今日,在第三届链博会先进制造链主题活动现场 ,英伟达公司创始人兼首席执行官黄仁勋将与之江实验室主任、阿里云创始人王坚进行炉边谈话 。
黄仁勋表示,人工智能的下个浪潮是物理AI——Physical AI,人工智能是一种新的做软件方式 ,根据基本原理代替人类编码描述算法来预测结果,我们使用算法来学习如何从实例 、信息、数据中预测结果,这种使用计算机来学习如何进行项目的方法已被证明是非常可扩展的 ,到最后AI可以进入物理机器如机器人。
实际上,早在今年3月19日,黄仁勋在GTC 2025发表演讲时就曾指出:AI已经经历了三代技术范式的转移,从意识AI(Perception AI)到生成式AI(Generative AI) ,再到目前的代理式AI(Agentic AI),接下来将是物理AI(Physical AI),也就是机器人的时代。
或受黄仁勋最新表态的影响 ,多只相关概念股拉升上涨,截至收盘,智微智能涨停 ,据悉,该公司基于英伟达 Isaac SIM机器人虚拟仿真训练和数据合成开发 。索辰科技涨超12%,翰博高新、天准科技等纷纷大涨。
此外 ,机器人相关概念股也异动,建设工业直线拉升涨停,中大力德盘中也一度涨停。
物理AI为什么至关重要?
物理AI是指使用运动技能理解现实世界并与之进行交互的模型 ,它们通常封装在机器人或自动驾驶汽车等自主机器中 。利用物理AI,自主机器能够感知 、理解并在现实(物理)世界中执行复杂的操作。
据英伟达官网介绍,物理AI正解锁将颠覆每个行业的新功能,包括机器人、自动驾驶汽车、智能空间等领域。
机器人:借助物理AI ,机器人在各种环境下的操作能力显著增强。
利用来自机载传感器的直接反馈,仓库中的自主移动机器人(AMR)可以在复杂环境中导航,并避开包括人类在内的障碍物 。
机械手可以根据传送带上物体的位姿调整他们的抓力和位置 ,展示根据物体类型量身定制的精细和粗大运动技能。
通过学习复杂的任务(如穿针和执行缝合),手术机器人也可从这种技术中受益,凸显了物理AI在训练机器人执行专业任务时的精确性和适应能力。
人形机器人(即通用型机器人)需要具备粗大和精细动作技能 ,这些技能要求它们能够感知 、理解、导航以及与物理世界进行交互,无论被赋予何种任务 。
自动驾驶汽车:自动驾驶汽车可使用传感器感知并理解周围环境,以便在各种环境(从开放式高速公路到城市景观)中做出明智决策。通过基于物理AI对自动驾驶汽车进行训练 ,自动驾驶汽车能够更准确地检测行人,对交通或天气条件做出响应并自动变换车道,从而有效适应各种意外情况。
智能空间:物理AI将增强大型室内空间(如工厂和仓库)的功能性和安全性 ,这些空间的日常活动涉及稳定的人流、车辆和机器人 。使用固定摄像头和先进的计算机视觉模型,团队可以通过跟踪这些空间内的多种实体和活动来加强动态路线规划并优化运营效率。此外,他们还可通过准确感知和理解复杂的大规模环境来优先考虑人身安全。
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