一、引言：从虚拟智能到物理交互的跨越

当大型语言模型在文本领域实现精准理解与生成，生成式 AI 在数字内容创作中展现出强大创造力时，人工智能的发展正迎来一个关键转折点 —— 从纯粹的虚拟信息处理迈向与真实物理世界的深度交互。物理世界交互 AI 模型，作为这一转折的核心载体，旨在赋予机器感知物理环境、理解物理规律、规划动作并执行任务的能力，让 AI 从 “数据拟合者” 进化为 “物理世界的实践者”。

这种进化并非偶然。人类智能的形成与发展始终依赖于身体与环境的持续交互，我们对世界的认知、技能的掌握都源于感知 - 行动的闭环循环。物理世界交互 AI 模型正是对这种自然智能形成路径的模拟与超越，它打破了 AI 局限于数字空间的 “信息茧房”，使机器能够真正走进三维真实世界，在工业制造、商业服务、智能出行等领域释放巨大价值。从越疆 X-trainer 具身智能机器人的精密操作，到小鹏、理想等企业布局的 “物理 AI” 生态，物理世界交互 AI 模型已从实验室走向商业化落地，开启了智能技术变革的新篇章。

二、物理世界交互 AI 模型的核心内涵与技术基石

（一）核心定义与本质特征

物理世界交互 AI 模型是一类能够通过物理载体（如机器人、智能设备等）与真实环境进行动态交互，并基于交互反馈实现任务目标的智能系统。其核心本质在于 “具身性” 与 “闭环交互性”：具身性意味着智能必须依托具体的物理实体存在，通过身体感知环境信息、执行动作指令；闭环交互性则强调感知、理解、决策、行动四个环节的持续循环，模型需根据环境反馈实时调整自身行为，实现对动态场景的自适应。

与传统 AI 模型相比，物理世界交互 AI 模型具有三个显著特征：一是环境的真实性，模型需直面物理世界的复杂性与不确定性，而非处理结构化的数据集；二是动作的连续性，控制物理实体执行任务需在高维连续空间中进行精准规划；三是反馈的实时性，环境对动作的响应具有即时性，要求模型具备快速决策能力。

（二）关键技术支撑体系

物理世界交互 AI 模型的实现依赖于多学科技术的深度融合，形成了涵盖感知、建模、决策、执行的完整技术链条。

1. 多模态感知融合技术

感知是模型与物理世界交互的基础，物理世界交互 AI 模型需通过多种传感器获取环境信息，包括视觉（RGB 摄像头、深度相机）、力觉（力矩传感器、触觉传感器）、位置（激光雷达、IMU 惯性测量单元）等。由于单一传感器数据易受噪声、遮挡等因素影响，多模态感知融合技术成为关键 —— 通过算法对异构数据源进行校准、关联与融合，构建对环境的全面认知。

以越疆 X-trainer 具身智能机器人为例，其通过顶部和手部的三个摄像头以 25Hz 的频率采集图像数据，结合机械臂的位置与力觉传感器信息，实现对操作对象的精准定位与状态判断。这种融合能力使模型能够在光照变化、物体遮挡等复杂场景下保持感知稳定性，为后续决策提供可靠输入。

1. 物理建模与世界模型

理解物理规律是模型实现有效交互的前提。物理世界交互 AI 模型需内化或学习物体运动、力的传递、材料特性等物理规律，才能预测动作后果并规避风险。世界模型作为这一能力的核心载体，通过神经网络对环境动态进行建模，能够基于当前状态和计划动作预测未来的环境变化。

DeepMind 的 Dreamer 系列算法是世界模型应用的典型代表，其通过学习环境的动态模型，使智能体能够在 “想象” 中评估不同动作序列的效果，大幅提升了决策的安全性与效率。在自动驾驶场景中，世界模型可预测行人、车辆的运动轨迹，为避障决策提供提前量；在机器人操作中，可预测抓取动作对物体姿态的影响，避免物体滑落或损坏。

1. 强化学习与模仿学习

学习能力是物理世界交互 AI 模型适应复杂场景的核心。由于物理世界试错成本高、数据获取困难，强化学习（RL）与模仿学习成为主流训练方法。强化学习通过 “试错 - 奖励” 机制引导智能体学习最优策略，深度强化学习（DRL）则结合深度神经网络提升了对高维状态空间的处理能力。

模仿学习通过让智能体观察人类专家的操作过程进行学习，能够快速获取复杂技能。越疆 X-trainer 机器人便采用了模仿学习神经网络训练端到端控制模型，通过采集高质量的遥操作数据，使机器人能够自主执行化妆品装盒、电池收纳等任务。结合仿真训练（Sim2Real）技术，模型可在虚拟环境中进行大规模试错训练，再通过域随机化、域自适应等技术迁移至真实场景，大幅降低了真实世界训练的成本与风险。

1. 高维连续控制技术

物理实体（如机器人、自动驾驶车辆）通常具有多个自由度，其动作控制需在高维连续空间中进行。高维连续控制技术通过运动规划、轨迹优化等算法，将高层任务指令转化为具体的执行器控制信号，实现精准、流畅的动作输出。

越疆 X-trainer 机器人搭载的高性能在线运动规划接口，能够以 250Hz 的频率驱动双臂运动，确保从图像感知到关节驱动的快速响应，实现 0.05mm 级别的操作精度。这种高速、高精度的控制能力是模型完成精细操作任务的关键，在 3C 制造、医疗等对精度要求严苛的领域具有重要价值。

三、物理世界交互 AI 模型的典型应用场景

（一）工业制造领域：柔性生产的智能变革

工业制造是物理世界交互 AI 模型落地的核心场景之一，其通过替代或辅助人工完成重复性、高精度、高风险操作，推动生产模式从 “刚性自动化” 向 “柔性智能化” 转型。

在零部件加工与组装环节，模型能够适应多样化的生产需求。越疆 X-trainer 机器人可实现线束端子插拔、汽车零部件泛化抓取等任务，通过模仿学习快速掌握不同规格产品的操作流程，无需进行大规模设备改造即可切换生产线。这种柔性能力使小批量、多品种的生产模式成为可能，大幅提升了制造企业的市场响应速度。

在质量检测环节，融合视觉与力觉感知的 AI 模型能够实现对产品缺陷的精准识别。与传统检测设备相比，其不仅能识别表面可见缺陷，还能通过接触式检测判断材料内部应力、装配紧固度等隐性指标，检测准确率提升至 99% 以上。在新能源电池生产中，该模型可完成电池极片的平整度检测与电芯的无损按压测试，保障产品安全性。

科研教育领域也受益于工业级模型的技术下放。越疆 X-trainer 机器人通过简化操作界面降低了学习门槛，成为高校实验室、职业培训中心的重要教学设备，帮助学生直观理解具身智能的技术原理与编程方法，为行业培养专业人才。

（二）智能出行领域：“物理 AI” 生态的构建与实践

随着新能源汽车与自动驾驶技术的发展，智能出行领域成为物理世界交互 AI 模型的重要应用阵地。中国造车新势力提出的 “物理 AI” 战略，正是该模型在出行场景的规模化应用探索。

理想汽车的 Livis 系统构建了 “车 - 眼镜 - 家庭” 的跨终端交互生态，将 AI 眼镜作为高频感知端，通过 “时间线记忆 + VLA（感知 — 理解 — 行动）” 技术范式实现多场景联动。用户佩戴 AI 眼镜即可触发车辆控制、家庭设备调节等操作，模型通过分析用户行为数据，能够预判需求并主动提供服务。例如，识别到用户携带购物袋靠近车辆时，自动解锁后备箱并调节座椅位置。

小鹏汽车则将自动驾驶的决策闭环扩展至更多物理形态，通过新一代 VLA 模型实现车与其他智能终端的协同交互。其模型能够融合车辆传感器、路侧设备、用户手机等多源数据，构建全域感知网络，在复杂路况下实现精准决策。例如，在无保护左转场景中，通过预测对向车辆速度与行人运动轨迹，动态调整转弯时机，提升通行安全性。

蔚来、华为等企业的 NWM、WA 世界模型，也在辅助驾驶领域展现出强大能力，通过建模交通流、道路环境等物理要素，实现对驾驶场景的深度理解与动作规划。这些应用实践表明，物理世界交互 AI 模型正推动智能出行从 “辅助驾驶” 向 “主动服务” 升级。

（三）商业服务领域：人机交互的体验革新

在商业服务场景中，物理世界交互 AI 模型通过优化服务流程、提升交互自然度，为用户带来全新体验。从餐饮服务到零售终端，模型的应用正在重构商业服务模式。

越疆 X-trainer 机器人在世界人工智能大会上展示的 “语音点餐 - 烹饪 - 上菜” 全流程服务，体现了模型在复杂长序列任务中的应用能力。用户通过自然语言下达指令后，模型先解析意图（如 “制作番茄炒蛋”），再规划动作序列（取食材、开火、翻炒、装盘），过程中通过视觉传感器实时纠正动作偏差，如调整翻炒力度避免食材洒落。这种服务模式不仅提升了效率，还增强了交互趣味性。

在零售领域，搭载物理世界交互 AI 模型的智能货架能够实时感知商品库存与用户取货行为。当检测到商品缺货时，自动向后台发送补货提醒；通过分析用户停留时间、取货频率等数据，能够优化商品陈列位置。模型还可通过语音交互解答用户咨询，如推荐适合的护肤品、介绍商品优惠信息，实现 “一对一” 精准服务。

医疗健康领域的应用则更注重精准性与安全性。在艾灸等中医理疗场景中，越疆的工业级机械臂在模型控制下，能够根据患者体型与穴位位置，精准调节艾灸距离与温度，避免烫伤风险。模型通过学习专业医师的操作手法，能够复现标准化的理疗流程，提升服务的规范性。

四、物理世界交互 AI 模型面临的核心挑战

尽管物理世界交互 AI 模型已在多个领域实现落地，但面对真实世界的复杂性与不确定性，仍存在诸多亟待解决的挑战，这些挑战也成为技术突破的核心方向。

（一）感知的噪声与歧义处理

真实物理世界的传感器数据始终存在噪声干扰，光照变化、天气影响、设备误差等因素都会导致感知结果出现偏差。例如，雨天环境下，摄像头图像会出现雨滴遮挡，激光雷达数据受水汽影响精度下降；工业场景中的粉尘、振动也会干扰传感器信号。

更棘手的是感知的歧义性问题 —— 同一传感器数据可能对应多种环境状态。如视觉图像中，相似的物体轮廓可能对应不同材质的物体（塑料瓶与玻璃瓶）；力觉传感器检测到的压力变化，可能源于物体重量差异或接触面摩擦系数变化。模型需从模糊、不完整的感知数据中提取有效信息，构建对环境的稳定认知，这对感知算法的鲁棒性提出了极高要求。

（二）物理规律的泛化性建模

物理世界的规律具有多样性与复杂性，不同场景下的物理特性存在显著差异。例如，工业场景中的金属零件与商业场景中的柔性包装，其重量、硬度、形变特性截然不同；室内环境的温度、湿度稳定，而室外环境则受季节、天气等因素影响剧烈。

模型在特定场景下学习的物理规律难以直接迁移到新场景，即存在 “泛化性不足” 问题。训练数据无法穷尽所有物理场景，当遇到未见过的物体材质、环境条件时，模型可能因无法准确建模物理规律而导致任务失败。例如，在干燥环境中训练的抓取模型，在潮湿环境下可能因摩擦力变化而无法稳定抓取物体。

（三）高维动作空间的高效规划

物理实体的动作控制涉及高维连续空间，例如人形机器人具有数十个自由度，每个自由度的运动参数（角度、速度、力度）都需要精准调节。在复杂任务中，动作序列的组合数量呈指数级增长，模型需在有限时间内找到最优动作方案，这对规划算法的效率提出了挑战。

微小的动作误差可能导致任务失败甚至设备损坏。例如，在精密电子元件组装中，机械臂的毫米级偏差可能造成元件焊接不良；自动驾驶中，方向盘的细微转动可能引发交通事故。因此，模型不仅要实现动作规划的高效性，还要保证精度与安全性。

（四）样本效率与学习成本问题

物理世界的试错学习具有高成本特性。机器人操作失误可能导致机械臂损坏、产品报废；自动驾驶模型的错误决策可能引发交通事故。这些因素限制了模型在真实环境中的训练规模，导致样本数据稀缺。

仿真训练虽能降低成本，但 “仿真 - 现实差距” 始终存在。仿真环境无法完全复现真实世界的物理细节，如材料的微观摩擦特性、传感器的噪声分布等。在仿真环境中训练的模型迁移到真实场景后，性能往往会大幅下降。如何通过有限样本实现高效学习，是物理世界交互 AI 模型面临的重要挑战。

五、技术突破方向与未来发展趋势

（一）关键技术突破路径

针对上述挑战，研究者与企业正在从多个维度探索技术突破，推动物理世界交互 AI 模型的性能升级。

在感知技术方面，多模态融合算法正从 “规则驱动” 向 “数据驱动” 转型。基于 Transformer 的融合模型能够自动学习不同传感器数据的关联权重，在噪声环境下保持感知稳定性。同时，自监督学习技术的应用减少了对标注数据的依赖，模型可通过未标注的传感器数据自主学习环境特征，提升感知泛化能力。

物理建模领域，“数据驱动 + 知识引导” 的混合建模方法成为新方向。通过融入牛顿力学、流体动力学等先验物理知识，约束模型的学习过程，避免出现违背基本物理规律的预测结果。例如，在物体碰撞建模中，通过引入动量守恒定律，使模型的预测结果更符合真实物理现象。

强化学习技术的优化聚焦于样本效率提升。元学习（Meta-Learning）使模型能够从多个任务中学习通用能力，快速适应新场景；离线强化学习（Offline RL）利用已有的静态数据集进行训练，避免了真实环境中的试错成本。越疆 X-trainer 机器人通过采集工业级高质量数据，结合模仿学习与强化学习，实现了模型的快速训练与泛化，为样本高效学习提供了实践参考。

在控制技术方面，基于世界模型的预测控制方法得到广泛应用。模型通过预测不同动作的执行效果，提前筛选出最优方案，减少实时控制中的计算开销。同时，自适应控制算法能够根据环境变化动态调整控制参数，提升模型对未知场景的适应能力。

（二）未来发展趋势

1. 跨终端协同交互成为常态

随着可穿戴设备、低空飞行器、家庭机器人等硬件的普及，物理世界交互 AI 模型将实现跨终端协同。IDC 数据显示，2024 年中国腕戴设备出货量超过 6100 万台，2025 年低空经济市场规模预计达到 1.5 万亿元，这些硬件载体为模型的跨场景应用提供了基础。未来，模型将打破设备壁垒，通过统一的交互逻辑实现 “一次学习、多端复用”，如在汽车中训练的用户偏好模型，可同步应用于家庭机器人与智能眼镜。

1. 与大语言模型的深度融合

大语言模型的自然语言理解能力为物理世界交互 AI 模型提供了更自然的交互入口。通过融合 LLM 与 VLA 模型，用户可通过日常语言下达复杂任务指令，模型则将语义信息转化为物理动作。例如，用户说 “整理桌面并泡一杯咖啡”，模型先解析指令中的两个子任务，再规划机械臂的动作序列，依次完成文件收纳、取杯、加水、放糖等操作。这种融合还能提升模型的意图理解能力，如拒绝 “用明火加热塑料杯” 等不合理指令。

1. 商业化生态加速成型

中国智能实体经济的快速发展为模型提供了广阔的落地场景。2024 年中国新能源汽车销量达 1286.6 万辆，机器人市场规模即将突破 1500 亿元，这些数据表明模型已具备规模化应用的用户基础与市场空间。未来，围绕模型的商业化生态将逐步完善，形成 “硬件载体 + 算法服务 + 场景解决方案” 的产业格局，企业通过提供订阅制服务、定制化开发等模式实现可持续盈利。

1. 安全与伦理体系逐步完善

随着模型应用范围扩大，安全与伦理问题日益凸显。误操作导致的设备损坏、隐私数据泄露等风险需要通过技术与制度双重保障。未来，研究者将开发更完善的安全校验算法，在动作执行前进行风险评估；监管机构也将出台相关标准，规范模型的数据使用与操作权限。例如，在医疗场景中，模型需通过多层级审批才能执行侵入性操作，确保患者安全。

六、结论

物理世界交互 AI 模型作为连接虚拟智能与真实世界的桥梁，正在重塑工业制造、智能出行、商业服务等多个领域的发展模式。其核心价值在于通过感知 - 理解 - 决策 - 行动的闭环循环，使机器能够真正适应物理世界的复杂性，成为人类的高效协作伙伴。

当前，该模型在技术层面仍面临感知歧义、泛化不足、样本稀缺等挑战，但多模态融合、世界模型、强化学习等技术的持续突破，正推动其性能不断提升。中国在硬件载体普及、场景落地规模等方面的优势，为模型的商业化应用提供了独特条件，造车新势力的 “物理 AI” 战略、机器人企业的技术落地实践，都彰显了中国在该领域的发展潜力。

未来，随着跨终端协同技术的成熟与伦理体系的完善，物理世界交互 AI 模型将实现从 “特定场景应用” 到 “全域智能服务” 的跨越，不仅为产业升级提供核心动力，更将深刻改变人类与物理世界的交互方式。对于技术研究者与企业而言，把握感知融合、样本高效学习、跨场景泛化等核心方向，将是在这场智能变革中占据先机的关键。