走进物理AI时代：智能系统的下一场变革
物理AI是一种能够认知真实世界的智能体系，它需要预判世界的动态变化趋势，以及实体执行动作后环境将产生的反馈。物理AI需要处理高维度、连续性、带有干扰信息的数据（如影像、传感器信号）；能够建立预测模型，洞悉环境演化及自身行为的影响；具备规划与深层推理能力；同时确保可控性与安全性。黄仁勋指出AI技术经历了三次重大范式转变，从感知型AI到生成式AI，再到智能体AI，接下来将迎来物理AI（Physical AI）时代。我们正迈入物理AI纪元，即具备运行、推理、规划和行动能力的AI。物理世界的AI驱动最初依赖人工规
AI如何让方向盘自己转
智能驾驶 方向盘自动旋转——无人车的"人工智能核心"究竟包含哪些奥秘 2025年秋季，我在武汉体验了一回真实的无人驾驶出租车。上车后，最令人惊讶的并非方向盘自动旋转——而是找不到任何人询问。没有驾驶员。副驾驶空无一人。后排仅我一人。车辆自行开启转向灯、变换车道、等待红灯、当前方突然窜出一位骑电动车的老者时，车比我更早做出反应——一个轻盈的微调，随后继续行驶。我坐在后排，起初颇为紧张，手紧握着车门把手。五分钟后，我开始浏览手机。十分钟后，我感到这比我妻子驾驶要平稳得多。这种体验如何形容呢？如
研报A153：物理AI开启理解现实世界的推理新纪元
摘要：物理AI代表AI变革的新方向，旨在使模型能够理解和预测现实世界，通过世界模型与VLA（视觉-语言-动作）模型协同实现。英伟达、李飞飞、杨立昆等行业领袖和顶尖学者纷纷加入，预计市场规模将达到6万亿美元，远超数字AI领域。技术已演进至以推理为核心的3.0阶段，具备虚拟推演、因果分析及自主规划能力。自动驾驶、具身智能和工业软件成为首批落地场景，构建起数据与商业的完整闭环。算力、仿真技术、世界模型及VLA构成关键壁垒，国内外相关企业迎来长期发展机遇。本报告共28页，因篇幅限制，仅展示部分内容。本站提供具身智
具身智能：AI走向现实世界的新纪元
2026年的CES上，英伟达创始人黄仁勋说了一句话，让整个科技圈为之一振："AI真正价值将从虚拟内容生成，迈向在物理世界中自主完成复杂任务。"他将人工智能的发展划为三个阶段：深度学习、生成式AI、物理AI。前两个阶段我们都已经经历过了。深度学习让机器学会了识别图像和语音。生成式AI让机器能写文章、画图、写代码。但它们始终活在屏幕那头，活在比特的世界里。物理AI要做的是——让AI跨过屏幕，长出"身体"，在真实世界里干活。如果要用一句话定义：物理AI是能自主感知、理解、推理物理
LLM智能体联盟形成：稳定性分析与收敛性保障（系列1/20）·5月4日
2026年05月04日 星期一LLM智能体联盟形成：稳定性分析与收敛性保证面向大型语言模型（LLM）智能体在多智能体系统中的战略协同需求，本文首次给出一套基于享乐博弈论、并带有形式化稳定性保证的LLM智能体联盟形成方案。我们提出LLM联盟形成博弈（LCFG），给出纳什稳定分区的充分条件，同时证明了相关复杂度结论。进一步的分析表明，LLM智能体的行为具有以ε理性偏好为特征的有界理性。借助GPT-4等模型开展的大规模实验验证了该框架：在我们设计的“联盟思维”（CoalT）协议下，LLM联盟在73.2%的情况下
中国人工智能学会发布具身智能白皮书2026版
2026年4月，中国人工智能学会正式发布《具身智能白皮书（2026版）》，这是国内该领域最具权威性的体系化技术综述。白皮书从概念内涵、关键技术、数据平台、行业应用到未来趋势，构建了完整的具身智能知识图谱。相比上一版，2026版最引人注目的变化是：VLA（视觉-语言-动作）模型正在向WAM（世界-动作模型）发生范式跃迁，具身智能正从"模仿人类指令"走向"理解物理因果"。白皮书将具身智能的定义明确为：智能体通过物理本体与外界环境的互动来实现智能。它涵盖环境感知、记忆推理、对话交互、自主学习、决策规划、动作执行
智元AI发布周落幕 | 龙旗产线并线，物理AI实现规模化落地
七天前，智元AI发布周正式启动。从真实场景数据到高效仿真技术，从VLA基础模型到可训练、可进化的世界模型，再到面向实际应用场景的零代码开发平台，智元陆续公布了多项物理AI领域的重大进展。时至今日，AI发布周的价值已超越单纯的技术发布。更为关键的是，这些技术能力最终在真实工业场景中实现融合，逐步构建起一条完整、明确且可验证的规模化应用路径。因此，在AI发布周的最后一日，我们将焦点重新投向实际生产线。今日，智元于龙旗科技3C制造产线现场，完成了精灵G2长达8小时的并线作业直播。此次直播不仅展现了机器人在真实生