【光明论坛】

　　作者：孙辰朔、陈凯（分别系北京中关村学院〔中关村人工智能研究院〕副教授、研究员）

　　习近平主席在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上的主旨讲话中指出：“人工智能是世界经济增长的新引擎和新旧动能转换的加速器，正从‘数字世界’走向‘物理世界’。”这一重要论断，准确把握了人工智能技术演进和产业变革的新趋势。人工智能不再只是处理文字、图像、声音等数字信息，而是日益同机器设备、生产流程和现实环境深度融合，从“会说会写”迈向“能感知、会决策、可执行”，成为改造生产方式、重塑产业形态的重要力量。

　　今年的《政府工作报告》对加紧培育壮大新动能进行部署，首次提出“打造智能经济新形态”。人工智能与经济社会广泛深度融合，为各行业各领域的新跃升带来新的想象空间和有力支撑。这种变化，正在越来越多的真实场景中变得可知可感。在2026世界人工智能大会上，智慧药房里的3台不同品牌机器人共用一个“具身大脑”，自主分工完成订单接收、药品分拣和商品交付；6台机器人连续协作15小时，用8万余件零件拼出长城模型；高度还原真实工厂环境的环形流水线上，机器人协同完成取线、布线、插接和多工位流转……人工智能正从可供观看的“实验室样品”，逐步成为能够解决实际问题的“生产力单元”。

　　从“数字世界”走向“物理世界”，看似只是给人工智能装上“眼睛”和“手脚”，背后却是智能范式的深刻跃迁。物理世界要求人工智能不仅识别物体，还要把握空间边界、物体属性和运动关系，并根据环境变化及时调整行动。视觉之外，触觉同样不可或缺。当机器人接触物体时，视触觉传感器可以记录柔性材料产生的细微形变，再通过算法解析压力分布、剪切力、纹理和滑移趋势等信息，帮助机器人根据受力变化实时调整动作。只有把视觉、触觉等多模态感知同推理、规划和控制结合起来，机器才可能从“看见物体”进一步走向“理解环境、完成任务”。

　　从“看懂”到“做对”同样关键。首先是数据层面。互联网积累了海量文本、图像和视频，但要准确反映三维空间、物理属性、运动轨迹和人机交互，需要更多高质量数据。这类数据采集成本高，设备和格式差异较大，应当完善与之匹配的数据标准和共享机制。其次是模型层面。现实环境开放多变，人工智能不仅要判断“是什么”，还要预测“会怎样”、规划“怎么做”，对物理规律、因果关系和动态反馈的稳定把握仍需提升。再次是工程层面。从状态建模、物理推演到策略规划、实时控制和安全验证，任何一个环节都不能出现偏差。同时还需满足低时延、高可靠、低能耗等要求，适配不同的传感器、芯片、控制器和机器本体。最后是规模化。一次演示成功不等于能够长时间稳定运行，技术只有经得住复杂环境、成本核算和安全检验，才能真正从展台和样板间走向千行百业。

　　推动人工智能加快走向物理世界，要加强原创性、基础性研究。面向真实世界的智能，需要推动人工智能同数学、物理学、控制科学、机械工程等学科深度交叉，加强对世界模型、空间智能、因果推理、具身学习等前沿方向的探索，使机器更好把握现实环境中的空间关系、运动规律和行为后果。应统筹推进算法、数据、算力和硬件创新，建设高质量物理数据集、仿真训练平台、中试验证平台和具身智能训练场，降低在真实环境中反复试错的成本。同时，应面向制造、能源、交通、农业、医疗等领域，有序开放更多真实场景。在具体场景中，可以形成需求提出问题、技术解决问题、应用检验成效、反馈促进迭代的良性循环，推动人工智能从解决单点问题，逐步嵌入研发设计、生产制造、运营管理和服务保障全流程。

　　推动人工智能加快走向物理世界，还要营造开放协同的创新生态。人工智能与实体产业融合涉及模型企业、硬件厂商、行业企业、科研机构等众多主体，单靠一家企业、一个学科，难以打通从技术研发到产业应用的完整链条。应鼓励开源开放、合作共享，完善通用接口、数据规范、测试评价和安全标准，促进模型、数据、设备和应用协同发展，兼顾“自主可控”与“开放合作”，在物理AI这一新赛道，依托国内大市场与产业链优势构建生态，确保核心竞争力。同时，坚持发展和安全并重，把风险监测、安全验证、应急处置和责任界定贯穿技术研发、产品部署和运行管理全过程，确保人工智能在复杂现实环境中安全可靠、可控可信，推动人工智能在广阔现实世界中真正“用起来”“干得好”，为千行百业转型升级注入强劲动能，为高质量发展开辟更加广阔的空间。

　　《光明日报》（2026年08月12日 02版）