近日，2025武汉无人装备产业“链动未来 协同共创”智能化发展对接活动在武汉东西湖区成功举办。中国信息通信研究院（以下“中国信通院”）工业互联网与物联网研究所未来产业部副主任刘腾飞受邀出席并发表主旨演讲，以《物理AI：驱动无人装备智能跃迁的关键引擎》为题，系统解析物理AI技术的核心价值、演进逻辑与落地路径，结合武汉区域产业发展基础，明确物理AI通过“三大跃迁”重塑无人装备智能化体系，为区域产业协同创新提供核心技术支撑。

发展趋势：物理AI破解传统AI物理认知缺失痛点，引领下一代AI发展方向

刘腾飞指出，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的发布，标志着人工智能与产业融合进入全面深化阶段，物理AI已成为AI领域下一代关键技术演进方向。物理AI是具备物理定律理解能力与现实世界交互能力的智能系统，核心解决传统数据驱动AI的物理认知缺口。传统AI模型依赖数据拟合，缺乏对物理规律的深度整合，导致无人装备在动态物理环境中易出现决策偏差，本质是数据逻辑与物理现实的脱节。物理AI通过“物理机理+数据”双驱动架构，将力学、热力学等基础物理规律融入AI训练流程，构建“感知-推理-行动-学习”闭环机制，推动无人装备从被动响应物理环境向主动适配物理规则转型，为行业核心痛点提供系统性解决方案。

刘腾飞强调，物理AI并非对现有AI技术的替代，而是技术体系的迭代升级。其突破了生成式AI的内容创造属性与通用AI的特定任务执行局限，聚焦物理世界规律的理解与动态场景适配，为无人装备在工业制造、民生服务、基础设施运维等多领域的规模化应用筑牢技术根基。

三大跃迁：物理AI重构无人装备核心能力体系

演讲中，刘腾飞明确物理AI将通过三大维度跃迁，全面重塑无人装备智能化运行逻辑：

跃迁一：感知能力从“识别”到“预判”

传统无人装备感知系统以目标识别与定位为核心，物理AI则实现感知维度的升维，通过多模态数据融合与物理参数解析，从单纯识别目标特征升级为预判目标物理状态演化趋势，构建主动风险防控的感知基础，大幅提升复杂环境下感知的精准度与前瞻性。

跃迁二：决策模式从“响应”到“优化”

传统无人装备决策依赖预设规则与历史数据匹配，在极端工况下泛化能力受限。物理AI通过融合环境物理属性与装备自身约束条件，构建全局最优决策模型，实现从被动响应环境变化到主动优化决策策略的转变，降低对海量标注数据的依赖，提升决策的鲁棒性与科学性。

跃迁三：交互形态从“数据传递”到“智能协同”

物理AI以统一物理规律为协同共识，打破无人装备间浅度数据交互的局限，通过物理机理互通、全局目标对齐与动态动作协同，推动多装备从孤立作业向有机协同演进，形成“形散神聚”的体系化效能，提升集群作业的协调性与整体效率。

落地路径：四阶段递进推动技术产业化，赋能武汉产业生态

结合武汉无人装备产业基础与科研资源优势，刘腾飞提出物理AI落地的“四阶段递进路径”，兼顾技术可行性与区域协同需求：

一是高保真仿真训练，构建符合物理规律的虚拟场景，为无人装备提供低成本、零风险的算法训练环境，覆盖极端工况与复杂场景的技术验证需求；

二是物理约束模型训练，将装备能耗、结构强度等物理限制融入AI模型训练过程，确保决策输出的物理可行性，规避统计最优但现实无效的决策偏差；

三是虚实闭环部署，通过边缘AI系统实时采集真实环境物理反馈，与虚拟仿真数据进行比对校准，动态优化模型参数，提升装备对复杂物理环境的适配能力；

四是集群协同升级，推动物理AI从单体智能向体系智能升维，协调多装备间物理约束，实现大规模集群的高效协同作业。

刘腾飞表示，武汉具备完备的无人装备产业生态与科研资源储备，是物理AI技术落地转化的理想场景。中国信通院将持续深化与武汉本地产业链的协同联动，依托物理AI测试验证体系，为企业提供技术支撑与智库服务，推动物理AI在多场景的规模化应用，助力武汉打造具有全国影响力的无人装备产业集群，为区域经济高质量发展注入持久动力。