数字AI与物理AI行业报告：如何看物理场景中数字AI的能力边界？（12页）

行业报告下载 2026年10月01日 07:30 管理员

从信息空间向高物理闭环场景延伸，是数字 AI 拓展能力边界的重要方向之一。在连续谱靠近信息空间的一端，任务仍停留在信息生成、软件操作和人类复核链条中。这类任务的共同特征是：输出为文本、代码、图像等信息产物，执行发生在软件系统内部，且通常有人类在回路中复核结果。在这一区间，数字 AI 可以快速渗透——其擅长的理解、生成、推理与工具调用，恰好构成完成任务所需的主要能力；在多数低风险、有人在回路的场景下，失败代价相对较低，也可由人类纠正。从内容生成到专业知识工作，再到企业流程与软件 Agent，数字 AI 沿连续谱的渗透较为顺畅。然而，当任务越过连续谱中段，进入自动驾驶、机器人、工业控制、家务服务等典型物理场景时，任务要求发生显著变化。这些任务需要智能体直接作用于物理世界：实时感知环境，预测物体与自身运动，在接触过程中控制力与位置，并在有限时延内作出安全决策；其失败可能表现为碰撞、掉落、失控、损坏乃至安全事故。此时，仅依靠语言和图像的语义理解不足以完成可靠闭环。但物理 AI 可以由 VLA 等策略模型直接生成动作，也可以引入世界模型等，并与仿真训练、强化学习、实时控制和安全机制组合。

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