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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。,也正因如此,当我们看到一款名叫 Runna 的跑步训练 App 在短短4年时间内做到500万美元月内购收入,并在去年被全球最大健身社区 Strava 收购时,会格外感兴趣。同样是把“运动教练经验做成产品”,多数项目停留在了 Demo 阶段,为什么是 Runna 率先跑了出来?
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