六月二十四日，在大连国际会议中心，嘉宾体验机器人制作咖啡。（新华社发）

□ 新华社记者 郭洋 俞懋峰 刘艺淳

在2026年大连夏季达沃斯论坛的展览区，一只机械臂正“调皮”地捕捉人类肢体动作并实时回应；不远处，一台人形机器人刚刚制作完一杯咖啡。这些机器人的“小动作”，印证了当前人工智能（AI）发展的一大趋势——日益走进现实物理世界。

业内专家指出，AI有望进一步赋能各行各业，助推生产力提升，但规模化落地应用仍面临技术、安全、监管等多重挑战。

从数字助手到现实伙伴

近年来，生成式AI快速迭代，AI的“智力”持续跃升。今年上半年，以“龙虾”为代表的AI智能体火爆出圈，可自主帮用户执行复杂任务。接下来，AI又将如何演进？

与会专家普遍认为，物理AI将是AI下一阶段的重要发展方向。简单来说，物理AI是能够感知和理解现实世界物理规律，并操控实体设备在真实环境里自主执行任务的AI，能够对现实世界运行规律进行建模与模拟的世界模型则是助力AI理解物理世界的一大“利器”。

“我认为世界模型和物理AI将变得非常重要，”澳大利亚国立大学控制论学院院长凯瑟琳·丹尼尔说，“模型训练不仅使用文本数据，还能利用视觉信息和整体环境来理解世界，这将带来相当大的改变。”

本届论坛23日发布的《2026年十大新兴技术》报告中，世界模型被列为未来5年最有望重塑产业格局、影响社会发展的关键技术之一。

英国未来市场公司3月发布的《全球物理AI市场2026-2040》报告显示，全球物理AI市场预计将从2026年的约3830亿美元增长至2040年的3.26万亿美元。

从工业先行到家庭共融

行业专家表示，物理AI将为众多领域带来全新能力，推动运行方式迭代升级。

制造业方面，物理AI可赋能高精度焊接、在线质检等环节，提升生产效能；医疗领域，手术机器人可实时感知人体组织变化并动态调整操作路径，减少术中出血；交通场景下，自动驾驶车辆能够依托对摩擦力、风速、重心等物理规律的研判，增强恶劣天气下的决策可靠性；日常生活中，服务型机器人可识别物体物理特性，自主完成清洁、整理、搬运等工作。

清华大学智能产业研究院创始院长张亚勤介绍，物理AI在无人驾驶汽车和工业制造领域落地相对容易，可能以社会机器人的形态承担巡检、安保等任务，最后才是进入家庭，因为居家环境复杂多变，而通用的家用机器人产品既要稳定可靠、价格合理，还需耐用且不易故障，避免用户花费大量精力维护设备。在他看来，通用机器人距离“进家门”至少需要5年，也可能是10年甚至更长时间。

从落地瓶颈到携手破局

在看到巨大应用潜力的同时，与会专家也指出，现有模型还难以适配真实世界的多变环境，交互数据短缺、虚拟与现实脱节等问题仍待解决，物理AI的规模化推广还面临技术、安全、监管等多方面挑战。

另外，随着AI系统在物理世界中执行操作，安全问题变得尤为突出，因为网络故障可能转化为物理故障，直接危及人身安全与业务运营。

以自动驾驶车辆为例，其整个运行回路均由软件协调，该链条上的任何一点遭受攻击，都可能造成车辆失控。再如由AI驱动的药品分拣中心，一旦系统遭到暗中篡改，药品分发出现错误，后果不堪设想。

AI的快速演进还对监管提出了新的挑战。与会专家表示，希望监管能够跟上技术步伐，更好地为规模化应用保驾护航。

专家指出，应对这些挑战，基础科研等方面的国际合作非常重要。

“来自世界各地的很多想法让我们看到各种应用可能，特别是在可持续性方面。”丹尼尔说。

（据新华社电）