李萌：物理AI趋势对经济形势的深刻影响

尊敬的各位领导、各位专家，下午好！刚才听了大家的介绍很受启发，接下来我想重点分享一下物理AI的趋势在未来的经济发展中将处于什么样的角色。

超级智能体产生之后，探索新的“架构”、追求智能跃迁更加深入。一个越来越清晰的共识是：能理解静态问题的未必是真正的完整的智能，而能理解动态变化的物理因果才能产生真正的完整的智能。

物理AI正是在这一背景下应运而生。一般而言，数字AI是指以语言理解和内容生成为重点的AI系统，而物理AI（Physical AI）则是指能够理解物理规律、具备环境多模态感知和实时交互的AI系统，它把人工智能从数字世界带向了物理世界。与过去仅“会说话”的数字AI不同，物理AI“会做更多的事”，能力也更强。如果说大语言模型是数字AI的基础大脑，那么空间智能和世界模型就是物理AI的基础大脑。目前，AI发展在向着物理AI的方向收敛，实现路径却在多条技术路线上探索，这是一个好现象。大语言模型和多模态融合，数字智能与物理世界融合，最终将在物理AI层面走向统一，为具身化提供了智能大脑，实现从训练学习走向自主学习、自主行动，推动具身智能发展和智能经济新形态的全面展开。不实现物理AI，智能体就无法走向现实世界。

在这个过程中有几个现象值得观察：

一是在数字AI层面大模型和智能体向着自主进化的轨道加快飞奔。美国GPT5.6、MYTHOS、FABLE5等模型能力出现了惊人的提升。而中国也不甘落后，智谱、KIMI、MIIMAX等推出了新的开源模型，位居世界排行榜前列。有两点值得注意，一是中国的开源模型Kimi-K3在2.8万亿参数级别上以高性能、低成本再现了Deepseek时刻，甚至引发了股市下跌，这一现象与当初Deepseek横空出世时极为相似；二是中国的多模态大模型追平甚至超越了美国的水平。过去中国在多模态大模型上与美国差距较大，Seedance2.0、HappyHorse、Wan2.5、Kling3.0等的相继推出以及最近的Minimax-H3发布后格局改变了，中国的视频模型性能超越了美国，Seedance2.0的发布引起了好莱坞的担忧，SORA2甚至在3月份关闭停止服务了。

同时，离身智能体也在快速发展。从调用工具的MANUS，到创造工具的OPENCLAW，再到驾驭者HARNESS，最后到能通过沉淀技术、方法和流程，实现自进化的HERMES，离身智能体正逐步具备更强的自主性和互联能力（AGENTIC AI）。智能体发展推动中国社会形成了深度应用的浪潮，大家把这种现象称为智能体应用元年。

二是在物理AI层面向着自主智能与协作行动加快迭代。在具身底座，VLA（视觉-语言-动作对齐）、VLM（多模态模型）、VLN（视觉语言导航模型）、世界模型、空间智能都在走向物理AI过程中不断进化；在物理感知领域，轻量化视觉导航和雷达传感器导航方式也在并行探索；在具身智能体领域，人形机器人、自动驾驶汽车、低空自主智能飞行器以及灵巧手、电机、皮肤、散热等精密器件技术快速迭代。其中，人形机器人最火，自动驾驶汽车最成熟。

三是物理AI的锯齿智能现象将存在较长时间。在物理AI的发展过程中，有一个现象值得关注，即物理AI存在锯齿现象。有观点认为2026年就能实现AGI（通用人工智能），从数字AI层面来说，实现AGI或许近在咫尺；但从物理AI层面来说，实现AGI还有较长的路要走。因为这里存在着“莫拉维克悖论”：AI在逻辑推理、数学、代码等方面可能比博士生都厉害，但在感知、行动、情感互动等能力上可能还不如一个幼儿，这就是锯齿智能现象。

在锯齿智能现象下，需求的创造和就业的替代是分布式、渐进式的。这点跟大语言模型不一样，大语言模型本身对新需求的创造是短链条的渐进式的，但对就业的替代却是短时间和大范围的，所以现在码农、文员感到焦虑甚至恐慌。如果与人的能力完全“对齐”的话，锯齿智能的齿谷短期内难以填平，长期在认自我知、自主意识层面能不能填平还有较大争议，存在未知数。浅层次的认知实现是意图理解，中层是自我认知，深层则是意识的觉醒，即具有自主意识。应该讲当前的大模型、智算系统只具备模拟自我认知，不存在真正的主观自我意识。关于这一点目前有激进观点、悲观观点和谨慎观点：激进派或乐观派，如辛顿等，认为理论上AI可以产生意识，目前已经出现意识觉醒了；悲观派认为现有路线永远无法产生意识，这是自然进化和人工制造的一个终极区别。还有一种观点姑且称之为谨慎派吧，认为虽然AI不知道自己是谁，但已经能够通过数字拟合形成出比如“疼痛”以及“喜怒哀乐”等状态。李飞飞就曾经发文称当前AI不存在主观体验。现有技术路线不支持产生主观体验，也不要追求AI会产生主观自我意识。

从2026世界人工智能大会上释放的信号来看，走向物理AI是人工智能发展的大趋势。这将大幅度提升我国制造业、服务业以及采矿业的效率和安全性，并不断创造新需求新就业。同时因为锯齿现象将在较长时期存在，就使得物理AI对经济社会的渗透不像大模型那样对就业的替代那么激进，需求和就业的创造是渐进性的，展开的方式是分布式的。

这里举一个人形机器人产业链新增需求与就业空间图的例子，可以看到物理AI具身智能体的产业链、供应链是不断分化和延长的，所能创造的需求和就业也是不断展开和扩大的。

我们有了自己创造的高性能低成本的开源模型，特别是多模态大模型来加持，物理AI、具身智能体会有更好的空间行动能力，而因为锯齿智能现象的存在，这种行动能力的提升需要经历一个渐进性、分布式的演进过程，在展开过程中会创造更多的需求和就业，不必过于焦虑。

目前大家研究经济形势时都在讲K型分化，而物理AI趋势正在为从K型分化走向K型整合提供了历史机遇和时间窗口。对K型分化的剪刀口区域进行整合和统筹，将是未来量的合理增长和质的有效提升的动力所在和叠加区域。所以要把工作重点放在这个剪刀口区域内，在剪刀口区域开展物理AI+行动，通过物理AI的牵引，由新赛道拉升和老赛道技术改造托底，把传统产业、新兴产业、未来产业统筹起来、融合发展，淘汰出清不能整合的落后产能，形成更有后劲的强大发展动能。我画了四张图来展示整合与统筹可能出现的几种情形。

其中有几种情况：一种是通常形式，新动能依旧上线拉动、技术改造下线托底，但由于旧动能体量太大在初期会有所拖累，剪刀喇叭口会向中间缩小，如图①到图②；一种理想的形式是上线带动着中间和下线，同时下线通过技术改造托举，两者都是上升的，如图③；还有一种是两者都下降，如图④，这是极端形式，大概率不会出现。

在物理AI趋势中，企业特别是中小企业和金融机构要深入底层与趋势共舞，并锚定以下重点：

一是以长期主义的思维绑定具身智能产业链。“具身智能产业”，契合制造业优势，是中国产业升级的战略级机遇。加快推动人形机器人、自动驾驶汽车、自主智能飞行器、智能玩具等研发迭代和场景培育，发展空间智能设备，中国的具身机器人开始进入了工业级部署尝试。要像当年培育今天的“新三样”那样树立长期主义，迭代技术降低成本，迎接人工智能产业的“新三样”时刻，在当前的K型中我们已经看到了这类新动能的快速增长。

具身智能的大脑（认知层）和小脑（行为层）这类模型成为具身智能的指挥中枢（也有将大小脑合一的探索）；本体作为具身智能的载体，技术进步也很快，除早期的液压传动改为电驱动以外，感知层的传感、雷达、视角、触觉；硬件中的灵巧手关节、电池、电机、谐波器、伺服器、丝杠、材料、散热机制等等。这些构成了一个庞大的细分领域，形成长产业链和供应链，包括设计、制造、服务，真机数据，侧端模型，边缘计算，是物理AI+行动的深耕领域。

二是深层次接入物理AI+行动，参与再造千行百业。物理世界的AI+比一般意义上的AI+行动更加深入渗透到产业的底层，进行逻辑变革和系统性提升，把多数产业重做一遍，这将形成更多的历史机遇。在这个过程中强一些的人工智能技术（相对而言，不是准确定义的强人工智能）与弱人工智能技术组合应用效益更高。

三是从物理AI4S中广泛寻找机会，参与再生千行百业。AI4S既有离身智能（蛋白质折叠），也有具身智能（智能实验室）。物理AI4S因为更能理解物理规律而会有更强大的科学发现能力以及检验科学发现的能力，将是人工智能边际效益最大的领域，要围绕物理AI4S工作进程捕捉机会，寻求发展的新增长点。

四是在物理AI治理中创造需求和就业。物理AI的伦理、安全、社会治理多场景、多样化、要求高、难度大，是一个多学科、多工具、多群体、多主体参与的过程，治理的另一种实现方式---发展治理产业或安全产业，这个过程可以衍生出各种的产业和就业岗位，模型安全审核、数据隐私审核、数据清洗、系统安全性评估、伦理原则评估、社会影响评估，对伦理、安全和社会治理的要求最终要内嵌到物理AI系统，成为具身模型、本体制造产业的组成部分。

我们需要造福人类的AI。人工智能的定位是为人类服务的，是造福人类的。要么是“牛马”，干最苦最累最险的活，比如工业具身智能、智能矿山；要么是“猫狗”，提供情绪价值，比如陪伴机器人、智能玩具。唯有物理AI才能最终实现这一价值。要抓住物理AI发展趋势带来的机遇 ，踏踏实实提升实体产业、扩大需求，增加就业。