2026 年《物理 AI 白皮书：迈向可执行的机器智能》系统阐述了物理 AI 从技术范式到产业落地的全维度图景，指出物理 AI 是人工智能从信息域向物理域的范式跃迁，区别于生成式 AI、代理式 AI，其核心是在真实物理环境构建 “感知 - 决策 - 验证 - 执行 - 反馈” 闭环，实现智能从 “思考” 到 “安全行动” 的跨越，未来 1-3 年是其从技术验证走向规模化部署的战略窗口期。
物理 AI 的发展受国际竞争、国内政策、技术成熟、基础设施完善和产业需求爆发共同驱动，其核心能力体系为感知、决策、验证、执行、反馈五维模型，三大技术基石是支撑自适应决策的策略模型、实现环境认知跃迁的世界模型、作为训练验证核心的仿真与数字孪生，而 “渲染 + AI” 融合技术则成为解决高质量数据匮乏和安全验证复杂问题的关键路径。
工程架构上，物理 AI 采用云 - 边 - 端分层架构，云端为全局学习与编排中枢，边缘层承担数字孪生验证与区域协同功能，终端层实现实时推理与物理执行，且全程遵循 “安全第一” 原则，构建仿真验证前置、多层安全护栏、向后兼容升级、分级回退降级的全流程安全体系。
产业层面，物理 AI 催生了基础设施层、技术使能层、系统集成层、行业方案层的新兴产业链，仿真平台、工具链与数据闭环成为竞争制高点，国内外厂商各有布局，美国聚焦全栈生态与技术定义，中国则依托场景优势走应用牵引、工程化落地之路，同时行业标准化需围绕互联互通与安全分级两大方向推进。
核心应用场景集中在工业制造、人形『机器人』️、智慧空间三大领域，同时向智慧医疗、智慧金融、城市治理延伸，落地遵循 “单点试点与技能验证 — 流程融合与多机协同 — 系统智能与自主进化” 的渐进路径，以效率、成本、安全、可验证性为关键成功指标。
白皮书指出，全球物理 AI 市场将保持 33.49% 年复合增长率，2034 年有望突破 685 亿美元💵，中国拥有场景、产业链等优势，但在核心技术和治理体系上仍需突破。未来物理 AI 将呈现技术融合深度化、硬件架构专业化等趋势，需政府、科研机构、企业、投资机构等多方协同，构建 “政产学研用金” 深度融合的创新生态，夯实自主可控的技术底座，推动物理 AI 从愿景走向广泛现实应用，开启可执行机器智能新纪元。
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