仿真技术+物理 AI：机器人能否攻破最后一道壁垒？

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从深度学习的初步探索到代理式 AI 的成熟应用，从虚拟信息世界的深耕到物理现实世界的突破，机器人技术正以 “物理 AI” 为核心驱动力，开启通用化、规模化发展的全新阶段。

世界机器人大会上，NVIDIA Omniverse和仿真技术副总裁Rev Lebaredian围绕物理AI和通用机器人展开探讨。

1► 从“感知”到“行动”：机器人如何读懂物理世界？

机器人技术的迭代升级，本质上是人工智能与物理世界交互能力不断突破的过程。2012 年深度学习技术的爆发性突破，为机器人装上了 “眼睛” 和 “耳朵”，神经网络的诞生让机器首次具备了类似人类的感知能力 —— 从识别物体、零部件到将语音转化为文字，感知 AI 的发展推动机器人从工业流水线走向更复杂的应用场景。

随后，扩散模型释放了神经网络的创造力，Transformer 架构则打破了数据格式的限制，让 AI 能够处理非结构化信息并实现跨语言交流。这一系列突破推动机器人技术迈入 “代理式 AI（Agentic AI）” 时代：如今的智能系统不仅能感知环境，更能整合现实场景、网络信息和数字数据等多重上下文，通过分析推理规划行动并自主执行任务。就像人类使用计算机处理日常事务一样，机器人正逐渐成为物理世界中自然运作的 “智能代理”。

2► 物理世界藏着机器人的下一个蓝海

长期以来，人工智能的价值主要体现在信息领域 —— 处理 0 和 1 构成的数字内容，其全球市场规模约为万亿美元级别。但人类生存发展所依赖的 “原子世界”—— 涵盖交通、制造、物流、医疗、制药等实体领域 —— 蕴藏着数百万亿美元的市场潜力，这正是机器人技术下一站的价值蓝海。

过去几十年，算力提升极大推动了信息领域的生产力革命，但人类与物理世界的互动方式并未发生根本性改变：工厂的核心运作模式与十年前相比差异甚微。而物理 AI 驱动的智能机器人，正打破这一僵局。通过将计算机技术与物理世界深度连接，机器人有望重塑传统产业的生产模式，释放出前所未有的生产力。这种跨越数字与物理边界的技术融合，不仅是产业升级的契机，更是全球经济增长的新引擎。

3► 物理AI如何重构机器人的“认知体系”

物理 AI 的核心，是让机器具备理解物理世界规律的 “认知能力”。这种基于物理规律知识的神经网络模型，能够解读环境感知数据、预测物理系统动态、规划并执行精准动作，最终实现对物理世界的有效控制。感知、规划、执行 —— 机器人的三大核心功能，都建立在物理 AI 的技术基座之上。

为了攻克物理 AI 的技术难关，仿真技术成为关键突破口。现实世界中，海量数据的获取成本极高，尤其是罕见场景（如自动驾驶中的突发状况）的数据更是难以收集。通过 Omniverse 仿真框架和 Cosmos 世界基础模型构建的仿真系统，能够生成高度逼真的合成数据：预测模型可生成长达 30 秒的环境动态视频，转型模型能适配不同场景变量，分析模型则能以类人类思维理解物理交互。这种 “数字孪生” 式的训练环境，让机器人在实际部署前就能完成海量场景的训练，大幅降低了现实应用中的风险。