AI 系列深度 20 期：如何看物理场景中数字 AI 的能力边界？

本报告探讨了数字 AI 与物理 AI 在物理场景中的能力边界及其发展关系。报告提出了一个基于“物理闭环程度”的连续谱框架，将 AI 应用场景由纯信息空间（如内容生成、专业知识工作）延伸至真实物理世界（如智能驾驶、通用具身智能）。分析指出，数字 AI 擅长语义理解、推理和高层规划，而物理 AI 则在实时感知、动作生成、运动控制和安全闭环方面具有必要性。两者虽然底层同源于 Transformer 等神经网络架构，但在作用对象、训练目标和约束因素上存在分化。报告结论认为，数字 AI 与物理 AI 将经历“承接—分化—融合”的协同演进过程，其中智能驾驶作为率先跑通闭环的代表场景，是当前增量更大的方向。