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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。,小米的罗福莉点出了一个残酷的事实:如果框架效率不提升，Token消耗量的增长会吞噬一切价格优势。一个低效的Agent框架，可能把一次简单任务变成几十万Token的消耗;而一个高效的框架，同样的事情可能只需要几千Token。,日均140万亿Tokens，这个数字背后是天量的算力成本。当大模型从“聊天工具”进化成“Agent执行引擎”，单次任务的Token消耗量不再是几百、几千，而是几万、几十万。

几天前的一场线下 AI 活动上，我们听到了一个很典型、也很有诱惑力的创业想法。,如果说智能手机时代需要操作系统和应用生态，那么物理AI时代也需要连接数据、模型、行为和本体的平台型基础设施。