近年来，人工智能领域的一系列标志性事件，如特斯拉Optimus机器人在工厂中精准分拣零件、宇树机器人在春晚舞台上完美演绎舞蹈，以及比亚迪引领智能驾驶的普及浪潮，预示着人工智能正步入一个技术飞速进化的关键时期。
近日，阿里巴巴集团CEO吴泳铭宣布了一项重大投资决策：未来三年内，阿里将斥资超过3800亿元，用于云和人工智能基础设施的建设。这一投资总额超越了过去十年的总和，也创下了中国民营企业在该领域投资的新纪录。据IDC预测，到2030年，人工智能将为全球经济贡献19.9万亿美元，推动全球GDP增长3.5%。
从历史角度看，每一次技术革命都伴随着基础设施的深刻变革。如果说通用人工智能（AGI）是一场探索星辰大海的远征，那么AI基础设施就是这条征途上的坚实基石。正如蒸汽机车依赖铁路网、电力依赖电网、互联网依赖光纤与基站一样，AI的爆发也需要一张全新的基础设施网络。这张网络不仅是数据传输的通道，更是连接实体与智能、协调全局与局部、平衡效率与安全的“神经中枢”，它能够让机器智能与物理世界实现同频共振。
在这张网络的支撑下，机器人、自动驾驶汽车、低空飞行器等智能体通过自主决策与协同控制，不断完成实时对话和人机交互，为通往AGI新世界的大门铺平了道路。
AI的发展路径，是从感知AI向物理AI的演进。语音助手能准确识别方言指令、手机摄像头能捕捉最佳笑容，这些感知AI的应用构建了现代社会的数字感官。然而，当自动驾驶汽车遇到突发道路塌陷，或服务机器人在杂乱的客厅中找不到充电接口时，单纯的环境感知能力便显得力不从心。波士顿动力的人形机器人Atlas在平衡木上完成空翻，不仅展示了动作的精准，更揭示了物理智能的本质：感知与行动的毫秒级闭环。
大模型的持续进化，如同蝴蝶振翅，颠覆了人们对人工智能的传统认知。从初次尝试新架构，到发现新的普适定律，再到能力泛化和模态无缝融合，这些突破性进展不断刷新着机器智能的边界。大模型实现了感知与认知能力的全面升级，同时，人工智能也在向另一个关键维度迈进——对真实物理世界的模拟与适应。
从感知到决策，再到控制执行，端到端的智能系统正在崛起。机器的适应性和灵活性不断提升，不仅能够自主感知和推理复杂场景，还能主动规划行动、做出决策。具身智能和自动驾驶的加速落地，进一步塑造了机器的物理形态。
感知式AI作为人工智能发展的初级阶段，主要关注机器对环境的感知能力。通过视觉、听觉等感官获取信息，并进行基本的理解和响应，为更复杂的智能行为提供了可能。这一阶段的典型应用包括语音识别、图像处理和推荐系统。自AlexNet神经网络在2012年引爆AI研究界以来，神经网络技术飞速发展，计算机视觉研究者掌握了物体识别技术，并逐步转向图像和视频生成，为后续生成式AI的发展奠定了基础。
在感知式AI的基础上，生成式AI进一步发展，形成了机器生成内容的能力。这一阶段标志着人工智能不仅能够理解信息，还能创造文本、图像和音频等新的内容，被誉为“生产力放大器”。今年，DeepSeek的火爆再次将生成式AI推向风口，但其技术天花板已清晰可见，依赖统计机器学习，缺乏真正的因果逻辑。
meta首席AI科学家杨立昆在近期的人工智能行动峰会上表示，AI需要理解物理世界，这是接近人类智慧的基础。当前的大模型虽然能在律师资格考试、解决数学问题等任务上表现出色，但在执行日常基本任务，如做家务时，仍力不从心。它们并未真正理解物理世界，只是通过模式识别和数据生成来模拟现象。
为了提升AI理解真实世界的能力，物理AI应运而生。它不仅能够理解信息，还能在物理世界中进行操作，结合了对物理现象的理解与智能决策能力，使智能系统能够灵活应对复杂情况。物理AI赋予了具身智能和自动驾驶更强的环境感知、理解和交互能力，使它们能够更好地理解周围环境，并根据物理规律做出相应反应。
物理AI与生成式AI在产品形态和应用场景上有所不同。生成式AI处理的是一维或二维信息的输入，如文字、图片、音频或视频，并输出相同类型的信息。而物理AI需要从三维、甚至四维（包含时空）的角度理解信息，它直接从摄像头、惯性传感器、雷达和激光雷达等工具中获取输入，处理感知和理解世界的数据，并能够直接从传感器数据中学习和理解环境。
物理AI的崛起，正在将人工智能推向一个临界点。能否构建一张足够智慧、坚韧且包容的网络，既释放技术的全部潜力，又守护技术的核心价值，成为全社会的共同课题。车路云网络作为智能体与实体世界实时交互的AI网络，正是打破数字与物理世界壁垒的关键。它通过大规模部署路侧感知单元、每秒处理海量数据的边缘计算节点，以及覆盖城市道路的网络，将数字智能注入物理世界的每一个角落。
车路云网络的技术内核在于“通感算一体化”架构的突破。通信光纤传递着每辆汽车的实时加速度变化，激光雷达阵列捕捉着行人的步态特征，云端超算集群则在时空维度编织着城市交通的数字孪生。当暴雨导致能见度骤降时，路侧基站能在百毫秒内预测车道行驶轨迹，并通过车路云网络向周围车辆发送分级制动指令，赋予自动驾驶车辆超越人类反应极限的群体决策能力。
虚实融合的AI网络正在重构技术演进的底层逻辑。车路云架构将大部分感知计算任务转移至路侧设备，车辆只需保留基础算力模块，如同驾驶者借助智能交通系统获得“上帝视角”，用市政设施的群体智能弥补单车感知的物理局限。更深层的变革发生在模型和算法层面，车路云网络通过数字孪生技术，将现实路网克隆为可无限试错的虚拟沙盘，让人工智能在应对复杂场景时，能够像老司机一样预判轨迹，却不受人类情绪干扰。
物理AI的觉醒，标志着智能革命的拐点已经到来。当城市化作为流动的神经网络，每个机器人、每辆汽车都能成为自主决策的智能体。这些看似碎片化的技术突破，正在编织覆盖全球的智能协同网络。当这个网络达到临界规模时，我们或许终将找到图灵在1950年提出的问题的答案：机器能否思考？答案或许就藏在机器与物理世界持续对话的每一个瞬间。
