我给大家讲个故事，是说2026年3月的时候，理想汽车基座模型的詹锟给大家分享了个叫物理AI的新玩法。他讲得特别有意思，说咱们以后的AI不光会聊天画图，还要真正懂得世界咋转，这可是个大方向呢。以前那些大模型，虽然写文章写得挺好，结果到了真世界里，动不动就犯糊涂。比如碰上特别恶劣的天气或者很少见的路况，纯粹靠数据驱动的自动驾驶系统，因为没见过这种情况，就容易出乱子。 针对这个问题，詹锟提出了一个新主张，就是把物理世界的那些老规矩和大模型的能力结合起来。这可不是简单的把知识塞进去，而是要把底层的逻辑给改一改。按照这个思路，以后的AI就不再是只会照猫画虎的数据搬运工了，而是变成了会学习、能推理的物理规律掌握者。 具体咋弄呢？詹锟说关键是要造个能懂物理约束的基座模型。这模型不光要吃视频和传感器数据，还得把牛顿力学、流体力学这些硬知识给嵌进神经网络里。比如说在教它开车的时候，它就不光是死记硬背了千万种场景了，而是能真正搞懂惯性、摩擦力这些道理。哪怕是第一次见到的新情况，它也能根据物理定律来推算怎么做才最安全合理。 这个转变对那种带着身体到处跑的机器人也很重要。詹锟强调，以后的智能体得有身体感，知道自己长什么样、跟环境怎么互动。有了这种理解后，机器人拿易碎的东西就不会使太大劲了，在不平整的路上也能稳稳当当的。 说到怎么做出来，理想汽车现在就在搞一个大项目：用虚拟环境做模拟训练。他们让AI在虚拟世界里跑了好几亿次的物理交互动作。这些训练不光有正常的开车路线，还有很多很难遇到的极端情况。用这种虚实结合的方法来学，既不用去收集真的交通事故数据（免得太危险），还能快速迭代进化。 物理AI这个词的出现标志着AI正在从单纯的“看到”向真正的“理解”跨越。它不再只满足于认出是什么东西了，而是想去弄明白为啥东西会这么动、以后会咋变。詹锟觉得这是通往通用人工智能（AGI）的必由之路。只有当机器真正搞懂了我们世界的这些物理基础时，它们才能像人类一样灵活又高效地服务社会生产啦。