驶，都能提供丰富的真实数据和快速验证闭环；更重要的是，中国对产业智能的需求不是“锦上添花”，是“刚性核心”。笔者一向认为，催生技术创新的一定是需求，而非其他。因此，在以物理世界为本体、以具身智能为路径的物理 AI 方向上，我们一定会走出一条不同于美国的自主技术范式。不是模仿，不是拼参数，而是重构，是让 AI 真正“下地干活”。

以上，拥抱变化，无限进步。

本文与股市短期概念炒作无关，也不作为投资依据。

利益披露：持有$索辰科技(SH688507)$