物理AI（Physical AI）指能够感知真实物理世界、并与之交互的AI系统——它是数字AI（聊天、生成内容）的延伸，把"智能"从屏幕里释放到现实世界中。机器人、自动驾驶汽车、无人机、智能机械臂都是物理AI的载体，NVIDIA 是这一概念的积极推动者。
与数字AI的区别
- 数字AI：处理文字、图片等数字信息，输出也是数字
- 物理AI：处理传感器数据（视觉、激光雷达、触觉），输出是物理动作（移动、抓取、操控）
核心技术栈
- 感知：计算机视觉、多传感器融合
- 决策：世界模型（理解物理规律）、强化学习
- 执行：运动控制、机械臂操控
- 训练：仿真环境（如 NVIDIA Isaac Sim）中大规模训练后迁移到真实世界
应用场景
人形机器人、自动驾驶、仓储物流自动化、智能制造、农业机器人、手术机器人。
与具身智能的关系
物理AI与具身智能（Embodied AI）高度重叠——都强调"身体与环境交互"；区别在于具身智能侧重学术范式，物理AI更多出现在产业语境。2026年，随着人形机器人量产加速，物理AI被普遍视为继大语言模型之后的下一波浪潮。