物理人工智能（AI）迈向广泛应用，德勤报告揭示技术突破与核心挑战

物理人工智能（AI）系统使机器能够自主感知、解读物理环境并实时响应变化。这些能力已不仅限于软件应用，更体现在新一代机器人、自动驾驶车辆和先进传感器系统中。与早期的规则驱动方案不同，应用物理AI的系统能从经验中学习，并持续根据实时数据和情境调整其运作。

多项技术突破共同推动了该领域的快速发展。多模态视觉-语言-行动模型使机器人能够解读复杂环境，并以类似人类思维的方式选择最适配当前情境的行动。内置神经处理单元确保了在设备本地的快速、低延迟处理，减少了对云端系统的依赖。机器人硬件的发展，如更先进的计算机视觉和更精密的传感器，进一步强化了这些能力。结合日益有利的经济条件，这些因素正推动物理AI迈向工业规模的普及。

然而，报告指出，物理AI的广泛部署仍面临诸多挑战。其中最关键的技术问题之一是处理“现实差距”：确保在模拟环境中训练的系统在现实世界中也能可靠运行。此外，组织还需在复杂的监管环境中运作，处理大量不同类型的数据，并应对社会接受度问题，尤其是对工作岗位未来的担忧。

尽管存在挑战，物理AI的应用正出现在越来越多的领域。在医疗保健领域，AI驱动的机器人手术解决方案和自主成像设备有助于应对劳动力短缺并提高诊疗精度。能源部门使用无人机检查电网，并计划在危险的野外作业中部署远程机器人以保护人员安全。在公共服务领域，基于AI的无人机和自动驾驶车辆有助于评估基础设施状况。

分析认为，人形机器人代表了物理AI的下一个重要发展阶段。其类人的结构和运动能力使其能够在为人类设计的现有环境（如工厂车间甚至家庭）中高效工作，而无需大规模改造基础设施。

分析师预测，人形机器人的普及将在未来十年显著加速。据估计，其数量可能达到百万级别，进入工作场所，而到2050年，其市场规模可能增长至数万亿美元。根据德勤《2026科技趋势》研究，仓储和物流已成为关键的试验场，因为这些行业同时面临持续的劳动力短缺和对高精度、物理性任务自动化的需求。