端侧原生新解法：物理AI的落地关键

过去几年，人工智能的发展主要集中在屏幕内的数字世界，从GPT系列的语言能力突破到Sora的视频生成技术，都展现了数字AI的巨大潜力。然而，2026年，一个全新的技术浪潮正在兴起——物理AI（Physical AI）。这一年被业界普遍认为是物理AI的元年，标志着人工智能从虚拟走向现实的重大转折点。

在年初拉斯维加斯举行的CES展会上，英伟达CEO黄仁勋发表演讲，17次提及“物理AI”，并宣布“物理AI的ChatGPT时刻已经到来”。这一表态不仅反映了物理AI的重要性，也预示着该领域将迎来爆发式增长。根据Future Markets预测，全球物理AI市场规模将从2026年的约3830亿美元增长至2040年的3.26万亿美元，构成有史以来最大的科技市场扩张之一。Coatue Management甚至认为，物理AI市场规模可能达到6万亿美元，较数字AI高出约50%。

尽管前景广阔，但物理AI领域的竞争格局尚未明朗。与数字AI领域逐渐形成的巨头垄断不同，物理AI当前呈现出“格局未定”的特征。决定胜负的关键维度——制造能力、部署数据、监管速度、供应链控制、基础模型智能——分布在不同的竞争者手中。这种分散的竞争态势为新兴企业提供了巨大的发展空间，同时也意味着技术路线的选择将成为决定成败的重要因素。

在技术层面，物理AI的核心架构主要围绕视觉语言动作（VLA）模型和世界模型展开。VLA模型突破了传统将视觉、语言、动作视为独立领域的局限，能够直接将指令与感知转化为动作，显著提升了任务执行能力。而世界模型则通过预测环境动态，为VLA注入想象力，使其能够提前模拟动作后果，验证计划可行性。这种VLA与世界模型的深度融合，被认为是物理AI未来发展的主流方向。

然而，关于物理AI的具体实现范式，目前尚无统一标准。在基础模型层，技术路线的选择已经开始呈现收敛之势，但具体的实施方案仍存在多种可能性。例如，在VLA路线阵营，英伟达展示了自研的Alpamayo模型，小鹏推出了X-Foresight系统；而在世界模型路线阵营，吉利汽车发布了WAM世界行为模型，谷歌DeepMind推出了Genie 3通用型世界模型。此外，还有企业选择将VLA与世界模型进行深度融合，如智元机器人、宇树科技等。

值得注意的是，尽管VLA与世界模型的融合已成为主流趋势，但不同技术路线在产业层面的表现仍存在显著差异。例如，VLA模型更适合处理即时决策任务，而世界模型则在长时程规划和复杂环境模拟方面更具优势。因此，企业在选择技术路线时，需要根据自身业务需求和技术积累进行权衡。

总体来看，2026年作为物理AI的元年，标志着人工智能技术从虚拟向现实的重大跨越。尽管当前竞争格局尚未明朗，但可以预见的是，随着技术的不断成熟和市场的逐步扩大，物理AI将在未来十年内成为推动全球经济发展的核心动力之一。

端侧原生新解法：物理AI的落地关键

在物理AI的落地过程中，端侧原生技术成为了一个重要的突破口。与传统的云端AI解决方案相比，端侧原生技术能够在设备端完成大部分计算任务，从而显著降低延迟、提高隐私保护，并增强系统的实时性和可靠性。

以VLX-Go仿真到真实嵌入式导航系统为例，该系统通过模拟数据生成、基础策略学习、仿真在线学习和真实机器人部署四个阶段，实现了从虚拟环境到现实世界的无缝衔接。首先，系统通过虚拟场景生成模拟数据，然后利用多模态导航策略进行基础学习，接着通过仿真在线学习优化策略，最后在真实机器人上进行部署。这一过程不仅提高了系统的鲁棒性，还显著增强了其在复杂环境中的适应能力。

此外，VLX-Seek系统通过细粒度感知VLM，实现了从区域检索到语言推理的全过程。该系统首先通过视觉源获取图像数据，然后进行双视觉区域编码和混合细粒度区域编码，最终通过基于文本的参考推理生成精确的区域理解结果。这一技术不仅提高了系统的感知精度，还增强了其在复杂环境中的推理能力。