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“一人公司”在2026年集中爆发,绝非偶然,而是政策端全力扶持、技术端AI成熟、市场端需求变革、社会端就业观念转变四大因素叠加的必然结果,其中,政策支持与AI迭代是最核心的两大驱动力。,但问题在于,这件事能行吗?与此同时,当与云厂商、大模型厂商等友商,从合作伙伴变成同行竞争的关系后,双方到底是要一起分蛋糕,还是要相互“拿刀”?,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。
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。,第一,中国有全球最完整的制造业体系。物理 AI 最终要落到真实产业场景里,中国庞大的制造业、供应链和工业应用场景,为机器人和具身智能提供了最好的试验场。,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。