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具身智能現在有多火？

打開電視，你能看到機器人在春晚上翻跟頭、扭秧歌；逛商場、景區，你也能看到機器人迎賓導購，載歌載舞。

產業端的熱度更盛。國內具身賽道融資額逐年倍增，不少機構幾乎是“閉著眼撒網”，產業鏈也變得十分擁擠。

目前來看，市面上已浮現出幾類玩家。

有專注特定場景作業的“務實路線”，聚焦短期高頻任務的替代；也有致力于打通軟硬件一體化的“垂直整合路線”，其中包括不少估值百億以上的明星初創；當然，熱潮也催生出“造夢路線”，拿著demo“畫大餅”圈錢。

這主要是因為，物理AI目前尚屬前沿概念，業內也還在探索之中。想要真正深入理解這一路線，還要從厘清“何為物理AI”入手。

“能源派”的AI新解

“物理AI的ChatGPT時刻已至。”

今年1月，英偉達CEO黃仁勛在CES（國際消費電子展）上的判斷讓物理AI成為行業熱詞。

在黃仁勛的定義中，能理解物理規律，并在現實世界“做事”的AI，就是物理AI。英偉達布局了Omniverse仿真平臺和Cosmos模型等，致力于打造類似CUDA的計算平臺，在虛擬世界中仿真現實，訓練出能指引機器在現實世界中行動的物理AI。

從事智能駕駛、機器人制造的，往往會成為“產品派”，依靠交付的產品來搜集運行數據，并反哺物理AI的開發。其中典型代表是特斯拉，該公司CEO埃隆·馬斯克也是物理AI的堅定布道者。

“模型派”則聚集了“世界模型”“空間智能”的頂尖研究者，典型代表包括有“AI教母”之稱的斯坦福大學教授李飛飛、圖靈獎得主楊立昆等。這些學者也都創業走向市場，致力于打造具有更強空間運動感知能力的物理AI。

在國內，較早對物理AI進行系統性論述的是遠景科技集團董事長張雷。

就在5月26日國家能源局召開的全國“人工智能+”能源現場推進會上，遠景與國家電網、阿里云、騰訊等同場發言。張雷在會上談到，能源不只是AI的底座，更是肌體和血脈。從電力進入芯片，到GPU完成訓練與推理，再到形成認知、決策，實現智能輸出，本質上是一場能量轉化過程。

這也可以看作是“能源派”提供的“新解”：引入“能量”的維度，并將之視為AI的“血液”。

張雷也談到，能源不是AI的盡頭，而是AI的過程。想要突破AI發展的瓶頸，最需解決的就是AI生產全鏈路能量管理問題。

引入并升維了能量的獨特角色后，“能源派”還有更大的目標：讓能源成為AI的經絡、血液、肌理，推動AI進一步進化，讓真正的物理AI成為現實。

AI電力系統吃下“三層蛋糕”

黃仁勛曾以“五層蛋糕”來比喻AI產業的運作格局，最底層是能源，其上是芯片，處于中間的是算力中心，再上層是模型，最頂層則是應用層。

這一框架目前較受業界認可，也可借此來理解物理AI的運作。

結合遠景的案例來看，該公司通過多年的業務布局，加上近年來研發的能源大模型、氣象大模型，以及今年4月對地瓜機器人和無界動力兩家具身智能公司的投資，實際上已經碼齊了“五層蛋糕”。

但更關鍵的是，遠景想通過自己開創的AI電力系統，直接“吃下”下面的三層。

張雷表示，能源、芯片和算力中心各自獨立，就會造成機械的割裂，難以實現有機的統一。

這種情況下，血液難以流通，智能進化受阻，物理AI更會變成“空中樓閣”。在遠景的路徑中，這三層蛋糕須有機融合為AI電力系統，并將其作為AI的主體工程，才能讓AI“走起來”并“走下去”。

從張雷日前在國家能源局的發言來看，遠景開創AI電力系統時，著重聚焦的是電力（尤其是綠電）、芯片、算力中心的全鏈路能量管理，提升效率、規模、產出并節省成本。包括智能中樞，氣象大模型、能源大模型等物理AI，以及下一代電力基礎設施，都是AI電力系統的基礎和關鍵技術。簡單理解，在AI電力系統下，電力像AI的血液一樣，實時流動、按需供給、瞬間響應。

資料顯示，遠景赤峰零碳產業園有2GW的100%可再生能源獨立電力系統，在AI加持下已讓每項綠色資產都實現了收益最大化；公司還在烏蘭察布打造“星河基地”，據稱該項目是吉瓦級的能源系統與算力系統一體化的AI電力系統，堪比美國的“星際之門”。

目前業界也在觀察和期待，這些AI電力系統的實踐，會為AI突破瓶頸、物理AI走入現實帶來哪些影響。

眼前路身后身

開創AI電力系統，融合能源+芯片+算力中心的同時，遠景也在將模型層和應用層融進自身體系。

前文提及的自研氣象大模型、能源大模型，以及近期對具身智能的布局，都是典型的例證。而在這些動作表象的背后，更關鍵的是其掌控了“真實場景”資產。

海量的物理交互數據，包括各種成功、失敗，甚至危險的場景，已被普遍視作能否實現物理AI的關鍵所在。

在這方面，遠景的赤峰零碳氫氨項目最為典型，該項目是全球規模最大的綠色氫氨項目，其運作被稱為“任何仿真平臺都無法模擬的極端復雜場景”。遠景也曾公開表示，該項目是公司物理AI的“超級訓練場”和“秘密武器”。

該更為關鍵的是，該項目打造了100%綠色電力、綠色算力和綠色氫能的三大綠色資產組合。在商業上，AI的加持讓綠色氫能與綠色算力都獲得了極致的成本競爭力，讓AI落地的商業價值更加凸顯出來。

而且，這種商業性也有望在遠景的全鏈布局中上得到復現，加速物理AI的規模化落地。

正如前文所述，以遠景為代表的“能源派”，不只關注機器人如何動起來，而更多是將具身智能視為“眼前路”，作為物理AI在現實世界最易被接受的存在方式，一定要有所布局，但卻不能止步于此。與此同時，作為肌體、血液的能源，則是AI的“身后身”，提供了重要的支撐。

在這個體系中，物理AI也是AI電力系統的重要基礎，而就像張雷所言，AI電力系統終會成為人工智能的主體工程。

如今，AI已被視為新的工業革命，也注定會成為各國競逐未來的疆場。中國在制造業、工程能力上的優勢已無需多言，但在原創技術、系統性創新和整合能力方面的短板也不可小覷。

正是在這個意義上，AI電力系統的開創和實踐更值得被關注和討論。這不僅是依托自身優勢發展出的原生技術創新，更是一場對“AI發展觀”的深層顛覆。由中國企業首次給出的方案，有望依托全鏈路能量管理，將能源化為AI的血液與經絡，重塑AI發展的方向和路徑，驅動智能的再次進化。