软银收购 ABB 机器人业务的背景与 Physical AI 的关联
最近，软银集团（SoftBank Group）于 2025 年 10 月 8 日宣布，以约 54 亿美元的价格收购瑞士工程巨头 ABB 的机器人业务部门。这一交易预计将于 2026 年中后期完成，并已获得软银董事会批准，但需通过监管审查。 这一收购被视为软银加强其 AI 分支的战略举措，旨在将 AI 与机器人技术深度融合，推动"Physical AI"（物理 AI）的商业化落地。 作为全球领先的投资机构，软银的举动反映了投资者对 Physical AI 未来发展的乐观预期：据报道，2025 年至今，AI 相关领域的风险投资退出价值中，40% 源于此类创新。 这不仅标志着 Physical AI 从实验室走向工业应用的加速，还预示着它将成为万亿美元级别的经济引擎。 中国也需要全面掌握这一领域，以评估其对企业战略的影响。下面，我将从定义、历史、技术、应用、挑战及未来趋势等方面，提供一个全面讲解。
Physical AI 的定义与核心概念
Physical AI（物理 AI）是指将人工智能（AI）嵌入物理实体（如机器人、无人机或自主车辆）中，使其能够感知、理解、推理并与真实物理世界进行交互的系统。 与传统的"数字 AI"（如聊天机器人或图像生成）不同，Physical AI 强调"具身智能"（embodied intelligence），即 AI 不只是处理数据，而是通过传感器"感知"环境、通过执行器"行动"干预世界，并实时适应不确定性。
简单来说，它将 AI 的"脑"（算法模型）与"身"（硬件平台）结合，实现从"被动响应"到"主动自治"的跃升。例如，一台 Physical AI 机器人不仅能识别物体，还能根据环境变化（如光线或障碍）自主调整抓取动作。 2025 年，NVIDIA 等巨头将其定义为"生成式物理 AI"（Generative Physical AI），强调使用生成模型模拟物理动态，以提升决策精度。
Physical AI 的历史与发展脉络
Physical AI 的概念可追溯到 20 世纪 60 年代的机器人学先驱，如斯坦福的 Shakey 机器人（世界上第一个使用 AI 规划路径的移动机器人）。 但直到 2020 年代，随着深度学习和传感器技术的爆发，它才真正起飞。2023-2024 年，ChatGPT 等大模型的成功激发了"具身 AI"的热潮，研究者开始将 Transformer 模型应用于物理任务。
进入 2025 年，Physical AI 进入"工业化阶段"：世界经济论坛（WEF）发布报告《Physical AI: Powering the New Age of Industrial Operations》，强调其在制造业中的转型作用。 软银收购 ABB 正是这一浪潮的缩影------ABB 的机器人业务（如协作臂 YuMi）与软银的 AI 投资（如 Boston Dynamics）结合，将加速 Physical AI 的规模化部署。 据麦肯锡预测，到 2030 年，Physical AI 将贡献全球 GDP 的 15-20%。
Physical AI 的关键技术
Physical AI 的核心在于"感知-推理-行动"（Perception-Reasoning-Action）的闭环架构。以下是 2025 年主要技术栈的概述（使用表格便于比较）：
| 技术类别 | 关键技术 | 作用与示例 | 代表工具/公司 |
|---|---|---|---|
| 感知（Perception） | 计算机视觉、LiDAR、触觉传感器、高分辨率摄像头 | 实时捕捉环境数据，如物体检测或地形映射。示例：机器人"看到"并避开动态障碍。 | NVIDIA Isaac、OpenCV、Outsight 的 LiDAR AI。 |
| 推理（Reasoning） | 强化学习（RL）、生成式 AI 模型（如 Transformer）、神经网络 | 基于数据预测物理动态，优化决策。示例：模拟抓取失败场景，调整策略。 | Google DeepMind 的 RL、NVIDIA 的 Omniverse 模拟平台。 |
| 行动（Action） | 机器人学框架、边缘计算、5G/量子计算辅助 | 执行物理任务，如精确抓取或路径规划。示例：仓库机器人协作搬运。 | ROS（Robot Operating System）、Dell 的边缘 AI 硬件。 |
| 集成技术 | 自主系统、NLP（自然语言处理） | 融合多模态数据，实现人机交互。示例：语音指令控制无人机。 | IMEC 的 Agentic AI、MathWorks 的 Simulink。 |
这些技术依赖于大数据训练和模拟环境（如 NVIDIA 的 Omniverse），以克服物理世界的"高维不确定性"。 未来，量子计算将进一步提升模拟速度，推动从"训练式"到"自适应式"AI 的转变。
Physical AI 的应用场景
Physical AI 已渗透多个行业，解决劳动力短缺和效率瓶颈。以下是 2025 年典型应用：
- 制造业与物流：AI 机器人实现柔性生产，适应产品变更而无需重编程。示例：ABB/软银的协作机器人用于汽车装配线，减少 30% 劳动力成本。 仓库中，Physical AI 无人机/机器人处理库存，应对美国 2030 年 200 万劳动力缺口。
- 医疗保健：AI 手术系统提供精准操作，减少人为错误。示例：da Vinci 机器人集成 Physical AI，实现自主缝合。
- 交通与农业：自主车辆/无人机优化路径，农业机器人精准施肥，降低 20% 资源浪费。
- 消费与服务：家用机器人（如护理助理）或零售 AI 臂，提升用户体验。
总体上，Physical AI 的 ROI 高：据 WEF，制造业部署后，生产力可提升 40%。
Physical AI 的挑战
尽管前景广阔，Physical AI 仍面临多重障碍，需提前规划：
- 技术挑战：计算密集型任务（如实时模拟）导致高能耗和延迟；传感器数据噪声大，需边缘计算缓解。 2025 年，生成式 AI 的涌入加剧了芯片短缺。
- 采用障碍：劳动力技能缺口（需 AI+机器人培训）、数据隐私与伦理问题（如"影子 AI"------未经授权工具）。 德勤报告显示，70% 企业面临代理 AI 部署难题。
- 安全与监管：物理交互风险高（如机器人碰撞），需严格治理。PwC 预测，2025 年数据合规将成为首要挑战。
- 经济因素：初始投资高（硬件+训练），中小企难负担。
Physical AI 的未来趋势（2025-2030）
2025 年，Physical AI 将与"代理 AI"（Agentic AI）融合，形成多万亿美元经济体。 关键趋势包括：
- 边缘与多模态集成：5G/量子计算加速实时决策，Physical AI 机器人将"学习如人类"，适应未知环境。
- 可持续与伦理导向：绿色 AI 减少碳足迹；欧盟/美国法规推动"可解释 AI"，确保透明。
- 投资热潮：VC 聚焦 Physical AI，软银式并购将增多。IBM 预测，到 2030 年，工作模式将重塑，50% 岗位涉及人机协作。
- 突破领域：沉浸式环境（如元宇宙模拟训练）和 swarm 机器人（群集智能）。
麦肯锡展望：2025 年，Physical AI 将驱动"工业 5.0"，强调人类中心创新。
战略建议
- 评估与试点：从低风险应用起步，如仓库自动化，使用 NVIDIA Isaac 平台原型测试。预算分配：30% 硬件、40% AI 开发、30% 培训。
- 技术栈选择：优先开源框架（如 ROS + PyTorch），集成云-边混合架构。监控软银/ABB 生态，探索合作。
- 风险管理：建立 AI 治理框架，投资伦理审计工具。关注人才：招聘"AI+机器人"专家，或与大学合作。
- ROI 追踪：设定 KPI（如效率提升 25%），每季度审视。展望 2026 年，Physical AI 将是企业竞争壁垒------及早布局，可获先机。