“AI的第二个拐点已经到来——从理解语言到理解物理世界”。2026年CES展上，黄仁勋身着标志性皮衣的90分钟演讲，将“物理AI”推上科技产业的聚光灯下。伴随着Vera Rubin AI平台、Cosmos世界基础模型等颠覆性产品的发布，物理AI被定义为“让AI安全交互物理世界”的革命性技术，有望重塑全球千万工厂、数十万仓库的运作模式。
热度背后，是资本与产业的集体狂欢。Gartner数据显示，2025年全球AI相关基础设施支出激增42.4%，其中物理AI核心的AI优化服务器投资规模将在2027年三倍于传统服务器。国内市场同样躁动，华为哈勃亿元押注物理AI公司极佳视界，小鹏、百度等企业纷纷加码具身智能赛道，仿佛谁错过了物理AI，就错过了下一个科技时代的船票。
但狂欢之下，产业落地的断层已然显现。某汽车零部件厂的物理AI改造项目中，1600万元的初始投资仅硬件占比35%，隐性的数据分析、员工培训成本使实际回收期比理论值延长60%；医疗领域的手术机器人虽实现亚毫米级精度，但单台设备百万级成本让多数基层医院望而却步；自动驾驶领域的物理AI模型，在雨雪天气等复杂场景下的决策鲁棒性仍不足50%。
物理AI究竟是真实的产业革命，还是新一轮技术泡沫？当黄仁勋的“拐点宣言”遭遇产业落地的现实拷问，我们需要穿透技术概念的迷雾，从成本结构、商业逻辑、竞争格局和风险挑战四个维度，拆解这条千亿赛道的真实价值与破局路径。
物理AI的崛起，并非凭空出现的技术狂欢，而是对传统智能化转型痛点的精准回应。过去十年，制造业、医疗、交通等领域的智能化尝试，始终被困在“成本高企、场景泛化难、决策不闭环”的三重瓶颈中，而物理AI的核心能力，正是为破解这些瓶颈而来。
