一、问题：数字智能向物理世界延伸，产业转型面临深层挑战 当前，人工智能技术数字领域的应用已趋于普遍，文本生成、图像识别、语音交互等能力日趋成熟；然而，如何将这个能力从虚拟空间迁移至物理世界，使机器真正具备理解环境、自主行动、与人协作的能力，仍是全球科技产业面临的核心难题。 与数字世界不同，物理世界的智能化落地涉及安全冗余、实时感知、数据隐私及复杂场景适应等多重约束，技术门槛远高于纯软件领域。如何在保障安全的前提下推动物理智能规模化应用，是摆在产业界和政策层面前的共同课题。 二、原因：政策导向与技术积累共同驱动产业加速 今年政府工作报告首次明确提出"打造智能经济新形态"，将人工智能与实体经济深度融合列为重要战略方向。另外，"十五五"规划更提出数字经济核心产业增加值占GDP比重达到12.5%的目标，较现阶段的10.5%有大幅提升空间，政策层面的持续加码为产业发展提供了有力支撑。 从技术路径看，国内智能汽车产业经过多年积累，已在端到端模型、大规模数据训练及车载算力部署等形成较为完整的技术体系。部分头部企业正将汽车领域积累的工程经验系统性地向人形机器人领域迁移，形成跨赛道的技术复用优势。 业内人士指出，人形机器人作为具身智能的核心载体，其当前所处的发展阶段与十余年前新能源汽车产业的起步期高度相似——技术路线尚在验证，规模化量产条件尚未完全成熟，但产业爆发的基础正在加速形成。 三、影响：生产力与生产关系面临结构性重塑 物理AI的深度渗透，将对现有生产方式产生深远影响。在制造业领域，具备自主感知与操作能力的智能机器人有望逐步承担重复性、高危性及精密性工序，推动生产效率大幅提升。在交通出行领域，自动驾驶技术的成熟将重塑城市出行结构，Robotaxi的规模化运营将对传统出行服务业带来显著冲击。 从更宏观的视角看，物理AI的普及意味着机器将从"工具"向"智能体"转变，其与人类协作的方式、边界及伦理规范，都将面临全新的界定需求。这一转变不仅是技术层面的跃迁，更是生产关系层面的深层调整。 四、对策：分阶段推进，政策与产业协同发力 针对物理AI落地过程中的安全与监管问题，业内普遍认为应采取分阶段、差异化的监管策略。以人形机器人为例，由于其对社会安全的潜在影响相对有限，当前阶段政策重心应以鼓励创新、支持探索为主，待产业规模形成后再逐步完善数据安全、社会伦理等上的规范体系。 在企业层面，头部企业已明确未来五年的战略重点：一是推动物理AI规模化落地，涵盖飞行汽车、人形机器人及自动驾驶出行服务的量产推进；二是加快国际化布局，在组织架构、产品体系和技术储备上夯实基础，力争于2027至2028年加速进入全球市场；三是持续保持高强度研发投入，推动技术积累向商业价值的有效转化。 在自动驾驶领域，对应的企业提出以大模型技术全面重构自动驾驶逻辑——取代传统规则驱动方式——目标是在现有能力基础上实现年内数倍级别的性能跃升，并逐步将系统接管频率从"百公里级"压缩至"千公里乃至万公里级"，向更高阶的自动驾驶能力迈进。 五、前景：中国具备弯道超车的结构性优势 从全球竞争格局看，中国在物理AI领域具备若干结构性优势：完整的制造业供应链体系、庞大的应用场景与数据资源、持续加码的政策支持，以及在新能源汽车领域积累的产业化经验。这些要素的叠加，使中国有条件在物理AI这一新兴赛道上占据有利位置。 业内预判，未来十年，汽车将从新能源载体演变为高度智能化的移动机器人平台，人形机器人将从实验室走向工厂与家庭，飞行汽车将开辟低空出行的全新市场。这三条赛道的交汇，将共同构成中国智能经济新形态的重要支柱。
当算法开始赋予机器理解物理世界的能力，一个新的产业时代正在到来。何小鹏代表的建言不仅勾勒出中国科技企业的创新路径，也折射出新兴经济体参与前沿技术规则制定的现实诉求。从"数字孪生"迈向"物理共生"，这场变革或将重新定义全球产业竞争的核心维度。