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理解物理 AI，不是一个简单的新概念，而是人工智能能力边界的一次外扩。过去几年，大模型主要解决的是信息世界的问题，比如写文章、生成图片、理解语义、辅助办公。它让 AI 变得“会说、会写、会画”。但物理 AI 要解决的是另一个问题:AI 如何理解真实世界，并在真实世界中完成任务。吴邦毅举例说，机器人听到“把桌上的杯子放进柜子”，它不只是要理解这句话，还要识别杯子在哪里、柜子在哪里，判断抓取方式，规划运动路径，再控制机械臂完成动作。这背后涉及视觉感知、空间理解、任务规划、动作生成和反馈调整。所以，物理 AI 的核心，是让 AI 从“认知智能”走向“行动智能”。过去 AI 更多是在屏幕里工作，未来 AI 要走进工厂、仓库、商场、家庭、能源站和城市基础设施。,类似的思路的产品在小红书上能找到不少，AI 网球教练、AI 羽毛球教练，甚至更多细分运动项目都有人尝试，Vibe Coding 的时代人人可以在几天之内手搓产品原型并进行市场测试，但多数产品距离 PMF 依旧遥远。,4、商汤 Seko AI 再进化：发布生产链路 Seko Space，加速漫短剧工业化布局,回到文章一开头的问题，为什么是 Runna?我们认为是这个团队最终找到了用户愿意持续付费的那部分价值。它抓住了教练更值钱、也更适合被规模化交付的一面，能够规划、调整、陪伴和反馈，最终帮用户省下时间、精力和决策负担。

围绕物理 AI 的发展趋势、中国机遇以及天娱数科（002354）在这一领域的布局，天娱数科首席数据官吴邦毅博士分享了观点。,💰 发布全球首个Token Pay服务和AI钱包产品，构建全栈AI原生支付体系。,运动本身已经足够反人性了，如果 AI 教练最终需要你支起三脚架、上传视频，再忍受不断纠错带来的挫败感似乎并不太符合逻辑。Runna 的成功经验是，要节约用户的“心智开销”，这其实也是不少运动产品在探索的方向。

Runna App|图源:点点数据,7、苹果 Siri 重磅升级：1.2 万亿参数谷歌定制模型“掌脑”，本地运行速度成关键,Token时代，真的来了。,当前，人工智能正从数字世界加速走向物理世界。如果说大语言模型让 AI 学会了理解语言、生成内容、辅助决策，那么“物理 AI”则进一步要求 AI 理解空间、物体、动作和任务，并通过机器人、智能终端、自动化设备等载体在真实世界中完成工作。,AI算力走向普惠

但再往下聊，问题也就一个一个冒出来了。AI 滑雪教学的主流思路是靠视频识别动作，但如何获取高质量的视频就是一大问题。用户自己录，拍摄角度和镜头畸变都会影响判断;他人跟拍的成本又太高。到了识别阶段，厚重的雪服、头盔和护具又会把人体的关节点位遮得七七八八。更要命的是，滑雪还是一个典型的季节性运动，一年只能做几个月的生意。,屏幕方面，小米18 Pro系列将延续上一代备受好评的妙享背屏设计，还会进一步优化背屏的显示效果和交互逻辑，整机的独有辨识度相比其他同档旗舰高出不少。,⏱️ 支持 35 小时连续自主任务，提升开发效率，实现生产级项目应用。,2、国产模型大突破！昆仑万维发布天工高性能 Agent 模型 SkyClaw-v1.0