下一波AI巨浪将不再是电脑里的聊天机器人，也不是在幕后把会议纪要转化为项目工单的智能体，而是能够控制可在物理环境中移动并发生交互的设备的AI。
物理AI可以定义为将AI集成到自主系统中，使其能够感知周围环境并在物理世界中执行复杂动作。根据PwC的预测，目前价值约920亿美元的物理AI市场，到2030年将突破4890亿美元。
对很多人来说，物理AI可能会让人联想到工厂车间里制造小零件的机器人，或是自动驾驶汽车，这两个例子确实是物理AI的核心应用场景，但它同时也正被融入到监控摄像头、交通信号灯、巡检机器人、医疗设备等更多领域中。
什么才是物理AI的优质应用场景
数字化转型服务商UST的首席AI架构师Adnan Masood表示，在思考如何应用物理AI时，IT领导者不应局限于那些博取大量眼球的人形机器人。
“我通常对CIO们有一个提醒——摒弃人形机器人的噱头，”他说道，“物理AI的近期优势在于应对复杂多变环境的自适应自动化，在这类环境中，状况随时会变，人类需要共享空间，且停机成本极其昂贵。”
他补充道，物理AI的最佳切入点是能够安全、重复运行，并且可以在现有的安全与合规体系内接受审计的场景。
Cota Capital的物理AI系统投资人Vikram Venkat补充称，要让物理AI产生重大影响，必须具备几个前提条件。
首先，场景中应该包含大量的劳动要素，例如存在或预期会出现劳动力短缺，或者工作环境对人类而言过于危险，此外，环境应当相对受控，因为物理AI平台目前普遍还不擅长处理高度多变的环境。
最后，任务应当具备可重复性(通常需要高批次)，并且拥有清晰可衡量的结果。
Vikram Venkat表示，在短期内，还需满足另外几个条件：首先，部署过程必须简单，尽量少改动原有流程、基础设施或系统集成，其次，流程中的人类参与者(Humans in the Loop)必须能够及时纠正错误。
物理AI的七大核心应用场景
边缘AI解决方案厂商Kneron的创始人兼CEO Albert Liu表示，尽管存在上述限制，物理AI的潜力依然巨大。
“大多数人认为物理AI始于机器人，这只是因为机器人是迄今为止最直观的例子，”他指出，“但物理AI不仅仅是‘会动的机器’这种常规答案，它更关乎于‘环境本身的智能化’。”
在考虑上述前提条件的前提下，以下是物理AI系统的七个前沿应用场景：
1. 工业制造机器人
提到物理AI，许多人脑海中浮现的可能是制造汽车或其他产品的机器人，这种情况确实正在发生，多家厂商都在发售建造类机器人。根据Mordor Intelligence的数据，工业机器人市场在2026年的估值为543亿美元，到2031年将增长至944亿美元。
汽车制造商宝马就是利用机器人生产产品的一个典型代表，该公司在位于美国的一家工厂里使用人形机器人将零部件焊接在一起。
2. 质量检测与预测性维护
部署在制造环境中的物理AI并不单单用于组装产品，Vikram Venkat指出，在劳动力短缺和受控环境的驱动下，该技术还被广泛用于物料搬运、自动化质量检测以及缺陷排查。
预测性维护也是物理AI在制造业中的一大核心优势，UST的Adnan Masood表示，AI可用于检查驱动设备的软件是否正常运行。
“如今，基于智能体的流水线(Agentic pipelines)能够原生读取硬件原理图和芯片引脚图，自动生成工程师过去需要手写脚本的回归测试集，并将设备实时遥测数据与数字孪生体进行比对，从而在投产前捕捉到固件退化和信号完整性故障。”他介绍道。
Boston Dynamics的四足机器人Spot就是机器人技术与AI相结合的典型案例，该公司表示，已在Intel、Chevron、Michelin和Cargill等企业的40个国家/地区部署了数千台Spot。Spot主要用于自动化工业巡检、执行预测性维护以及开展安全巡逻。
Boston Dynamics还推出了用于集装箱和拖车自动化卸货的Stretch，以及能够进行提拉、分拣和组装产品的非凡人形机器人Atlas。
IT解决方案提供商NTT DATA的企业级AI、边缘计算与数字创新业务集团副总裁Parm Sandhu指出，嵌入摄像头和传感器的物理AI可以为工厂车间提供质量控制检测。
“企业希望确保产品在第一次制造时就完全合格，”他说道，“我们使用大模型，搭配摄像头并进行自适应训练，使其能够极其快速地掌握单个工厂工位的标准作业程序。”
3. 自动驾驶车辆与无人机
自动驾驶汽车的构想在多年前就已经深入人心，根据Global Market Insights的数据，独立于物理AI市场之外的自动驾驶汽车市场规模在2025年已突破2000亿美元。
无人驾驶出租车(Robotaxi)也展现出强劲的发展势头，Waymo和Tesla在2025年于部分特定区域开启了Robotaxi试点，Uber也在Robotaxi领域制定了宏大的计划。
然而，自动驾驶车辆市场远不止于行驶在高速公路上的汽车，包括拖拉机、收割机和无人机在内的自动化农用设备代表着一个高速增长的市场(尽管各家对市场规模的预测差异较大)。Global Market Insights估计该市场在2025年的价值为709亿美元，预计到2035年将达到1447亿美元。
无人机也可以由AI控制，从而衍生出包括军事用途以及餐饮和包裹快递服务在内的各种应用。Amazon等公司近年来一直在尝试无人机配送服务，DoorDash也在7月下旬宣布加入这一市场。
跨越自动驾驶车辆和工业制造两大领域的典型应用是自动驾驶叉车，Parm Sandhu表示，NTT DATA已与叉车制造商Hyster-Yale合作，为叉车赋予自动驾驶能力，这在一定程度上是为了应对劳动力短缺问题。
“想想制造领域，你在那个世界里接触到的几乎所有东西，要么本身被叉车装卸过，要么其零部件被叉车装卸过，”他说道，“但人们现在不愿意开叉车了，这是一个极其棘手的问题。”
4. 车队与仓库协同
嵌入卡车和智能货架的物理AI，可以跟踪并更好地协调物料和产品从仓库到最终客户的整个运输过程。安装在机器人身上的物理AI可以完成货物的拣选、分拣和运输。AI还可以利用车队遥测数据来优化运输路线。
AI模型现在可以在履约网络中协同调度数千台自主移动机器人(AMR)，UST的Adnan Masood将其称为“机器人的空中交通管制”。
他补充道，AI智能体位于协调层，负责在车队中进行路由规划、排期以及消除碰撞冲突。“它的扩展能力是单台机器人编程永远无法企及的。”
据仓库物理AI厂商Symbotic透露，物理AI已经跨越了概念验证阶段，正在仓库中实现企业级规模化运营。
该公司拥有一支由22000台自主移动机器人组成的车队，在2025年的行驶里程超过2亿英里，其中单台机器人的行驶里程就超过52000英里，相当于绕地球两圈多。
5. 安防监控与物理安全
物理AI在物理安全领域的应用不仅包括像Boston Dynamics的Spot这样的巡逻机器人，它还允许企业接入视频摄像头和其他安防工具，为受保护区域提供时刻警惕的监控视野。
Artificial Intelligence Technologies Solutions及其子公司Robotic Assistance Devices等公司正将多种设备连接起来，在园区或建筑物内形成一种安全防护网。这些公司的口语化自主响应智能体(SARA)是一个智能体AI平台，旨在协调摄像头、固定安防设备、自主巡逻车、灯光、扬声器、监控系统以及人类安保人员。
公司表示，SARA可以评估物理安防系统的事件，核实安全事件，直接与现场人员交流，并启动预先批准的应对措施，他们声称，与人工干预相比，这种自动化响应可以节省宝贵的时间。
物理AI在安防领域的另一个应用案例是内置AI的智能金属探测器，Athena Security就是一家提供AI驱动身体扫描仪的公司，该公司声称其对包括剃须刀片和小刀在内的各类武器都保持着极高的检出率。
6. 智能建筑与基础设施
UST的Adnan Masood指出，企业可以使用物理AI来监控建筑物内部以及公共事业电网和电信网络中的各种指标。AI可以触发预警、安全干预或环境控制措施。医院目前正在使用物理AI来协调护理工作，网络运营商也在部署AI驱动的自愈工具。
Kneron的Albert Liu预测，物理AI将在酒店、机场和医院打造出智能礼宾服务，提供指引、核验身份并协调各项服务。
他预测，在未来十年中，AI将几乎嵌入到所有的物理空间中，包括快餐店的汽车穿梭通道、餐厅、工厂和办公室。“人们将期待监控摄像头能够理解意图而不仅仅是检测运动，期待病房能在警报响起前识别出病人病情的微妙变化，期待零售货架能够自主管理库存，期待建筑物能够持续优化能源、安全和空间占用率。”
7. 智慧城市
在传统企业环境之外，城市如今正将AI嵌入到交通设备中以监控车流量，并嵌入到摄像头中以监测社区服务需求。
这些AI驱动的系统可以改善交通流量、监控交叉路口，并在不完全依赖人工观察的情况下提升道路安全性。激光雷达制造商Ouster表示，该公司与新泽西州交通部合作，在世界杯赛事举办前于42个交叉路口安装了传感器，以协助缓解道路和行人交通拥堵。
Parm Sandhu指出，NTT DATA正在与德克萨斯州布朗斯维尔合作建立一个全市范围的预警系统，用于在公园垃圾桶填满等事件发生时派遣工作人员，并协助警察填写报告。
