Francozuto
2025-07-13T05:00:00+00:00
皮衣说的这概念弄不懂呢，我看算力ai没啥反应啊
物理ai是啥，这炒股要学的东西太多了
PorkRub
算力还没反应？软通、常山、润和
Jian
机器人啊
[img]https://img.nga.178.com/attachments/mon_202507/17/jmQrihy-9wztZdT1kShs-17x.jpg[/img]
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Ploob
学习不交费，永远学不会
. .
我猜测就是物理现象形成模型ai处理
目前的ai主要是图像识别和文字处理
真要ai模拟风洞什么的完全不行
目前的ai主要是图像识别和文字处理
真要ai模拟风洞什么的完全不行
SW1FT_cherry
我觉得大概就是给ai加上手脚的意思.
原本只能干电脑里的活.
原本只能干电脑里的活.
bimboblimbo
问AI不就行了，其实就是具身智能。
Physic AI 通常是指 “物理人工智能”，也被称为 “实体 AI” 或 “具身 AI”。它是将人工智能技术与物理世界相结合的领域，旨在让机器能够理解和遵循物理规律，在现实物理环境中感知、推理并执行复杂任务。相关介绍如下：
核心功能：物理 AI 能够让自主系统，如机器人、自动驾驶汽车和智能空间等，感知、理解并在真实(物理)世界中执行复杂动作。它通过传感器获取数据，如摄像头、麦克风、雷达等，来感知周围环境，并利用执行器，如机器人臂、轮子等，与环境进行交互。
技术原理：物理 AI 通过在 AI 训练过程中提供包含现实世界空间关系和物理规则信息的额外数据，来扩展当前的生成式 AI，使其具备对空间关系和三维世界物理行为的理解能力。
应用领域：物理 AI 与机器人技术紧密相关，可用于工业制造中的自动化生产、物流中的货物搬运与分拣、医疗领域的手术机器人辅助手术，以及智能家居中的设备智能控制与环境自适应调节等场景，帮助机器人更好地适应复杂多变的现实环境，完成各种实际任务。
Physic AI 通常是指 “物理人工智能”，也被称为 “实体 AI” 或 “具身 AI”。它是将人工智能技术与物理世界相结合的领域，旨在让机器能够理解和遵循物理规律，在现实物理环境中感知、推理并执行复杂任务。相关介绍如下：
核心功能：物理 AI 能够让自主系统，如机器人、自动驾驶汽车和智能空间等，感知、理解并在真实(物理)世界中执行复杂动作。它通过传感器获取数据，如摄像头、麦克风、雷达等，来感知周围环境，并利用执行器，如机器人臂、轮子等，与环境进行交互。
技术原理：物理 AI 通过在 AI 训练过程中提供包含现实世界空间关系和物理规则信息的额外数据，来扩展当前的生成式 AI，使其具备对空间关系和三维世界物理行为的理解能力。
应用领域：物理 AI 与机器人技术紧密相关，可用于工业制造中的自动化生产、物流中的货物搬运与分拣、医疗领域的手术机器人辅助手术，以及智能家居中的设备智能控制与环境自适应调节等场景，帮助机器人更好地适应复杂多变的现实环境，完成各种实际任务。
Francozuto
[quote][pid=832265306,44630125,1]Reply[/pid] Post by [uid=43062489]cmud[/uid] (2025-07-17 13:33):
问AI不就行了，其实就是具身智能。
Physic AI 通常是指 “物理人工智能”，也被称为 “实体 AI” 或 “具身 AI”。它是将人工智能技术与物理世界相结合的领域，旨在让机器能够理解和遵循物理规律，在现实物理环境中感知、推理并执行复杂任务。相关介绍如下：
核心功能：物理 AI 能够让自主系统，如机器人、自动驾驶汽车和智能空间等，感知、理解并在真实(物理)世界中执行复杂动作。它通过传感器获取数据，如摄像头、麦克风、雷达等，来感知周围环境，并利用执行器，如机器人臂、轮子等，与环境进行交互[/quote]我晕，这和普通ai没啥区别啊，不就是ai的落地应用嘛
问AI不就行了，其实就是具身智能。
Physic AI 通常是指 “物理人工智能”，也被称为 “实体 AI” 或 “具身 AI”。它是将人工智能技术与物理世界相结合的领域，旨在让机器能够理解和遵循物理规律，在现实物理环境中感知、推理并执行复杂任务。相关介绍如下：
核心功能：物理 AI 能够让自主系统，如机器人、自动驾驶汽车和智能空间等，感知、理解并在真实(物理)世界中执行复杂动作。它通过传感器获取数据，如摄像头、麦克风、雷达等，来感知周围环境，并利用执行器，如机器人臂、轮子等，与环境进行交互[/quote]我晕，这和普通ai没啥区别啊，不就是ai的落地应用嘛
olympia
根据黄仁勋在2025年链博会上提出的“物理AI(Physic AI)是人工智能下一个浪潮”的核心观点135，结合技术壁垒、产业落地能力及与英伟达生态的协同深度，索辰科技(688507)是中国股市物理AI领域最值得关注的核心标的。
Blak Bandicoot
学习请缴费[s:a2:鬼脸]
caleb.
第一反应是智驾[s:ac:怕]
As-Ian
可解释性ai
SnappingTool
[quote][pid=832264918,44630125,1]Reply[/pid] Post by [uid=64794730]葱葱炒肉[/uid] (2025-07-17 13:30):
我猜测就是物理现象形成模型ai处理
目前的ai主要是图像识别和文字处理
真要ai模拟风洞什么的完全不行[/quote]模拟风洞不是坑么，老美高超连续失败至今没搞出来，就是信了模拟风洞的坑。
我猜测就是物理现象形成模型ai处理
目前的ai主要是图像识别和文字处理
真要ai模拟风洞什么的完全不行[/quote]模拟风洞不是坑么，老美高超连续失败至今没搞出来，就是信了模拟风洞的坑。
ClillBinton
不知道买什么买的美格 算了。
Nats
物理AI(Physical AI，或称实体AI)是一种融合物理定律与人工智能技术的智能系统，能够感知、理解并主动干预物理世界，实现与实体环境的深度交互。它被视为继生成式AI(如ChatGPT)之后的下一代人工智能浪潮，由英伟达CEO黄仁勋等科技领袖在2024-2025年多次强调其重要性。
🔍 一、核心定义与特性
本质
物理AI是具身智能(Embodied AI)的实体化延伸，通过传感器(如摄像头、激光雷达)感知环境，结合执行器(如机械臂、轮式底盘)执行物理动作，形成“感知-决策-执行”闭环。其目标不仅是数据处理，更是在物理世界中自主行动，例如机器人避障或自动驾驶。
关键特性
物理约束性：在模型训练中嵌入能量守恒、动量守恒等物理定律，确保行为符合现实规则(如预测物体运动轨迹)。
多模态感知：整合视觉、声音、力反馈等传感器数据，实时分析动态环境。
自主决策：无需人类干预，根据环境变化即时调整策略(如工厂机器人自动优化装配流程)。
⚙️ 二、与传统AI的关键区别
维度传统生成式AI(如ChatGPT)物理AI数据依赖依赖互联网文本/图像数据需物理模拟的3D训练数据(如数字孪生)交互方式数字空间活动(文本生成、图像创作)与物理实体交互(操作机械臂、控制车辆)学习目标模式识别与内容生成物理行为预测与技能泛化(如跨场景迁移技能)可解释性“黑箱”决策，逻辑不透明结果可通过物理规律验证(如牛顿力学)
💡 类比：传统AI是“知识渊博但行动不便的学者”，物理AI则是“具备五感与四肢的工程师”。
🛠️ 三、技术实现路径
仿真训练与数字孪生
英伟达Omniverse平台构建高精度虚拟环境，生成合成数据训练模型(如模拟机器人抓取、流体动力学)，减少90%现实试错成本。
富士康使用Mega平台模拟人形机器人搬运任务，优化工厂效率。
多模态模型融合
视觉语言模型(VLM)：连接视觉感知与动作执行(如识别物体硬度后调整机械臂力度)。
跨模态因果推理：从视频推导物理规律(预测“杯子跌落”的碎片分布与声音强度)。
物理约束算法
在神经网络中嵌入微分方程(如纳维-斯托克斯方程)，确保流体模拟符合物理规则。
🤖 四、典型应用场景
智能制造
现代汽车用Boston Dynamics Atlas机器人模拟装配线，优化车辆生产流程。
元始智能科技为工业设备提供故障预测，降低试错成本并提升效率30%。
自动驾驶
特斯拉Autopilot结合物理AI理解交通流动力学，实现复杂路况导航。
NVIDIA DRIVE平台通过物理模拟生成极端天气数据，提升决策可靠性。
医疗健康
手术AI智能体实时感知器官形变(如达芬奇机器人)，辅助医生精准操作，降低误差率。
能源与气候
物理AI模型预测电力负荷与气候演变，精度提升40%(如风电领域优化发电策略)。
农业与环境监测
无人机搭载多光谱相机识别病虫害，农药使用减少30%；土壤传感器网络按需灌溉，节水50%。
⚠️ 五、挑战与未来方向
当前挑战
数据瓶颈：物理世界数据获取成本高，仿真与现实的“语义鸿沟”导致机械臂抓取成功率虚高30%。
可解释性需求：高风险领域(航天、核电)需模型用牛顿力学解释决策逻辑。
计算能耗：高精度物理仿真依赖量子-经典混合计算突破算力限制。
未来趋势
脑机协同学习：借鉴人类运动神经信号提升物理行为理解效率。
通用物理模型：开发跨物质形态系统(同时理解固体、流体、电磁场)。
边缘计算普及：本地设备端完成AI推理，减少延迟(如实时避障机器人)。
💎 总结
物理AI标志着AI从“数据拟合”迈向“因果认知”的范式变革，通过将物理定律植入算法核心，赋予机器在现实世界中自主行动的智慧。尽管面临仿真鸿沟、能耗等挑战，其在工业自动化、科学探索等领域的突破性应用已展现出重塑人类生产方式的潜力。
重点是需要物理的3d模型训练数据
否则现在的机器人和小脑萎缩了一样，只能执行固定程序
🔍 一、核心定义与特性
本质
物理AI是具身智能(Embodied AI)的实体化延伸，通过传感器(如摄像头、激光雷达)感知环境，结合执行器(如机械臂、轮式底盘)执行物理动作，形成“感知-决策-执行”闭环。其目标不仅是数据处理，更是在物理世界中自主行动，例如机器人避障或自动驾驶。
关键特性
物理约束性：在模型训练中嵌入能量守恒、动量守恒等物理定律，确保行为符合现实规则(如预测物体运动轨迹)。
多模态感知：整合视觉、声音、力反馈等传感器数据，实时分析动态环境。
自主决策：无需人类干预，根据环境变化即时调整策略(如工厂机器人自动优化装配流程)。
⚙️ 二、与传统AI的关键区别
维度传统生成式AI(如ChatGPT)物理AI数据依赖依赖互联网文本/图像数据需物理模拟的3D训练数据(如数字孪生)交互方式数字空间活动(文本生成、图像创作)与物理实体交互(操作机械臂、控制车辆)学习目标模式识别与内容生成物理行为预测与技能泛化(如跨场景迁移技能)可解释性“黑箱”决策，逻辑不透明结果可通过物理规律验证(如牛顿力学)
💡 类比：传统AI是“知识渊博但行动不便的学者”，物理AI则是“具备五感与四肢的工程师”。
🛠️ 三、技术实现路径
仿真训练与数字孪生
英伟达Omniverse平台构建高精度虚拟环境，生成合成数据训练模型(如模拟机器人抓取、流体动力学)，减少90%现实试错成本。
富士康使用Mega平台模拟人形机器人搬运任务，优化工厂效率。
多模态模型融合
视觉语言模型(VLM)：连接视觉感知与动作执行(如识别物体硬度后调整机械臂力度)。
跨模态因果推理：从视频推导物理规律(预测“杯子跌落”的碎片分布与声音强度)。
物理约束算法
在神经网络中嵌入微分方程(如纳维-斯托克斯方程)，确保流体模拟符合物理规则。
🤖 四、典型应用场景
智能制造
现代汽车用Boston Dynamics Atlas机器人模拟装配线，优化车辆生产流程。
元始智能科技为工业设备提供故障预测，降低试错成本并提升效率30%。
自动驾驶
特斯拉Autopilot结合物理AI理解交通流动力学，实现复杂路况导航。
NVIDIA DRIVE平台通过物理模拟生成极端天气数据，提升决策可靠性。
医疗健康
手术AI智能体实时感知器官形变(如达芬奇机器人)，辅助医生精准操作，降低误差率。
能源与气候
物理AI模型预测电力负荷与气候演变，精度提升40%(如风电领域优化发电策略)。
农业与环境监测
无人机搭载多光谱相机识别病虫害，农药使用减少30%；土壤传感器网络按需灌溉，节水50%。
⚠️ 五、挑战与未来方向
当前挑战
数据瓶颈：物理世界数据获取成本高，仿真与现实的“语义鸿沟”导致机械臂抓取成功率虚高30%。
可解释性需求：高风险领域(航天、核电)需模型用牛顿力学解释决策逻辑。
计算能耗：高精度物理仿真依赖量子-经典混合计算突破算力限制。
未来趋势
脑机协同学习：借鉴人类运动神经信号提升物理行为理解效率。
通用物理模型：开发跨物质形态系统(同时理解固体、流体、电磁场)。
边缘计算普及：本地设备端完成AI推理，减少延迟(如实时避障机器人)。
💎 总结
物理AI标志着AI从“数据拟合”迈向“因果认知”的范式变革，通过将物理定律植入算法核心，赋予机器在现实世界中自主行动的智慧。尽管面临仿真鸿沟、能耗等挑战，其在工业自动化、科学探索等领域的突破性应用已展现出重塑人类生产方式的潜力。
重点是需要物理的3d模型训练数据
否则现在的机器人和小脑萎缩了一样，只能执行固定程序
Kanashi Kaze
智能家居的话居然有救了吗