上交大张伟楠教授：AI如何走出屏幕，真正改变物理世界？ | CNCC 2026
物理智能的核心挑战：让 AI 在充满不确定性、行动后果难以撤销的真实世界中，形成感知、预测、行动与持续学习的完整闭环。 作者丨张 驰 编辑丨马晓宁 大语言模型已经得到了长足的发展，但 AI 的许多能力仍然发生在屏幕之内：理解文字、生成内容、编写代码，以及调用数字工具。把这些能力带入工厂、实验室和城市设施，意味着智能系统必须进一步面对物体、空间、力与时间，在持续变化的环境中作出判断，并承担行动的实际后果。AI 如何从处理数字信息走向可靠地参与物理过程，正是“物理智能”要回答的问题。这一步跨越的难度，很难仅用模型参数或推理能力来衡量。机器人拿起一只杯子，既要识别位置和形状，也要判断接触、摩擦与受力；实验设备执行一次操作，既要理解任务，还要满足精度、时延和安全约束。网页操作失误可以刷新，物理世界中的碰撞、损坏却未必能够撤销。感知是否及时、动作是否可控、失败后能否恢复，都会直接影响系统能否真正投入