輝達 (NVDA.US) 創辦人兼執行長黃仁勳今 (17) 日早上在第三屆鏈博會先進製造鏈主題活動現場上，跟之江實驗室主任、阿里雲創辦人王堅展開了一場深度對話。黃仁勳在交流中拋出重磅觀點，AI 下一波浪潮將是物理 AI(Physic AI)，這項技術將推動機器真正進入物理世界，與人類共同合作完成複雜任務。
黃仁勳指出，AI 發展本質上是軟體形態的革命性迭代。最初的 AI 透過基礎原理取代人類編寫演算法來預測結果，利用機器學習從實例、資訊和資料中尋找規律並預測輸出，這種可擴展的學習方式已徹底改變了軟體開發模式。生成式 AI 作為第二波浪潮，則實現跨模態的資訊轉換。無論是英語與漢語互譯、圖像與文字的雙向生成，還是影片內容的智能創作，AI 已能理解並生成多模態信息，甚至能像人類一樣分解從未見過的問題並找到解決方案。
黃仁勳說：「在掌握這些能力後，下一階段 AI 將邁入物理世界。」並指物理 AI 的核心在於讓智能體突破數位世界的限制，真正進入實體空間與現實環境互動。
事實上，早在今年 3 月 19 日，黃仁勳在 GTC 2025 發表演講時就曾指出，AI 已經歷了三代技術典範轉移，從感知 AI(Perception AI) 到生成式 AI(Generative AI)，再到目前的 Agentic AI，接下來將是物理 AI，也就是機器人的時代。
物理 AI 為何被視為顛覆性技術？根據輝達官方定義，物理 AI 是指透過運動智慧理解現實世界並與之互動的模型體系，這類系統通常整合於機器人或自駕汽車等自主機器中，其核心價值在於賦予機器感知、理解並操作物理環境的能力，從而解鎖多個產業的革命性變革。
在工業製造領域，搭載物理 AI 的自主移動機器人 (AMR) 可透過機載感測器即時感知環境，在倉庫等複雜場景中靈活避障導航；機械臂能根據傳送帶上物體的位置和姿態動態調整抓取力度與位置，實現從粗放操作到精細作業的無縫切換；機械運動機器人更顯性地，透過更適能操作設備，透過功能性地增強功能性操作。
自駕領域同樣迎來技術躍遷。物理 AI 使車輛能透過多感測器融合感知環境，在高速公路、城市道路等多樣化場景中做出智慧決策。
實測數據顯示，採用物理 AI 訓練的自駕系統可更精準辨識行人動態，快速回應交通狀況變化並自動變換車道，在突發場景中的適應能力提升顯著。
智慧空間領域正因物理 AI 而發生深刻改變。在工廠、倉庫等大型室內環境中，固定攝影機與先進電腦視覺模型結合，可即時追蹤人員、車輛及機器人的動態路徑，優化空間規劃與營運效率。更關鍵的是，系統能透過複雜環境感知預判潛在風險，將人身安全置於決策優先順序首位。
這場關於物理 AI 的討論，反映全球科技界對 AI 發展路徑的深入思考。當數位世界的智能體開始深度融入實體現實，從生產線到交通網絡，從醫療手術室到倉儲物流中心，一場由物理 AI 驅動的產業變革正加速到來。
(美股為即時串流報價； OTC市場股票除外，資料延遲最少15分鐘。)新聞來源 (不包括新聞圖片): 鉅亨網