物理人工智能与传统人工智能：真正的区别是什么？

从计算机到为您工作的机器——我们究竟取得了多大的进步？
然而，还有一个全新的人工智能世界等待探索。

人工智能的下一个阶段被称为物理人工智能。物理人工智能是指人工智能与物理世界互动的阶段。它指的是机器人技术。
– Jensen Huang，Nvidia，2025 年 1 月 16 日

物理人工智能是我们尚未做好准备的阶段——但话说回来，我们真的准备好了吗？ChatGPT 出现了，我们适应了。

物理人工智能也不会有什么不同。
这就是人类的特点——我们能够适应。

在此博客中，我们将探讨：

• 什么是物理人工智能
• 什么是传统人工智能
• 什么是生成物理人工智能
• 两者之间的主要区别
  

如果您有一点好奇的话，我们就深入探讨一下吧（我知道您是的）。

什么是物理人工智能？

物理人工智能 是一种可以通过机器人和自动驾驶汽车等机器感知、移动并与物理世界互动的人工智能。

它将智能决策与现实世界的行动结合在一起——基本上就是有身体的人工智能。

人工智能的进化

60 多年来，我们生活在软件 1.0 时代——代码由人类编写并在 CPU 上运行。

然后出现了软件 2.0——机器开始使用由 GPU 驱动的神经网络从数据中学习。

这就是我们现在所说的生成性人工智能的诞生——这种人工智能可以写作、绘画、设计，甚至与你聊天。

但现在，我们正步入一个新阶段： 物理人工智能。
不，它不仅仅是软件——它是可以移动、观察、感知并与现实世界互动的人工智能。

来源

让我们分解一下。

生成式人工智能 是大脑。
物理人工智能？ 这就是大脑+身体。

→ 生成式人工智能可以 写 给你一封电子邮件。
→ 物理人工智能可以 递送 你的杂货。

它是拥有手、轮子、眼睛和很多智能的人工智能。

那么，物理人工智能到底能做什么呢？

物理人工智能旨在与人类和环境互动。

• 它为协助手术的机器人提供动力
• 可以导航交通的自动驾驶汽车
• 智能吸尘器可以知道在哪里清洁
• 甚至工厂里的机器也能比人类更快地组装产品。
  

这不仅仅是自动化，更是动态智能。

物理人工智能如何工作？

为了在现实世界中发挥作用，物理人工智能依赖于两个主要组成部分：

资料来源：Eye for Tech

1. 执行器：

这些就像肌肉： 

• 车轮
• 帮助机器人移动或举起物体的机械臂或机械腿。

2. 传感器：

这些是眼睛和耳朵，例如：

• 相机
• 雷达
• 麦克风——帮助机器“看见”周围的事物并做出反应。

人工智能接收这些感官信息，对其进行处理，然后根据所学知识采取行动。

这一切是如何结合在一起的（NVIDIA 的方法）：

1. 训练从 DGX 计算机开始 - 模型通过数据进行学习。
2. 然后，在名为 Omniverse 的模拟环境中使用强化学习对其进行微调。
3. 最后，训练好的人工智能被部署在 Jetson AGX 计算机上——现实世界机器人的大脑。
   

现实生活中的物理人工智能示例

1. Roomba（由 iRobot 出品）： 

人工智能吸尘器可以了解您的平面图、避开障碍物并清洁您的房屋——即使您不在家。

2. 达芬奇手术系统（由直觉手术公司制造）：

一种机器人系统，可帮助外科医生执行精确、微创手术，提高准确性并缩短恢复时间。

物理人工智能已经重塑了我们的生活和工作方式。

从医疗保健到物流，从我们的家庭到高速公路——人工智能正在走出屏幕，进入现实世界。

传统人工智能的工作原理

传统人工智能主要利用数据、逻辑和规则来工作——它存在于计算机中，帮助思考，而不是行动。

它为语音助手、推荐系统（如 Netflix 或 Amazon）和欺诈检测工具等提供支持。

让我们通过一个例子来理解它：

想象一下你来自一家电信公司。

您的存储库中存储了大量的客户数据 — — 他们的使用情况、账单历史、投诉等等。

现在，假设您想知道哪些客户可能很快会取消他们的服务（即客户流失）。

以下是您需要做的事情：

1. 您将数据移动到分析平台
2. 您可以构建预测模型来告诉您：
   “嘿，这些顾客可能会离开。”
3. 然后，您将这些模型插入一个可以帮助您采取行动的应用程序中，例如提供折扣或发送提醒以保留它们。
   

目前，它还不是成熟的人工智能，而只是预测分析。

但是如果你添加一个反馈循环——系统从过去的决定中学习（谁真正留下了，谁尽管收到了录用通知却离开了），那么它就变成了人工智能。

因此，它越了解什么有效、什么无效，随着时间的推移，它就会变得越智能。

这与物理 AI 有何不同？

传统的人工智能在数字空间中发挥作用。 

它：

• 思考
• 预测
• 分析

但它没有移动、没有看见、也没有触摸任何东西。

另一方面，物理人工智能则更进一步。 

它：

• 思考与行动
• 使用摄像头、传感器等感知现实世界。
• 使用马达、轮子或机械臂移动和操纵物理物体
  

因此，虽然传统人工智能可以预测哪些客户会取消，
物理人工智能可能是将路由器送到客户家门口的机器人，或者是现场修复网络问题的智能机器。

生成式人工智能与传统人工智能和物理人工智能有何不同？

生成式人工智能 旨在创建新内容。

它从大量数据（文本、图像、音频等）中学习，了解模式，然后生成该内容的全新版本。

例如，ChatGPT 会撰写博客文章或回答你的问题

让我们将人工智能想象成人类能力的各个阶段：

• 传统的人工智能就像是一个可以分析数据并做出明智决策的人。
• 物理人工智能就像一个可以分析、思考，还可以移动的人，比如举起、导航或组装物体。
• 生成式人工智能就像是可以创造新事物的人——写诗、画画、生成代码或创作音乐。

简而言之：

→ 传统的人工智能是智能的。

→ 生成式人工智能富有创造力。

→ 物理人工智能既是智能的，又是物理的。

传统人工智能在物理世界中的不足之处

传统的人工智能擅长利用数据进行思考，但当它走出舒适区——数字世界时，就会遇到困难。

它根据预定义的规则和模式工作。

因此，如果发生意外情况，它不知道如何处理。

让我们通过例子来理解这一点。

想象一下，您有一个送餐应用程序，它使用人工智能来推荐您的下一餐。

如果您经常点意大利菜，它会查看您过去的订单并推荐类似的菜品，例如披萨。

现在，假设您所在地区出现严重交通堵塞，导致货物运送延迟。

人工智能是否会建议在家烹饪一些更快的菜肴，或者给你发出警告？

不——因为它没有接受过处理类似现实世界情况的训练。
它只知道您的数据，而不知道外部实际发生的情况。

另一个例子：

假设工厂使用传统的人工智能来检测瓶子中的缺陷。
它是根据破损或有裂缝的瓶子的图像进行训练的。

但如果出现新的缺陷，例如标签稍微印错或瓶子稍微倾斜，该怎么办？

如果人工智能没有接受过针对这一问题的训练，它可能会完全错过这一问题。

为什么？

因为传统的人工智能无法即时适应。
它看不见、感觉不到、也动不了。

→ 它只理解已经在数据中看到的内容。
除此之外还有什么吗？真让人困惑。

这就是物理人工智能发挥作用的地方。 

它可以：

• 感知环境
• 适应意外情况
• 采取相应行动。

生成物理人工智能：一个新前沿

生成式人工智能 + 物理人工智能 = 改变游戏规则。
这种新形式被称为生成物理人工智能，它让事物开始变得真正具有未来感。

那么，它到底是什么？

让我们来了解一下。

什么让它具有“生成性”？

与遵循一组固定指令的传统机器人不同，生成物理人工智能可以自行学习、适应并提出新的物理反应。

这不仅仅是反应——而是创造性地思考和行动。

让我们通过一个例子来分解一下：

想象一下一个机器人帮助你打扫房间。

• 传统的机器人可能只是沿直线吸尘地板。
  
• 但生成物理人工智能机器人可以：

• 注意床下的袜子
• 弄清楚如何捡起它们
• 折叠毯子
• 甚至建议整理你的书籍——所有这些都不需要你具体告诉你如何去做。
  

为什么？ 

因为它会学习你的生活方式，适应你的日常生活，并以更智能、更有帮助的方式做出反应——即使是在它以前从未见过的情况下。

简而言之：

• 它像生成式人工智能一样学习
• 它就像物理人工智能一样
• 它像人类一样适应
  

这就是使其成为一个新领域的原因。 

我们不再只是教机器做事——我们还教它们在现实世界中思考和创造性地行动。

生成物理人工智能的应用

现在我们知道了生成式物理人工智能是什么，接下来我们来看看它的具体应用。说实话，它真的很酷。

1. 仓库中的智能机器人：

这些机器人不仅可以搬运箱子，还可以：

• 找出移动它们的最佳方法
• 避开障碍物
• 如果情况发生变化，甚至会调整他们的路径。

例如亚马逊的 Proteus 机器人。 

它是一个自主仓库机器人，可以在繁忙的空间中导航，检测障碍物（包括人类），并随时调整其运动——所有这些都不需要固定路径。

2. 医疗保健领域的类人机器：

想象一下，一个机器人可以在手术过程中协助医生——不仅仅是握住工具，还可以根据医生的手部动作或患者病情的变化调整其动作。

它学习如何与人类合作，而不仅仅是为他们工作。

例如，Intuitive Surgical 的达芬奇机器人。

该机器人系统可帮助医生进行微创手术。 

它可以反映和增强外科医生的动作，在精细的手术过程中提供精确和实时的调整。

3. 工厂中的自适应工具：

这些机器可以检测出生产线上的故障（例如螺丝松动或零件故障）并进行修复，而无需等待人工输入。

它们实时调整，提高效率并减少错误。

例如，特斯拉的人工智能机械臂。

这些机器人：

• 执行焊接或组装等重复性任务
• 使用传感器和人工智能来适应生产线上的意外变化。

例如，它可以捕捉到未对准的部分并当场纠正。

物理人工智能与传统人工智能：关键区别

方面	传统人工智能	物理人工智能
类比	脑	大脑+身体
在场	无形的（仅存在于软件或数字平台中）	体现（存在于物理机器和机器人中）
相互作用	适用于数据和数字输入	通过传感器和运动与物理世界互动
适应性	遵循预定义规则	实时学习和适应
例子	预测客户流失	自动驾驶汽车避开障碍物
主要焦点	决策和预测	决策和身体行动
安全应用	仅限于数字环境	对于自动驾驶汽车等现实世界用例至关重要

你看：

• 传统的人工智能就像是你电脑上的智能助手。

它可以帮助解答问题、自动执行任务并根据模式做出预测。

• 物理人工智能就像是从屏幕中走出来的助手。

驾驶汽车、在工厂帮忙、甚至协助手术——它将思考与行动融为一体。

物理人工智能的真正魅力在于其实时适应性。 

传统人工智能会等待指令或遵循规则，而物理人工智能则可以像人类一样做出反应、调整和移动。

结论：人工智能之旅尚未结束

从能够思考的软件到能够移动的机器，人工智能已经取得了长足的进步。
然而——这仅仅是个开始。

• 传统的人工智能改变了我们处理数据的方式。
• 生成物理人工智能正在改变机器与现实世界互动的方式。
  

但就像 ChatGPT 不是人工智能之路的终点一样，物理人工智能也不会是终点。
总会有“下一阶段”。

尽管如此，有一件事仍然占据主导地位：人类智慧。

即使在智能机器的世界里，88% 的消费者表示，在与企业打交道时，人际互动对他们来说仍然至关重要（普华永道，2023 年）。

这就是为什么你能做的最明智的举动不是在人工智能或人类之间做出选择，而是将两者结合起来。

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