AI進化下一站！阿里雲與輝達合作的Physical AI是怎麼回事？

上周在杭州雲棲大會的舞台上，阿里巴巴 (09988-HK)(BABA-US) 與輝達 (NVDA-US) 的一項合作宣布引發行業震動，阿里巴巴正式將輝達完整的 Physical AI(物理 AI) 軟體棧納入開發者選項菜單。這項技術性舉措，實際上標誌著 AI 從「虛擬世界」向「實體世界」跨越的關鍵轉折點。

物理 AI 的核心，是讓 AI 突破 2D 數位世界的限制，真正理解並操作 3D 實體空間。傳統 AI 擅長辨識影像、生成文字如辨識杯子、創作影像，卻無法判斷杯子的重量、材質，更無法計算抓取時的力道以避免液體潑灑，物理 AI 則不同，能像人類一樣感知物理規律，透過即時數據推理並執行動作。

黃仁勳將 AI 發展分三個階段：從感知 AI(理解圖像聲音) 到生成式 AI(創造文字圖像)，再到現今的物理 AI（推理決策並作用於物理世界）。物理 AI 實現依賴三大技術支柱：世界模型建構三維空間認知（如物體幾何形狀、材質屬性），模擬真實交互（如剛體動力學、流體運動），具身智能控制器連接虛擬決策與物理執行（如機器人抓取時的力矩控制）。三者協同，讓 AI 從「紙上談兵」轉向「實戰操作」。

輝達對物理 AI 的探索始於 2021 年，歷經三年技術沉澱，已在去年輝達 GTC 大會上系統性闡述其願景。支撐物理 AI 的不僅是演算法，更是一個完整的技術生態：Omniverse 模擬平台生成海量物理交互數據，Isaac 機器人開發套件提供工具鏈，Cosmos 世界基礎模型優化場景理解。

為解決「模擬與現實差距」問題，輝達正透過 Sim-to-Real Transfer 技術，讓虛擬訓練的模型適應真實世界。

物理 AI 對算力需求極高，單一系統需數百個 GPU 核心即時運作，輝達為此開發 RTX PRO 伺服器和 DGX Cloud 平台，以分散式運算支援複雜物理推理。正如黃仁勳說：「物理 AI 不是簡單的技術疊加，而是讓 AI 具備物理直覺，能在現實環境中安全、高效地行動。」

阿里雲將輝達物理 AI 軟體堆疊納入開發者生態，背後是對 AI 未來方向的清醒判斷。阿里雲智慧集團董事長吳泳銘指出：「生成式 AI 的最大想像力，不是做手機 App，而是接管數位世界、改變物理世界。」當前通義大模型雖開源 300 個以上的模型、下載量超 6 億，但其能力局限於文字圖像等 2D 訊息，缺乏對 3D 空間的物理理解。

引入物理 AI 技術棧，本質是推動通義大模型從「語言智能」轉型為「空間智能」。開發者可結合阿里雲基礎設施與通義的語言推理能力，加上輝達的物理模擬與控制技術，建構能在現實中操作的 AI 系統。這不僅填補阿里巴巴在實體互動領域的弱點，更搶佔 AI 從虛擬走向現實的關鍵制高點。

黃仁勳對物理 AI 的前景極為樂觀，認為它將催生逾 50 兆美元的產業變革，涵蓋 1000 萬家工廠、20 萬個倉庫、數十億台人形機器人及 15 億輛汽車。物理 AI 的應用已從工業機器人延伸至自動駕駛、物流倉儲等領域。傳統工業機器人需要人工重編程式萊因​​應環境變化，而物理 AI 機器人可自主適應零件偏移、形狀差異，效率提升數倍。

市場研究數據顯示，今年全球工業機器人市場規模將達 3000 億美元，其中 AI 應用年複合成長率 21.9%，物理 AI 驅動的「智慧升級」，正成為製造業降本增效的核心路徑。

物理 AI 的發展並非坦途。技術層面，如何在複雜環境中穩定運作、降低算力成本以實現普及，仍是難題；仿真數據與現實場景的「差距」，需透過更精準的遷移技術彌合。安全更是核心。物理 AI 直接與現實交互，錯誤恐導致事故，輝達為此開發 Halos 全端安全系統，從訓練到部署全程管控風險。

阿里與輝達的合作，本質是 AI 生態的互補，前者提供算力基礎設施與大模型能力，輝達貢獻物理 AI 技術棧，共同推動 AI 從「看懂世界」到「改造世界」。

史丹佛大學教授、「AI 教母」李飛飛曾說：「無法建立 3D 世界模型，AI 就無法真正理解現實。」物理 AI 的落地，有望將重塑我們對「智能」的定義，它不再是螢幕裡的數位助手，而是能與人類並肩操作物理世界的「智能夥伴」。

從感知到生成，再到物理交互，AI 的進化正悄悄改寫技術與產業的邊界。阿里與輝達的攜手，不僅是一次技術整合，更是對「AI 如何改變現實」的集體探索。

當物理 AI 真正普及，人類將迎來的或許是一個機器能「動手做」、AI 能「實踐」的新時代。