刘腾飞 李琦琦 孙 强（中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所）
摘 要：在全球新一轮科技革命与产业变革加速演进的背景下，物理AI技术作为融合工业物理系统建模、多模态感知与智能算法的前沿领域，成为驱动新型工业化的核心引擎。本文基于技术经济范式理论与系统工程思想，从物理AI的技术内涵出发，构建“感知-建模-决策-执行”的四维赋能框架，深入剖析其在生产要素重构、产业链协同及产业形态演进中的作用机制，结合我国人工智能产业发展现状，提出“技术攻关-场景验证-生态构建”的三阶段实践路径，并从政策、技术、数据等维度明确发展对策。研究表明，物理AI通过破解工业场景的物理约束与数据壁垒，可显著提升生产效率与资源配置能力，为我国新型工业化提供理论支撑与实践范式。
关键词：物理AI；新型工业化；多物理场耦合；工业互联网
一、引言
党的二十大报告明确提出推进新型工业化，强调促进数字经济和实体经济深度融合，为我国工业智能化转型指明了方向。我国高度重视人工智能发展，从国家战略层面部署了《新一代人工智能发展规划》，提出要加强基础理论研究、突破核心关键技术、深化产业应用示范，为新型工业化注入新动能。
在全球科技竞争格局中，物理AI概念的提出具有里程碑意义。英伟达等国际领先企业率先提出“物理AI”（Physical AI）理念，强调AI技术从虚拟世界向物理世界的深度渗透，通过构建“数字孪生–物理实体”的闭环交互体系，实现AI决策对物理系统的精准控制。物理AI既需要具备数据处理与模式识别能力，也需符合物理世界的客观规律，理解融合力学、电磁学、热力学等基础理论，从而解决工业场景中复杂物理场耦合、多体系统动力学交互等难题。例如，在工业机器人领域，物理AI在视觉图像的二维分析基础上，通过刚柔耦合建模模拟机械臂运动中的碰撞力学特性，可以更好地完成目标抓取任务。
当前，全球制造业正加速从自动化向智能化跃迁，物理AI作为AI进入物理世界的关键桥梁，成为破解传统工业化效率瓶颈的核心突破口。我国作为全球最大的工业国，拥有完整的工业体系与海量应用场景，但在高端装备自主化、生产流程智能化等方面仍面临技术壁垒。物理AI通过集成传感器网络、多物理场仿真引擎、工业机理模型与强化学习算法等，构建数字世界与物理实体的高保真交互系统，推动工业生产从“经验驱动”向“数据—模型驱动”转型，为进一步提高我国工业实力提供了重要路径。
本文立足全球科技变革趋势与我国产业升级需求，系统探讨物理AI技术的理论内涵、作用机制与实施路径，旨在通过融合技术演进逻辑与产业实践经验，为我国新型工业化进程提供理论支撑与决策参考。本研究将重点回答以下问题：物理AI如何通过技术创新实现对工业系统的精准建模；其在生产要素配置、产业链协同中发挥何种作用；我国应如何突破技术瓶颈、构建自主可控的物理AI生态体系。通过对这些问题的深入剖析，以期为我国在全球制造业智能化转型中确立竞争优势提供系统性解决方案。
二、物理AI技术的内涵与技术架构
（一）物理AI的核心定义与技术特征
物理AI作为面向工业物理系统的智能技术体系，其核心在于通过“物理规律建模+多模态数据驱动+智能算法优化”的三重逻辑架构，实现对复杂工业场景的精准模拟与智能决策。这一技术体系以工业物理系统的客观规律为基础，融合先进感知技术与智能算法，与传统AI相比，具有以下显著特征。
一是物理场建模的深度性。物理AI基于力学、电磁学、热力学等基础科学理论，构建工业系统的机理模型，突破传统数据驱动模型的“黑箱”局限。通过建立包含刚体动力学、柔性体形变、多物理场耦合等要素的数学表达，实现对工业过程具备物理可解释性的建模。例如，在机器人焊接工艺中，通过构建电弧物理模型与熔池流动方程，可精确模拟焊接过程中的温度场分布、应力应变演化规律，有效解决传统数据模型在复杂工艺参数下的泛化能力不足问题，提升工艺规划的科学性与稳定性。
二是多模态感知的融合性。物理AI整合视觉、力觉、触觉等多源异构传感器数据，构建全域感知体系。通过时空对齐算法、噪声抑制技术与数据融合模型，实现多模态数据误差控制在5%以内，显著提升环境感知的可靠性与精确性。在汽车装配场景中，融合视觉图像与六维力传感器数据，可实时捕捉零部件装配偏差，并通过智能算法生成轨迹调整指令，实现装配过程的动态精准控制。
三是虚实交互的可信性。物理AI依托数字孪生技术，建立虚拟模型与物理实体的高保真映射关系，通过毫秒级数据同步机制，实现虚拟仿真与实际生产的动态协同。通过构建“数字孪生–物理实体”闭环控制体系，确保AI模型从仿真环境到实际生产的可靠迁移，指令闭环延迟可控制在1ms以内，满足工业实时控制场景对响应速度与控制精度的严苛要求。
(二）技术架构与关键组件
物理AI技术体系以“训练–仿真–部署”为主线，形成三大核心架构。
一是训练层：基于工业数据的智能模型构建。训练层以工业数据为驱动，通过“真实数据采集–合成数据增强–算法迭代优化”流程，构建具备工业场景适应性的智能模型。该层级整合多源异构数据（包括设备运行日志、工艺参数、质量检测结果等），运用生成对抗网络、强化学习等算法，对机器人运动规划、设备故障诊断等复杂任务进行模型训练。例如，通过模拟数千种工业设备异常工况（如机械振动异常、温度突变等），训练AI模型形成自主诊断与修复策略，提升系统在非结构化环境中的鲁棒性。训练过程中，注重物理先验知识的引入，通过将牛顿力学、传热学等原理嵌入算法框架，增强模型的可解释性与泛化能力。
二是仿真层：多物理场耦合的虚拟验证体系。仿真层依托专业建模平台，构建高保真工业数字孪生体，实现对物理世界的精准映射。该层级支持刚体碰撞、柔性体形变、流固耦合等多物理场耦合仿真，通过参数化建模与边界条件动态设置，在虚拟空间中完成AI模型的低成本试错与性能验证。在汽车制造领域，通过物理AI仿真系统模拟整车碰撞过程，精确计算车身结构的应力分布与形变趋势，优化碰撞吸能设计，较传统物理测试流程缩短研发周期；在化工行业，通过仿真层模拟反应釜内的流体流动与化学反应动力学，优化工艺参数，降低实际生产中的安全风险与能耗成本。
三是部署层：虚实协同的智能执行系统。部署层通过边缘计算设备（如NVIDIA Jetson系列）将训练成熟的AI模型部署至物理实体，实现“虚拟决策–物理执行”的闭环控制。该层级依托5G、工业互联网等通信技术，构建“云–边–端”协同的智能控制系统，支持实时数据采集、指令下发与模型远程迭代。在工业机器人装配场景中，边缘计算节点实时解析视觉传感器数据，调用训练好的轨迹规划模型生成运动指令，控制机械臂完成高精度装配任务；同时，通过云端平台对多台设备的运行状态进行协同调度，动态优化生产流程。
三、物理AI技术赋能新型工业化的作用机制
（一）生产要素配置：从“资源驱动”到“数据-算力协同驱动”
物理AI以工业数据要素的深度开发与算力资源的智能调度为核心，重构生产要素配置方式。通过工业物联网传感器网络，实时采集设备运行状态、工艺参数等多模态数据，利用企业级数据中台整合异构系统数据，形成标准化工业数据集，并依托区块链技术实现数据确权与安全流通，提升数据复用效率与建模精度。在算力布局方面，构建“云–边–端”协同网络，边缘节点部署轻量化物理引擎与实时控制算法，实现对工业场景的低延迟响应；云端集群则支撑大规模多物理场仿真与模型训练，形成“边缘实时控制+云端深度优化”的算力分配模式，显著降低物理AI应用的算力成本与能耗水平。
（二）产业链协同：从“链式分工”到“物理建模驱动的网络协同”
物理AI通过多物理场仿真与智能决策算法，破解产业链协同中的信息不对称与物理约束难题。在供应链层面，基于物理引擎模拟原材料流动、设备产能、物流路径等物理要素的动态交互，预测需求波动与瓶颈环节，优化库存管理与产能分配，提升供应链响应速度与柔性能力；在质量链层面，利用数字孪生技术构建产品全生命周期物理模型，实时追踪加工过程中的力、热、形变等参数，建立质量异常的物理溯源机制，实现从“事后检测”到“实时控制”的转变。在航空航天零部件制造中，物理AI系统可通过建模刀具磨损的物理机理，实时自动调整加工参数，确保关键尺寸精度符合设计要求，减少人工干预与返工成本。
（三）产业形态演进：从“制造单一”到“物理AI赋能的产业生态化”
物理AI催生基于物理建模能力的新型产业形态，推动制造业向高端化、服务化、绿色化转型。在服务型制造领域，企业通过物理AI仿真平台为客户提供虚拟调试、工艺优化等增值服务，将业务重心从产品销售向“解决方案输出”转移，拓展价值链高端环节；在绿色制造领域，物理AI通过多物理场仿真优化能源流与工艺路径，降低生产过程的能耗与排放，同时通过虚拟训练减少实体设备损耗，实现资源节约与环境友好。此外，物理AI技术的开放性与可复用性推动形成“核心企业+高校+供应商”的产业生态，通过共享多物理场仿真工具、工业数据池等公共资源，加速技术创新与场景迭代，培育“物理AI+工业”的新业态、新模式。
（四）技术能力构建：从“数据驱动”到“物理先验引导的智能决策”
物理AI的核心技术优势在于构建“物理机理建模–算法优化–可信执行”的可解释智能体系。通过将刚体动力学、流体力学、热力学等物理规律嵌入AI算法框架，形成“物理先验约束下的智能决策”机制：一方面，基于第一性原理建立设备、工艺的数字化物理模型，为AI提供包含因果关系的结构化知识；另一方面，利用机器学习算法对物理模型进行动态修正，解决传统机理模型在非线性、时变场景中的适应性不足的问题，使物理AI具备处理数据稀疏场景、解释决策逻辑的能力，成为破解工业复杂系统智能控制难题的关键。
（五）人才结构重塑：从“单一技能”到“物理建模与AI应用复合能力”
物理AI的落地应用依赖兼具工业物理知识与AI技术的复合型人才。一方面，需要培养掌握多物理场建模、机器人自主控制等技能的研发人才，能够将工业机理转化为AI可识别的数学表达；另一方面，需提升产业工人对物理AI系统的操作、维护与优化能力，使其能够理解系统决策逻辑,并与物理AI系统协同配合完成复杂工作。通过高校交叉学科建设、企业实训基地搭建、专业技能认证等机制，构建多层次人才培养体系，为物理AI技术的规模化应用提供人力支撑。
四、物理AI技术发展的现实挑战
一是核心技术自主化有待进一步突破。高端硬件与基础软件对外依存度较高，工业级GPU芯片、高精度传感器等关键器件国产化率有待提高，算力供给与物理仿真引擎性能受制于国际供应链。在算法与模型层面，国内研究在具身智能、空间智能等前沿领域缺乏原始创新，工业机器人控制算法、多物理场耦合模型等核心技术与国际领先水平存在差距，物理AI模型的自主可控能力亟待提升。
二是系统工程存在复杂性难题。工业场景的多样性与动态性导致物理AI模型适配成本高企，不同工艺参数、设备特性需定制化训练，模型跨场景迁移面临技术壁垒。同时，虚拟仿真环境与物理实体的动态特性差异（如机械磨损、环境扰动等）易引发模型部署后的性能衰减，需建立实时校准与动态修正机制以保障物理AI决策的精准性与可靠性。
三是技术生态与标准体系滞后。物理AI开发者生态尚未成熟，缺乏面向工业场景的统一开发工具链与开源社区，中小企业在数据标注、模型训练、部署调试等环节面临技术门槛高、应用成本昂贵等问题。标准体系方面，物理AI数据接口规范、模型评测方法、安全伦理准则等领域缺乏统一框架，跨企业数据互通、模型互操作与系统集成成本高企，制约物理AI技术的规模化应用与产业链协同创新。
五、物理AI技术赋能新型工业化的实践路径
（一）技术攻关：构建自主可控的技术体系
一是突破多物理场仿真引擎核心技术。研发支持刚–柔–流耦合的高精度物理引擎，集成力学、电磁学等物理规律建模能力，通过GPU加速、异构计算等技术提升复杂场景仿真速度至实时级响应，同时开发轻量化内核适配边缘设备，降低工业场景算力部署门槛。
二是创新多模态数据融合算法。构建视觉–力觉–触觉等多源数据同步采集与时空对齐框架，建立传感器动态标定模型，优化工业环境中感知数据碎片化、噪声干扰等问题，提升物理AI对复杂场景的精准认知能力。
三是构建标识化模型协同技术体系。基于工业互联网标识解析体系，建立“一物一码一模型”全域关联机制，通过区块链技术实现物理设备、仿真模型、训练数据的唯一标识与不可篡改关联，依托联邦学习与边缘计算技术，实现跨企业、跨平台模型参数安全共享与协同优化。
（二）场景验证：推动规模化应用与标准建设
一是聚焦重点行业开展场景攻坚。在电子制造领域，部署物理AI控制系统优化机器人装配轨迹以实现柔性生产，通过多模态仿真提升碰撞检测准确率；在新能源汽车焊装场景，利用物理AI模型动态优化焊接工艺参数，结合视觉引导技术提升焊接合格率与生产效率。
二是建立工业级评测与验证体系。制定物理AI系统技术规范、多物理场模型接口标准等行业标准，构建包含运动精度、控制延迟、能耗效率等核心指标的量化评测体系，依托国家级检测中心开展仿真–实机一致性验证，确保技术从虚拟到现实的可靠迁移。
三是打造行业示范应用标杆。选取汽车制造、高端装备等领域龙头企业，建设物理AI全流程应用示范线，形成“需求定义–模型训练–场景验证–规模复制”的标准化实施路径，通过政策引导中小企业对标升级。
（三）生态构建：完善产业支撑与创新生态
一是优化算力基础设施布局。在制造业集群区建设边缘计算节点，构建“云–边–端”三级算力网络，实现设备并发通信与低延迟数据同步；推动绿色算力中心建设，整合可再生能源，降低物理AI应用能耗成本。
二是培育“物理AI+工业”复合型人才。在高校设立交叉学科，开设“物理机理+机器学习+工业场景”融合课程，联合企业建立实训基地；实施专业技能认证制度，提升产业工人对物理AI系统的操作与维护水平。
三是建设物理AI产业创新基地。以核心企业为链主，集聚产学研用各方主体，打造“研发–中试–应用”一体化生态基地，提供多物理场仿真平台、工业数据共享池等公共服务；建立产业联盟与开源社区，推动技术成果与行业解决方案的开放共享，形成生态协同发展格局。
六、结论与展望
物理AI技术通过融合空间智能的认知性、具身智能的行动性与工业互联网的平台性，正在重塑新型工业化的底层逻辑。其以“物理规律建模–多模态数据驱动–智能决策执行”为技术主线，突破传统工业化在生产要素配置、产业链协同、产业形态升级中的物理约束与数据壁垒，显著提升工业系统的生产效率、资源配置精度与可持续发展能力，为我国推进新型工业化、培育新质生产力提供了关键技术路径。当前，我国需以技术攻关突破核心技术瓶颈，以场景验证提升应用成熟度，以生态构建完善产业支撑。未来，物理AI将推动工业系统向“全域感知、自组织协同、自主进化”的智慧化形态演进。我国应把握科技革命机遇，加强原始创新与生态协同，依托政策引导与产学研联动，在物理AI领域确立全球技术主导权，加速制造业高端化、智能化、绿色化转型，为全球新型工业化发展提供中国方案。
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（刘腾飞系中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所工程师；李琦琦系中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所工程师；孙强系中国信息通信研究院工业互联网与物联网研究所工程师）