什么叫物理AI
什么是物理压？不是人形机器人不是任何的物体，而是能控制实物科技，能控制人形机器人的一个大模型，你有再贵的齿轮，你有再贵的灵巧手，你有再好的电池， 但是你的机器人没有一个好的大脑，没有能够生产意识的一个智慧。那么你的机器人跟废铁又有什么关系呢？ 最终不还是遥控器吗？目前所有的 ar 打模型是否能进化成做物理 ar？ 包括自动驾驶，他也是物理 ar， 才能驱动他完全自主开车的一个作用。关注我，我只讲提前布局。
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02:05查看AI文稿AI文稿普通 ai 发展空间或许要触及瓶颈了，未来大概率不再是虚拟 ai 单独内卷的时代，物理 ai 很 有可能会成为接下来的核心趋势。很多人可能还没搞懂到底什么是物理 ai。 抛开大家熟知的人形机器人和商业航天不谈，我们可以先从生活的角度简单地去理解，自行去思考一下。过去这几年，我们接触的 ai 基本上都局限于手机、电脑软件屏幕里，只存在于虚拟网络当中，是看不到摸不着的智能。 而物理 ai 或许就是把人工智能落到我们现实生活的实体物件上，让身边真实的物件慢慢拥有感知、判断、互动的智能的能力。这大概率或是未来的新方向。结合最近的一个行业现象，大家可以思考一下，一起发散思维。 最近，易烊千玺等明星开始代言两轮电瓶车、三轮电瓶车等品类了，这其实是一个很有意思的信号，而且电瓶车也开始发发布会了，我们不妨想一下，现在的电瓶车只是单纯的代步工具，那未来的两轮电瓶车有没有可能全面植入物理 ai 功能呢？智能路况提醒、骑行安全监测、 电量智能判断天气出行提醒等功能。顺着这个逻辑往下延伸，我们家里的所有电器、日常家电，大概率都存在 ai 改造的巨大的可能性。先说说我们家家户户都有的冰箱， 传统的冰箱只有冷藏、冷冻的基础功能，但如果植入物理 ai 和感知系统，或许未来的冰箱可以实时监测内部食材的新鲜状态，它可以根据这个状态来提醒你 哪些食物快要过期，哪些食物已经变质，还可以根据你现存的食材，智能的推荐你合适的菜谱，帮你合理规划买菜清单，减少食材的浪费。再比如说我们的空调、空气净化器，它们未来的核心价值或许不只是单纯调温净化空气这么简单。 搭载物理 ai 后，设备可能会自动感知室内的温度、空气质量以及主人的身体情况，根据环境的变化呢，主动调节运行模式。再 比如说我们的燃气阀，如果能接入物理 a， 不 仅能检测燃气的泄露，还能自主截流，假如它还能与系统互发指令，一整个社区的燃气是不是就能更加的可控？是不是就能避免一些不好的事情发生？同理，洗衣机、电饭煲、扫地机器人、热水器， 几乎所有的居家硬件理论上都可以完成物理 ai 的 升级迭代。当然，我刚才所说的都是对未来的畅想，大家也可以补充。
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02:52查看AI文稿AI文稿二零二六年，一个堪比光的概念要来了，不是新能源，不是芯片，不是存储，它叫物理 ai。 你 可能想说，又来一个词，又来割韭菜。理解，但你先听我讲完孙雨晨上一次干了什么，在下判断。二零二五年底，孙雨晨公开说了一句话，短期缺芯片，长期缺能源，永远缺存储。当时没几个人当回事。 结果呢？闪迪从三十五美元一路涨到一千四百三十九四十倍。今年五月，他又说了一句话，二零二六年是物理 ai 元年。 注意，这次不只有他。黄仁勋在 c e s 上十七次提到物理 ai， 马斯克把 model s 整条产线关了，腾出来造 optimus 机器人，三个不同领域的人同时压住同一个方向，这如果是巧合，那也太巧了。所以，物理 ai 到底是什么？ 你手机里的 ai chat、 gpt、 豆包是数字 ai， 它能写诗、能编程、能回邮件，但你让它帮你端一杯水，它做不到，因为它活在屏幕里。 物理 ai 就是 给 ai 装上身体，让它能看能走、能动手。关键是，这个身体不一定是人形的。一辆自己开的车，一架自己送外卖的无人机，一台自己抓药、配药、核对的机器，全是物理 ai。 如果物理 ai 只是机器人，那它跟十年前工厂里的机械臂有什么区别？区别大了， 以前的机器是程序控制，指令写死，重复执行一万遍。现在的物理 ai 是 理解加行动，它能自己看，自己判断，自己调整。螺丝拧歪了，它能发现、能纠正。 程序是死的， ai 是 活的，这是质的区别。落到产业，物理 ai 正在进入五个行业，每个行业只说一家公司，出行理想汽车、智驾和机器人团队已经合并， v l a 模型同时理解画面、语言和动作。 一辆理解路况的车和一辆识别障碍物的车是两种体验。医疗，建辉信息机器人药房扫码取药、核对打包，全自动，一台机器一天处理几千张储房屋流。五一世界， 先在虚拟世界建一个和真实仓库一模一样的副本，让 ai 在 里面练搬货，练好了再进真仓库。它的自动驾驶仿真系统国内实战率百分之五十三，制造埃斯顿 十四年工业机器人底子现在从一万次重复一个动作，进化到看着干自己。调整家庭，科沃斯泳池机器人、割草机器人、扫地机器人，全球卖了一百六十多万台。你家可能已经有物理 ai 在 干活了，你只是不知道它叫这个名。 孙雨辰说的话不一定全对，四十倍的闪避也可能是幸存者偏差，但它的框架值得你想一想。当一个技术能让 ai 走出屏幕，走进工厂、医院、车库和你家客厅，它就不只是概念了。 上一次光改变了人类看世界的方式，这一次物理 ai 改变的是人类改造世界的方式。盯着今年七月，特斯拉 optimus 能不能从产线走下来，那是整个行业的分水岭。十五年前有人说新能源你不信，十年前有人说短视频你不信。现在有人说物理 ai， 你 打算怎么做？
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02:55查看AI文稿AI文稿物理 ai 这两天发酵的非常的火爆，那么什么是物理 ai 呢？以前的 ai 呢，是键盘侠，他只会聊天，写文案， p 图，活在屏幕里面，不懂得现实的规矩。 那物理 ai 呢，就是实干家啊，他就是什么呢？比如说给这个一个遥控器，给他赋 能啊，给一个电动车赋能，给一辆车赋能啊，简单的说呢，就是 懂得三 d 空间，能看能摸，会判断，会指挥，会自动驾驶。呃，工业产线呢？能真枪实弹的干什么呢？自己干活啊， 更简单的说呢，就是数字 ai 动脑，物理 ai 动手。呃，黄连新先生呢，也讲过，未来呢？属于什么呢？物理 ai， 那对实体有什么影响呢？工厂会变得更透明啊，也会变得更聪明。产线呢，不用死程序，物料呢随便放，机器人呢，自己抓，自己调换产品呢，不用停机，效率呢，会大幅度的翻倍，干活呢，不要人，机器人呢？二十四小时，什么呢？连着赚， 不偷懒，不请假，不要高薪，精密活呢，比老工人呢还稳，没电了呢，还自己去充电啊，这个不得了， 那服务呢？全升级，不管是自动驾驶，送外卖的机器人，或者是养老陪护的机器人， ai 渗透到生活的每一个角落。一句话来说呢，实体行业有可能物理 ai 变成什么呢？大幻觉， 笨的设备变聪明，人工能干的 ai， 机器人全部能干，而且更加省心省力。那么这个市场有多大呢啊？说出来呢，吓死人。二零二六年全球的规模呢，只有十五亿美元，但是五年以后啊， 五年以后，这一个市场规模呢，可能会放大十倍以上，并且会保持每年百分之四十多的这个比例呢，上升，七年以后呢，翻十倍以上 啊。然后中国市场呢，因为是制造业全球第一嘛，所以二零三零年呢，可能就存在接近两千亿左右的市场空间，长期来看呢，到二零四零年， 呃，整个全球市场呢，会存在接近多少？二十五万亿的这个市场空间，妥妥的下一代互联网级别的超级赛道。 总结来说呢，物理 ai 呢，就是从屏幕啊走向现实，实体产业换引擎 换一级的这一个超级风口，不管是工厂的老板还是创业者还是股民，这一波实体 ai 的 红利呢，大家呢，一定要盯一盯，然后看一下产业的进程，再做下一步的考虑。
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00:26查看AI文稿AI文稿周末全网都在传孙雨辰说的物理 ai， 毕竟他去年说的存储都长冒烟了。然后很多人都说物理 ai 不 就是人形机器人吗？ 他人形机器人是不是最终形态啊？离普及还早吧。但其实哈像扫地机器人、无人机、自动驾驶这些不也是物理 ai 吗？而且我觉得哈物理 ai 它的根本不还是得芯片、半导体、 cpu 存储这些吗？啊那呵。
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03:44查看AI文稿AI文稿什么是他喵的物理 ai？ 今天全网都刷爆了，因为孙雨辰在今天又发布了一条重磅判断，他说普通 ai 已经接近尾声，未来三年最大的风口就是物理 ai。 我 一瞧啊，这全网没几个说的对的啊，有的说什么控制器的节波减速器的轻巧手机型这些都 这个还得交给斯文哥给你们解答啊！来，熟悉的 bgm 走起！你可以把传统的 ai、 虚拟 ai 理解成霍金啊，倍儿聪明动不了，你问他什么都知道，他动不了物理 ai， 就 给霍金 给他弄起来了他，他从此站起来了，带着他的小脑瓜，身体倍灵光，他满世界跑去，这就是物理 a 啊，下课 来好好聊啊！过去这些虚拟 ai 里面，豆包、 deepsea、 chat 这些东西，你都给它理解成为停留在我们的屏幕里边啊，帮你写作画画、出图。但是物理 ai 要建立在必须一个实体的基 础上，也就是大家说的机器人，但是跟那些机器人身上的零部件没关系，首先你得有一个具身智能的机器人，从而让他的身体感知环境，感受我们的物理世界，做出判断， 真正让他的身体，他的执行能理解这个世界，适应这个世界，而不是仅仅处理信息。我给你举个例子，你看这视频，就今儿这 figure ai， 他 这机器人就分拣快递，这视频今儿我看了一天倍儿解压，你就看他那手，那动作， 他不是在简简单单在处理信息，他是在根据这个物体的包装的，你看是立体的哎，还是塑料套的哎，怎么翻过来？我是捏他这脚翻啊，我还是扑楞他对吧？哎，走，扑楞，哎，你看这还还一失误的，这就是物理 ai。 再举一例子啊，虽说这机器人啊， 走路对吧？你看那小脚，有时候他蹦跶蹦跶的，他为什么他感受地面给他的反馈呢？这是一软地还是一硬地？哎，我这个用几个小碎步，我能把我这身体立正起来。那么当这个机器人的物理 ai 系统非常牛掰的时候，他会怎么样？他没，他不用走的时候，他一看这地有弹性， 这是一草坪，这可能有淤泥，所以我走之前就跟咱们人思考这是一样的，对吧？这未来给我们的机器人进入我们的生活就非常重要。这是一娃娃啊，我可以拿着手捏它，给它放柜子里， 这是一孩子，长得跟那娃娃一模一样，但是我不能给他放柜子里。当然物理 ai 一定要在智能机器人上体验吗？也不是我们熟知的自动驾驶、 无人机这些可以自动执行的，这些归机生命，哎，就给他们使呢。那要是我原来小孩不疯的情况下， 我就跟你们说点标的了，但是这不能说，好吧，想知道什么来我小圈子啊，那我们再展开一个剖析啊，这物理 ai 分 底层的蛋糕都包含什么？首先第一，它得具备底层基座，一定是我们所熟知的。什么呀？ ai 应用这种基座能完成， 也就是过去我们说的所谓的软件，包括我们说那些工业软件龙头啊，布局那种可微分物理引擎，或者说数字蓝城技术的这些 ai 应用层，这是它的底座基础。第二层就是它的感知层，我们说的视觉、听觉、 电子琴，你听说过吗？这都是所说的物理 ai 中的核心层面，比如说什么三 d 视觉感知，机器人的引导系统，什么激光雷达呀这些。第三个层面就是执行层，就比如咱们之前说的那些关节模组啊，伺服电机啊，执行器啊，什么灵巧手啊这些东西，它们这些硬件的核心的大脑。 第四层是什么呢？就咱们说霍金没站起来之前，他就有一脑子，算力层，还是咱们平道老习的算力永远是算力，没有这大脑运转，你什么也没戏。这是这五层蛋糕中的最核心、最重要、价值最高的这层。那么最上面塔尖的这层就是我们说真正能落地的应用层，就是咱们这个视频看大开头大家说的这个， 一说就是机器人，没错，这机器人最最终落地的这个这是很重要的，但是咱们所说的物理 ai 可绝对不是等于机器人好吗？经过思恩哥长篇视频的分析，我知道老铁肯定该说了，说这么多没用，你就告诉我买谁不能聊进小圈，就这么感谢大家支持，我是思思。哎呦喂，这话我肯定点一关注。
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01:21查看AI文稿AI文稿最近大火的物理 ai 到底是什么意思呢？今天我们就用一分钟时间来聊聊物理 ai。 我 们平时接触的 chat、 gbt、 各类绘画 ai 都属于深沉式 ai， 他 们呢，只活在数字世界，只会写文案，做图片，编内容，说白了只会动脑，只会输出虚拟的内容，根本不懂现实世界的物理规则。 那物理 ai 呢？就是 ai 的 下一个时代了，简单的理解就是让人工智能看懂真实世界，读懂物理规律，把重力、力学、空间这些自然法则融入 ai 里，让 ai 不 再只会是纸上谈兵，能真正在现实世界里动手做事。 直白的总结就是说，深层式 ai 负责动脑创作，物理 ai 负责落地做事。那生活中哪些属于物理 ai 呢？首先就是自动驾驶车子，能预判路况，预判车辆的走位，靠的就是物理 ai。 还有就是各类人形机器人工厂智能机械臂，精准完成搬运组装工作都是物理 ai， 包括精准的气象台风预测，智能节能调控，新型的材料研发，全部都是物理 ai 的 应用。 可以说前两年是数字 ai 的 风口，而接下来几年物理 ai 就是 行业核心的主线， ai 从虚拟走向实体，从单纯玩数据变成改变现实生活，这就是物理 ai 最大的价值。觉得内容有用的记得点赞关注，下期我们带你看懂更多的前沿科技风口！
32井哥说
01:35查看AI文稿AI文稿今天聊一下物理 a a 啊，很多朋友一听物理 a a， 那 不就是机器人吗？这个话对也不对，举个例子啊，这个是一个玩具，如果我们给这个玩具呢？装上耳朵，装上眼睛，装上鼻子， 还有他的皮肤，那他是不是就可以感受这个世界了呀？对吧？他可以收集这个物理世界的各种信息，然后在他的大脑里面装上芯片，大模型， 对这些数据做出处理。猫咪啊，他就可以跟小朋友做出互动，可以陪他做各种游戏，去玩耍，这个就是物理 ai。 再举个例子啊，这是个无人机，如果我在这个无人机里面装上一个端侧的 soc 芯片，然后装上大模型，那么我就可以跟他讲啊，去帮我拍摄一段小狗奔跑的视频， 他可以自己去工作，因为他有分析这个物理世界的能力了嘛，他有大模型，那么物理 ai 的 核心到底是什么呢？其实是端测 soc 芯片，加上大模型，还有各种传感器，这是他的核心， 传感器收集到大量的数据，端测 soc 芯片里面的大模型，对这些数据进行分析，然后做出决策，再反馈一些动作信息给我们。其实这就是物理 ai， 在 物理 ai 时代 最关键的两个东西，一个是端测 soc 芯片，一个是大模型，这两个东西是物理 ai 的 核心，更是机器人的核心。
88肖雷峰
06:29查看AI文稿AI文稿物理 ai 来了，下一个十年的一百倍机会。过去几年，市场最热的词叫 ai， 但很多人理解的 ai 还停留在聊天、写文案、画图、做 ppt， 他 很强，但他还活在屏幕里，摸不到真实的世界。真正的下一阶段不是虚拟 ai， 而是物理 ai。 什么叫物理 ai 呢？简单说就是 ai 从手机和电脑里走出来，进入现实世界，它能移动、能感知、能决策、能执行任务。无人机，机器人啊，自动驾驶、空间计算、太空探索， 这都是物理 ai 不 同的形态。虚拟 ai 解决的是脑子的问题，那么物理 ai 解决的是手脚的问题。未来十年， ai 真正改变世界， 不只是靠回答问题，而是靠进入工厂、物流、交通、家庭、军工、医疗、太空真正替人干活。所以孙雨辰提到了四个方向，我认为值得高度重视， 聚生智能、无人机、空间计算和太空探索，那么第一个方向就是聚生智能。聚生智能说白了就是 ai 有 了身体，过去的 ai 只会说现在 ai 要会做，人形，机器人就是最典型的代表。 马斯克多次强调，他的机器人可能成为特斯拉历史上最重要的产品。那根据特斯拉二零二六年一季度电话会议的信息，马斯克表示，他的机器人生产预计在今年的七月底或八月在福里蒙特启动。 这件事的意义非常大，一旦机器人从展示阶段进入了量产阶段，整个行业链、整个产业链都会被重新定价， 减速器、四杠零巧手电机、传感器、控制器、氢氧化材料、热管理都会出现机会。这也是今天，你看港股里面 啊，这个包括 a 股里面的机器人逆势走强。机器人他不是短期的题材，他是 ai 进入物理世界的第一大战场。第二个方向是无人机。无人机过去只是航拍工具，未来会成为低空经济巡检、工业物流、应急救援、农业保值、 城市治理的重要。就说是，更重要的是无人机正在配合 ai。 以以前是无人机靠人去遥控，那么未来无人机它会靠 ai 自主感知，自主决策啊，自主执行。无人机不只是飞行飞行器，而是空中的智能终端。在这个方向上，核心不是谁会做 核心不是谁会做一个会飞的核，而是谁掌握飞控、传感器、通信、导航、 ai 决策系统和真实的应用场景。那么低空经济一旦制度和基础设施完善，无人机会，呃，无人机会从工业， 无人机会从工具变成网络。第三个方向是空间计算。很多人听到空间计算觉得很虚，其实它是物理 ai 的 基础。虚拟 ai 理解的是文字、图片代码，空间计算理解的是三维世界，那么物理 物体在哪里？哎，距离多远？怎么移动？怎么抓取？怎么避障，怎么和环境交互？机器人要进工厂需要空间计算，无人机要自主飞行，需要空间计算，那么自动驾驶要判断道路，需要空间计算。 ar 眼镜要叠加，现实世界 也需要空间计算，所以空间计算不是单独的一个产品，而是机器人、无人机、自动驾驶、 ar 工业智能化，共同的底层能力。未来 ai 真正要理解物理世界，必须要先学会空间。 第四个方向，太空探索。很多人觉得太空离普通人很远，但资本市场已经定价 这个。 rocky lab 一 季度收入达到了两点零三亿美元，同比增长是百分之六十三，创下公司记录。公司 i p o。 积压的订单达到二十二亿美元。 space x 也被多家媒体报道，正在筹备 i p o。 路透社援引英国金融时报称， space x 考虑在二零二六年中进行 i p o。 呃，就是六月二十八日，估值是一点五万亿美元。太空经济为什么重要呢？因为未来通信、遥感、导航、 数据中心国、房屋流都会和太空基础设施有关。低空卫星、火箭发射、星链网络、太空数据、月球资源，这些听起来很遥远，但本质上都是下一个下一代的基础设施。就像二十年前很多人看不懂互联网，那么十年前有很多人看不懂新能源， 今天很多人也看不懂太空经济，但真正的大机会，往往一开始都看起来不确定啊。物理 ai 的 核心逻辑其实只有一句话，就是 ai 不 能永远困在屏幕里，它必须走进现实。这也是为什么 open ai， 它要在二零二七年下半年就要开启它的这个手机，它要做手机， 你未来可能没有软件了，全是一台手机就能搞定。所以过去十年，互联网改变的是信息流，未来十年，物理 ai 会改变物流制造、交通、服务人员和空间，这就是从数字世界走向物理世界的大千玺。 那么投资上怎么看呢？第一，不要只看概念，要看产业落地，机器人有没有量产，无人机有没有场景空间计算有没有硬件入口， 太空公司有没有订单和现金流。第二，不要只看整机，要看核心的零部件和底层能力，真正的卖产人往往在传感器、芯片、材料、控制系统、通信系统啊。第三就是不要只看短期涨跌，要看五到十年的趋势，物理 ai 不是 一年的行情，而是长周期的产业革命。 第四，要分清龙头和杂毛，大产业一定会爆发，但不是所有公司都会成功，真正能穿越周期的一定是技术强、客户强、现金流强、量产能力强的公司。我一直讲，未来五到十年，财富机会一定来自于国家战略、 技术革命和产业刚需的交汇点。那么聚生智能是 ai 的 身体，无人机是 ai 的 翅膀，空间计算是 ai 理解世界的眼睛，太空探索是人类下一代技术设施。这四个方向本质上都是物理 ai、 虚拟 ai 的 上半场已经让英美达存储观摩快， ai 服务器涨到全球瞩目，物理 ai 的 下半场才刚刚开始啊，准确的说是还没开始。真正未来的十倍股，甚至五十倍股，一百倍股就是现在很热闹了， 大家都去追的未来可能就没有五倍、十倍的这样的空间了，而是出现在那些刚刚开始被争议、被看不懂，甚至是你看不上的地方。而投资最难的不是看见共识，而是在共识形成之前，提前看见趋势。
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02:05查看AI文稿AI文稿这两天网上都在说，孙雨辰又说了个新机会，物理 ai 就 会是下一个风口。去年他说纯属芯片涨了几十倍，之前他说 btc 和英伟达有机会，当时信的人现在也都财富自由了吧。那么他说的物理 ai 到底是什么？ 简单来说就是能理解物理世界，并且能在物理世界里行动的 ai。 那 普通 ai 主要待在屏幕里，比如说聊天啊，写文章啊，敲代码啊， 那本质上是在处理信息。物理 i 它不一样，它连接的是传感器、摄像头、机械臂、机器人这样无人机等，然后根据现实的环境来做出判断和动作。比如说无人驾驶汽车、家用机器人，你可以把它理解成普通 ai 是 脑子，物理 ai 是 脑子加眼睛加手 机。会不在物理 ai 这几个字本身，而在 ai 从屏幕走到现实世界以后，谁能卖铲子，谁能落地场景谁能控制入口？ 我会看五层。第一层呢，其实就是算力和芯片。物理 ai 其实比普通 ai 更吃算力，因为它要处理视频、传感器、空间数据，还有实时决策等。那第二层呢，就是机器人硬件，这就是最容易被市场炒起来的一层， 人形机器人、工业机器人都是物理 ai 里的。那第三层呢，就是核心零部件。这层反而更关键，因为机器人它不是只有大脑，它还需要减速器啊，传感器啊，轴承啊这些东西。 如果物理 ai 真的 爆发了，那很多整机公司可能还没赚上钱呢，上游零部件可以先吃一波了。那第四层呢，就是仿真和数据。物理 ai 最大的问题是现实世界训练太贵了，太慢了，太危险了，你不能让无人车天天上路上去模拟吧，机器人你不能让它摔一万次再来学习吧。 所以说仿真平台数字孪生啊，机器人训练数据啊，会变得很重要。第五层呢，其实就是具体的应用场景，比如说工厂、 物流、交通、医疗等，就这些人工很贵，然后环境相对稳定，重复劳动力又多出错，成本可控的场景，物理 ai 的 机会就藏在这里，你怎么看？
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01:09查看AI文稿AI文稿物理 i 会使下一个百倍机会吗？这是一个讲物理 i 最通俗易懂的视频，大家一定要耐心看完。最近孙雨辰又把物理 a i 给带火了，那物理 i 到底是什么？ 物理 i 可以 分三个方面，分别是感知、决策还有传感器啊，决策就是各种芯片进行后台的预算，预算完之后就可以发出信号进行执行执行，比如说有电机、减速器、丝杠等等，其实它更像是一个人来做一个具体的任务。 其实现在可以把物理 ai 比作成二点二三年的 g p t 时刻，那么它的一个贯注顺序是什么？第一个是先出来这么一个概念，概念出来之后，大家发现要做一个机器人就需要核心零部件，核心零部件完事之后大家就对业绩 有要求，所以说就会找那些有订单支撑的。订单支撑呢，并不一定能赚钱，因为大家知道如果你做一个中游的厂商，你上游的原材料你不能讲价，下游呢又挤压你的零售价，所以你在中间，你业绩大，但是不一定能赚钱，所以最终大家还会去找那些业绩爆发的标的，这大概就是 机器人整个的一个传统逻辑。后面我会再着重讲一下核心猎手，如果你觉得视频有的话，麻烦大家收藏关注一下，拜拜。
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00:55查看AI文稿AI文稿物理 ai 什么意思？简单讲，机器人都是通过哪些东西了解世界？一、机器人看周围的环境，用的是深度相机、激光雷达、红外线等等，他用这些东西来判断地势斜不斜，自己处在什么方位，各种物品离他有多远。二、机器人怎么感受某样物品重不重，自己能不能搬得，动， 用多大的力去握，会不会把它握碎，用的就是各种力传感器，可以测出这样物品的轻重，受累大小。三、麦克风机器人收集环境中的声音，比方人讲的话，用的就是麦克风。四、 i m u 陀螺仪 有些地方斜坡，机器人光靠视觉很难分辨到底有多斜，那用的就是 i m u 陀螺仪，它可以自己站上去，测出真实实际、轻巧，并让自己身体保持平衡。 除了这些，还有我们之前说的机器人大脑、小脑、上层控制器等等，这些东西共同构成了物理 ai。 但是目前这些东西离实现真正的具身智能还是挺遥远的。我个人观点，目前不用特别关注物理 ai。
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01:36查看AI文稿AI文稿孙雨辰说，普通 ai 接近尾声了，物理 ai 是 下一个风口。去年啊，他说短期缺芯片，长期缺能源，永远缺存储，结果存储今年起飞了， 二零一五年呢，他说看大饼英伟达，结果十年时间，饼子二百六十倍，达子两百四十倍。现在他又提出物理 ai 才是未来，那这个物理 ai 到底是什么呢？孙哥自己总结了四条腿啊，首先就是具身智能，也就是人形机器人， 这是物理 ai 的 身体，负责具体去执行 ai 的 意志。以前的 ai 呢，是只活在屏幕里啊，帮你回答问题，做 ppt， 帮你规划路线啊，那未来它可以活在三维世界里，走进工厂去打螺丝啊，去给你送外卖。第二个是无人机， 这是物理 ai 在 低空领域的眼睛和手，而且啊，在战场上，一架几千美元的 fpv 无人机就能干掉一辆几百万美元的坦克。 第三个是空间计算，目前的 ai 呢，是只能图像识别，但是未来啊，要让 ai 去理解这个，比如桌子离你有多远啊，客厅有多大，那这里对应的是感知芯片，三 d 引擎算法。 第四个是太空探索，这是物理 ai 的 终极边界，这一块呢，要和商业航天紧密配合啊， 火箭把机器人和卫星大量送到太空中，修卫星啊，甚至是在外太空星球采集资源，建立基地，哎，都是要靠机器人，这我怎么感觉是星际争霸里的场景快要实现了呢？
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