ASI前瞻：英伟达推出“物理AI”算力平台，为ASI理解物理世界筑基
“物理AI的‘ChatGPT时刻’已经到来。”2026年1月，英伟达CEO黄仁勋在国际消费电子展上向世界宣告。这位AI时代的“卖铲人”正在为人工智能搭建通往物理世界的桥梁。
在AI进化图谱上，物理AI被视为继感知AI、生成AI、代理AI之后的第四阶段。这意味着AI正从理解语言、图像和声音，迈向理解重力、摩擦、惯性等物理规律的关键一步。而这一切，正是为超级人工智能理解并交互物理世界铺平道路。
01 物理AI的崛起：从虚拟理解到物理交互的革命性跨越物理AI是指能够理解现实世界并与之进行交互的AI模型，是一种“使自主机器在真实物理世界中感知、理解和执行复杂操作”的技术。与仅限于处理数字信息的传统AI不同，物理AI的核心在于让AI系统理解并应用物理规律，实现从虚拟智能到实体执行的跨越。
黄仁勋将这一转变称为“双重平台迁移”：计算的核心从传统CPU转向以GPU为核心的加速计算，同时应用开发的基础从预定规则代码转向以人工智能为基座。这两种根本性转变同时发生、相互交织，彻底重塑了计算的本质。
物理AI最显著的特征是让AI系统具备在真实世界中“感知—推理—行动—反馈”的闭环能力。这不仅意味着AI会思考，更意味着它能通过机器人等具身设备执行任务，并从真实反馈中持续纠错、自我进化。
中国科学技术大学王翔教授阐释道：“物理AI的核心不是在封闭环境中完成单一任务，而是在开放、动态、充满不确定性的场景中稳定运行、泛化适应。”
02 英伟达的物理AI算力平台：三大支柱构建完整技术栈英伟达通过三大技术支柱支撑物理AI落地，构建了完整的技术栈。
第一支柱是Newton物理引擎，可实时模拟真实世界的力学动态，响应时间低于0.01秒，专为机器人与自动驾驶场景优化。它能在极短时间内完成复杂力学计算，让机器人在虚拟世界中安全试错数百万次。
第二支柱是Cosmos基础模型平台，这是一个开放的世界模型平台，能将摄像头看到的画面、麦克风听到的声音，转化为可执行的物理动作。该平台已训练超1000亿参数，支持多模态物理世界理解，推理延迟压缩至1毫秒。
第三支柱是GPU+LPU混合算力架构，通过专用低延迟处理器实现推理效率百倍提升、成本降低90%。在硬件层面，英伟达宣布Blackwell Ultra平台进入量产阶段，单机算力提升50%，功耗降低30%，特别适配边缘机器人场景。
英伟达进一步构建了严密的“三体”闭环架构：Layer 1是训练计算机Vera Rubin AI超算平台；Layer 2是仿真计算机Omniverse；Layer 3是运行时计算机Jetson T4000作为执行单元。这一架构标志着计算范式正式从Scaling Law（预训练扩展）转向Test Time Scaling（推理时间扩展）。
03 Rubin平台：物理AI的超级引擎英伟达在CES 2026推出的Rubin平台，是物理AI发展的关键里程碑。这一平台包含六款新芯片，分别是Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交换机芯片等。
Rubin平台的性能数据令人震撼：Rubin GPU的NVFP4推理算力为50PFLOPS，是Blackwell的5倍；训练算力是35PFLOPS，是Blackwell的3.5倍；HBM4内存带宽22TB/s，是Blackwell的2.8倍。
与Blackwell平台相比，Rubin平台通过软硬件协同设计，将推理token成本大幅下降，将训练MoE模型所需的GPU数量大幅减少。Rubin平台采用的NVLink 6实现了3600 GB/s的芯片间双向带宽，比PCIe Gen7快了一个数量级。
北京大学深圳研究院6G与人工智能课题组组长胡国庆指出：“Rubin平台的推出标志着英伟达算力性能的进一步跃升，其整个训练成本实现了断崖式下降，推理能力会更强。”
这一平台的意义在于，未来大模型的训练周期可以从“周”压缩到“天”，推动整个大模型的快速迭代，让更多创业公司有机会参与大模型竞争。
04 物理AI的行业赋能：从智能制造到科学发现物理AI正在以前所未有的深度融入并赋能各行各业，从制造业到医疗，从交通到家庭服务。
在智能制造领域，物理AI正把自动化从“固定流程”推进到“动态泛化”。传统产线依赖固定程序，变更即需停机调整。而搭载物理AI的产线可实时感知物料位置、检测缺陷、动态优化节奏。
某新能源电池厂通过英伟达Omniverse构建数字孪生系统，使设备利用率提升35%，能耗降低20%。特斯拉工厂的焊接机器人在物理AI辅助下，精度突破0.1毫米，甚至能双手协同完成精密作业。
自动驾驶是物理AI的“主战场”。基于物理AI的Alpamayo模型采用视觉—语言—行动架构，不仅能“看见”路况，更能“理解”交通参与者的意图与行为之间的因果关系。数据显示，小鹏自动驾驶系统融合物理AI后，应对恶劣天气的能力提升30%。
在医疗领域，物理AI正推动手术机器人走向更高精度。达芬奇手术机器人集成物理AI后，术中出血量减少40%；超声穿刺机器人在经过虚拟器官模型训练后，操作失误率下降60%。
物理AI在智能科学发现中也展现出巨大潜力。它将“假设—实验—分析—迭代”转化为可规模化的自动闭环，驱动自动化实验平台进行高通量探索，加速新材料、新药与复杂工艺的研发。
05 物理AI与ASI演进：理解物理世界的关键一步物理AI的发展为超级人工智能（ASI）理解物理世界奠定了基础。阿里巴巴集团CEO吴泳铭在2025云栖大会上表示，通用人工智能（AGI）已是确定性事件，但这只是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的超级人工智能（ASI）。
吴泳铭认为，“AI时代，大模型将是下一代操作系统，超级AI云是下一代计算机。”超级AI云需要超大规模的基础设施和全栈的技术积累。为此，阿里云宣布与英伟达在Physical AI领域达成合作，阿里云人工智能平台PAI将集成英伟达Physical AI软件栈。
为迎接ASI时代的到来，阿里云计划到2032年，将其全球数据中心的能耗规模比2022年提升10倍，这意味着阿里云算力投入将指数级提升。
物理AI通过让AI系统理解物理规律，实际上是在为ASI构建“物理常识”。当AI不仅理解语言和图像，还能理解重力、摩擦力和材料特性时，它就向真正的通用智能迈进了一大步。
黄仁勋预言：“未来十年，工厂将由AI协调的机器人团队运营。”这仅是物理AI重塑行业的开始。随着物理AI技术的成熟，我们将看到更多行业被AI深度改造，为ASI的到来奠定坚实基础。
黄仁勋曾经预测，物理AI将催生超50万亿美元规模的行业变革，涉及1000万家工厂、20万个仓库、未来数十亿计台人形机器人和15亿辆汽车及卡车。这些物理世界的“传感器”与“执行器”，正通过英伟达的算力平台获得“思考并行动”的能力。
当机器人开始理解重力，当自动驾驶汽车学会预判风雨中的湿滑路面，当手术机械臂懂得生命的脆弱与组织的柔软，我们或许可以说，机器正在获得某种意义上的“具身意识”。而这一切，只是超级人工智能理解物理世界的起点。 |
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