从ChatGPT到RobotGPT：物理AI开启中国制造的“第二增长曲线”

过去十年，人工智能的演进节奏已从“年”压缩至“月”。感知、生成、推理三波浪潮过后，产业正迎来第四次范式迁移——算法不再只是解释世界，而是直接操作原子与分子。黄仁勋与王坚在链博会的炉边对话，把这一趋势命名为“物理AI”，其本质是让算力与机械能、化学能、电磁能以实时闭环的方式耦合，使机器具备可计费、可运维、可量产的行动力。

工信部以罕见的高频度连发三项政策，把“能干活”确立为AI下一阶段的国家考核指标：制造业大模型必须在边缘节点实现毫秒级推理，数字化转型服务商的评级首次把“可落地的智能体”列为A级门槛，传统工业软件则被要求升级为具备实时决策能力的“软机器人”。这些文件共同指向一个目标——让AI从“会说”走向“能干”，成为新型劳动力而非展厅里的演示道具。

物理AI要真正释放价值，需要一套能够同时调度比特与瓦特的“操作系统”，这就是AIoT智能体。它把毫米波、TOF、光谱等多模态传感器织成数字皮肤，把轻量化大模型塞进功耗不足5瓦的端侧芯片，再通过TSN+5G-A把时间同步精度压到微秒级，使成千上万的电机、液压缸、AGV在同一节拍里协同。发动机与整车系统一旦耦合，工厂里的夹具、港口的无人集卡、楼宇的能源管家便拥有了同一套“思考-动作”语言。

当硬件可以持续学习、软件可以按效果计费，商业模式便从一次性买卖跃迁为持续订阅。机床厂不再卖设备，而是按良品率分成；港口不再卖吊车，而是按吊运效率收租；能源公司不再卖光伏板，而是按节能量结算。某动力电池头部企业已将“数控系统+工艺模型”打包为月租服务，客户OEE每提升1%，厂商即可多分成0.3%，复购周期从三年缩短至三个月，服务溢价率超过40%。

支撑这一商业闭环的是端-边-云三层协同的新基建：端侧RISC-V+DSP异构芯片跑通十亿参数模型，边缘TSN网络把多机同步误差压到一微秒以内，云端数字线程实时映射物理实体的全生命周期数据，实现设计、制造、运维的闭环优化。在长三角一条动力电池产线，换型时间由4小时压缩到18分钟，单机故障停机时间降至分钟级，验证了物理世界精度对ROI的杠杆效应。

下一阶段的产业竞争将不再是参数规模的军备赛，而是“物理世界精度”的较量：谁能把机器人定位误差降到毫米级、能耗降到瓦特级、停机时间降到分钟级，谁就能定义行业标准。这意味着数据采集重心将从互联网语料转向高保真物理过程，人才重心将从算法科学家转向物理AI工程师，资本重心将从GPU规模转向场景ROI。当精度成为护城河，AIoT智能体便真正成为中国新质生产力的核心引擎。