今天，链博会现场，英伟达CEO黄仁勋的一句话刷屏了：“继感知AI、生成式AI之后，下一波浪潮叫——物理AI。”

这可不是什么噱头，而是AI从“空中楼阁”迈向“脚踏实地”的关键一步。小猎豹把过程给大家提一下|：
· 第一幕：看懂/听懂（感知AI）
· 第二幕：会写/会画（生成式AI）
· 第三幕：会动/会做（物理AI）

想象一下，你让AI画一杯水。

感知AI会听懂你要一个杯子，里面有水，告诉你怎么画。生成式AI直接画出来，一个有水的杯子。但物理AI不一样，有一个机器人会老老实实地把杯子放在桌子上，去给你接上水，因为这就是物理世界的规则。

黄仁勋说的“物理AI”，其实就是在AI的大脑里植入“物理引擎”，让它学会尊重重力、摩擦力、热力学这些最基本的物理规律。

就像一个刚学会走路的孩子，终于学会了在现实世界里稳稳地迈出第一步。

为什么一定要“物理AI”？

物理AI：我能行动，我能改变世界

这是AI的“成年期”，它不仅学会了感知和创造，还学会了行动。它能够理解物理世界，与现实环境互动，甚至可以做出合理的推理和规划。这才是AI真正走向实用化的关键一步。

一句话总结：
生成式AI负责“想象力”，物理AI负责“落地”。

物理AI的底层逻辑

物理AI之所以强大，是因为它有“三把利剑”：

1. 世界模型：让AI学会“物理常识”

物理AI的核心要求，就像给AI上了一堂“物理课”，让它知道什么是重力、什么是摩擦力、什么是能量守恒。这样AI才会越来越AI，也让人能看懂。

2. 合成数据：虚拟世界里的“无限实验”

物理AI可以通过上万上亿小时的视频训练，生成了海量符合物理规律的虚拟数据。AI可以在虚拟世界里做无数次实验，而不用担心成本和风险。

让物理AI更能理解一些行为。

3. 实时孪生：虚拟与现实的“无缝对接”

物理AI的另一个杀手锏是“实时孪生”。

它通过数字孪生技术，把虚拟世界和现实世界完美对接。

比如，风电场的风机在虚拟世界里先吹10年台风，优化设计后再安装到现实中。机械臂在虚拟工厂里先拧100万次螺丝，再进车间操作。

有什么应用场景：场景大爆炸

· 制造：富士康用物理AI训练机械臂，三天完成传统半年的机翼气动优化。

· 出行：现代汽车用Atlas机器人学装配，高盛直言“自动驾驶会是第一个爆发点”。

· 医药：分子动力学+AI，一次算出可成药结构，跳过上千次试错。

· 国防：Palantir交付AI情报战车，虚拟战场先跑1000遍，再上战场。

如何“上车”：三条赛道的机会

1. 算力与引擎：卖铲子的人

2. 数据与孪生：卖地图的人

3. 终端应用：卖体验的人

具体直接给大家汇总好相关的概念股，直接上图：

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