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《物理

白皮书：迈向可执行的机器智能》由上海仪电牵头编制，聚焦人工智能从信息域向物理域的范式跃迁，系统阐述了物理

的定义、技术体系、工程架构、产业生态及落地路径，明确其是人工智能迈向实体执行的关键形态，也是未来智能制造、智慧物流等领域的核心竞争力，为产业决策者、技术人员等提供了全维度的实践指引。

一、物理

的核心内涵与发展背景

定义：面向真实物理环境的复杂智能系统，以多模态感知为输入，以可解释、可验证的决策为核心，以安全可靠为刚性约束，通过

“感知

全闭环，在动态不确定的物理条件下完成任务，是融合硬件载体、智能算法、系统工程与数据闭环的综合能力体系。

发展动因：生成式

AI、多模态模型的算法突破，感知与边缘计算硬件的成熟降本，仿真与数字孪生平台的技术进步，三者协同推动物理

具备工程化可行性；同时，国际竞争加剧（各国抢占具身智能制高点，我国面临技术封锁）、国内

“人工智能

政策驱动、产业自动化升级的规模化需求，共同成为物理

发展的核心驱动力。

与相关概念的区别：数字

聚焦信息域处理，具身智能侧重物理动作能力学习，数字孪生是物理系统的虚拟映射与验证环境，而物理

以物理场景的可靠执行与系统闭环为核心，整合前三者能力实现工程化落地。

二、物理

的核心能力与技术基石

（一）五维能力模型

物理

的核心能力由感知、决策、验证、执行、反馈五大模块协同构成，形成多回路耦合的协同系统：

感知：对物理环境进行结构化建模，通过多模态传感器融合实现环境认知，保障感知结果的时空一致性与不确定性建模，为后续动作提供精准信息。

决策：将高层目标转化为底层动作序列，采用

“策略

三层架构，融合规则系统与学习模型，大语言模型仅作为高层意图解析助手，规避直接决策的安全风险。

验证：动作执行前的风险过滤机制，通过仿真环境、影子测试、在线验证等全流程手段，提前识别风险，核心评估任务完成度、动作质量、安全性、虚实迁移保真度四大指标。

执行：将策略转化为精准物理动作，通过硬件载体与分层控制算法，应对机械误差、环境扰动，保障执行的实时性、安全性与动态适应性。

反馈：系统持续演进的核心，将执行结果转化为结构化数据，实现异常溯源、策略优化与系统校准，驱动感知、决策、验证模块的持续迭代。

（二）三大技术基石

策略模型：物理

的决策引擎，实现从规划到自适应执行的映射，主流范式包括自回归式、生成式连续策略、层级式快慢系统、隐式潜动作，核心能力围绕视觉感知、空间能力、动作表征等维度持续演进。

世界模型：物理

“看见”

的跃迁，通过构建物理世界动态演化模型，在潜空间中进行前瞻推演，主流范式有潜变量动力学模型、表征预测型、视频生成型等，在产业中承担规划推演、风险预测、安全约束优化、合成数据生成等角色。

仿真与数字孪生：训练与验证的核心基础设施，仿真构建可控的虚拟测试场，解决真实数据稀缺问题；数字孪生实现物理系统的实时高保真镜像，形成跨越虚实的在线闭环，支撑监控、诊断、验证、复盘等全流程。

（三）关键融合技术：渲染

+

规模化发展的关键，解决高质量数据匮乏与安全验证复杂的两大难题：

训练阶段：构建基于物理仿真的合成数据引擎，推动从

“数据驱动”

的范式跃迁，通过分层技术栈规模化生成符合物理规律的合成数据，填补真实数据缺口。

推理阶段：构建基于数字孪生的策略验证体系，通过前瞻性验证在决策执行前推演后果，形成

“实时状态同步

“实时闭环靠近物理系统、系统验证靠近真实环境、全局优化集中在云端”

原则，云端为全局学习与编排中枢，边缘层为数字孪生验证与区域协同中枢，终端层为实时推理与物理执行的最后闭环，三者职责解耦、协同联动。

安全第一的设计原则：物理

的错误可能引发实际损失，因此安全是刚性约束，核心通过四大机制保障：建立全维度安全治理体系应对数据隐私、算法黑箱等风险；将仿真验证作为前置强制性关卡；构建从设计、验证到执行的多层安全护栏；遵循向后兼容与渐进升级原则，预设分级回退与降级机制，假设系统会失败并设计容错路径。

四、物理

的产业生态与竞争格局

四层新兴产业链：分为基础设施层（算力、硬件基石，含云边端算力、仿真计算）、技术使能层（智能中枢，含多模态基础模型、仿真工具链）、系统集成层（软硬件融合中枢，实现算法与物理实体的工程化融合）、行业方案层（价值变现端，将通用技术转化为行业定制化解决方案），形成

“供给端

的完整价值链条。

三大竞争制高点：仿真平台（解决数据瓶颈，核心竞争力为视觉

物理真实性、并行计算效率）、一体化工具链（打通全开发流程，降低复杂度）、高效数据闭环（构建

“运行

的自主强化循环，实现系统持续进化），成为企业长期竞争力的核心。

国内外厂商布局：美国厂商（NVIDIA、Tesla、1X

Technologies）占据技术制高点，实现全栈生态、工程化规模化、场景商业化的布局；国内厂商（华为、腾讯、小鹏、宇树科技等）依托场景数据、工程化落地优势，从自身核心领域切入，形成差异化布局，推动核心部件国产化。

标准化展望：标准化是物理

规模化发展的必然要求，重点聚焦互联互通标准（打破孤岛，实现开发、通信、数据层的标准化）与安全分级标准（划定红线，构建法规合规

+

技术认证的双重体系），同时引入行为与责任的标准化描述层，支撑责任划分与合规监管。

五、物理

的核心应用场景与落地路径

（一）六大典型应用场景

物理

的价值已在多领域落地，核心场景包括：

工业制造：推动从自动化到自适应柔性生产，实现精密装配、质量检测、产线全局优化，提升生产效率、降低不良率。

人形机器人：从任务专用向通用智能体演进，突破灵巧操作、场景理解等技术，逐步落地工业、医疗、家庭等场景，核心部件国产化加速。

智慧空间：从静态建筑到具备物理感知的智能环境，实现交通枢纽、零售、办公等场景的主动认知与协同优化，提升运行效率与用户体验。

智慧医疗：服务药物研发、临床诊疗、医疗养护，提升诊疗精度，辅助应对老龄化社会挑战。

智慧金融：融合物理世界动态数据实现动态场景化风控，提升风险识别与决策效率。

城市治理：优化智能交通、智能安防等领域的资源配置，提升城市运行效率与安全保障能力。

（二）三阶落地方法论

物理

落地遵循从单点到系统的渐进路径，避免盲目规模化：

单点试点与技能验证：聚焦高价值、可量化的瓶颈场景，打造

现实闭环训练，积累数据与组织信任。

流程融合与多机协同：打通异构设备与信息系统，实现多智能体全局调度与人机共融，从局部提效升级为系统韧性提升。

系统智能与自主进化：构建

“认知

一体的企业智能体，基于世界模型实现全局洞察与自主决策，通过数据闭环实现持续进化。

（三）四大关键成功指标

构建以效率、成本、安全、可验证性为核心的评估体系，实现经济效益与工程可靠性的动态平衡：效率与成本关注全生命周期的系统性损益，安全是物理交互的绝对红线，可验证性是构建产业信任的核心支柱，依托数字孪生与可解释

实现全流程验证。

六、总结、趋势与行动建议

（一）核心结论

物理

是人工智能的全栈范式革命，核心挑战是应对物理世界的硬约束，需构建

“硬件

规模化的工程基石，依赖软硬协同的系统性支撑。

物理

渐进逻辑，每一阶段均需匹配相应的终端硬件能力。

构建

“政产学研用金”

深度融合的创新生态是全球竞争关键，核心硬件（专用芯片、传感器等）突破是决定性因素。

（二）五大发展趋势

2024-2030

年，物理

将呈现技术融合深度化（迈向原生智能体）、硬件架构专业化（从通用到场景定义）、安全治理体系化（升维至可信智能）、应用模式平台化（从项目交付到生态共建）、产业价值重分配（从效率提升到系统重构）的趋势，竞争升级为技术栈、生态、治理的系统性竞争。

（三）多主体行动建议

针对政府、科研机构、核心硬件供应商、平台软件企业、系统集成商、最终用户、投资机构等不同参与方，提出差异化的行动指引，核心是各方协同发力，构建前瞻包容的制度环境、前沿突破的创新源头、自主可控的产业根基、开放共赢的生态体系，推动物理

从愿景走向现实。

（四）市场前景

全球物理

年市场规模达

亿美元，制造业、物流、医疗等行业的智能化需求是核心增长动力。

我国拥有场景、产业链、工程师等优势，但需突破基础算法、高端硬件等核心技术，把握战略窗口期实现全球竞争优势。

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