新华网北京7月20日电 题：微链道爱：物理AI，开启智造下一站
新华网记者 陈听雨 王岩
2026年，被全球科技界公认为物理AI规模化落地起点。
然而，物理AI就是具身智能吗？这是否又是一次纯概念的复刻与炒作？
厘清这些误区，有助于我们认识到，AI正从虚拟走向物理，与元宇宙的纯虚拟叙事不同，物理AI已具备明确降本增效的商业闭环、实体硬件落地载体、以及产业刚需，商业逻辑真实可验证。物理AI，是AI下半场清晰可见的主线。
时间回到AI时代到来之前，在传统的橡胶制造车间，四五十摄氏度的高温裹挟着刺鼻的气味，工作人员置身其中半小时，便浑身大汗淋漓，即便佩戴口罩，长时间作业也会头晕不适。
在传统的不锈钢锅具加工厂，抛光工位粉尘弥漫，一线从业者多为年过半百的工人，年轻人对高强度、高损耗的岗位望而却步。
“这样的工作由谁来做？有没有更先进的技术能够替代人工？必须依靠智能化、依托物理AI与智能机器人给出解决方案。”深耕物理AI赛道多年的北京微链道爱科技有限公司总经理张宇，笃定以物理AI、智能机器人破解行业痛点的决心，“这是真实需求，是务实之举，相信物理AI最终能为实体经济带来价值和收益。”
入局物理AI赛道 让机器人理解物理世界
“物理AI的概念现在特别火，还带动了具身智能、世界模型，乃至整个泛机器人行业。”张宇表示，物理AI的核心是让人工智能读懂真实的物理世界，依托机器人等载体解决实际生产中的难题。
他举例称，“我们不通过遥控操作或预训练，把一个机器人或一个智能体放置在一个物理空间里，它自己就能按照要求去工作。这就要通过物理AI和世界模型来实现。”
微链道爱打造“物理AI”的核心，是一个名为DaoAI World的世界模型底座。微链道爱首席技术官陈小川将其比作“懂物理世界的大脑”，它理解的不是抽象的数据，而是空间、材质、光影乃至物体运动的规律。
当下国内AI产业正呈现出硬件领跑、软件攻坚的发展格局。依托完备的制造业产业链，我国机器人、智能硬件等硬件产品技术成熟度位居全球前列，硬件层面已具备规模化落地的基础。
“在硬件场景上，中国是领先的。我们的产业链是非常全的，硬件技术也完全成熟了。现在最大的挑战，就在于物理AI和世界模型上。”张宇表示，这也是微链道爱深耕的核心领域。
直击痛点 物理AI落地制造业真实场景
凭借视觉模型、机器人协同技术，物理AI已在工业制造领域的多场景实现规模化落地。“我们认为，物理AI在工业制造领域的需求非常大。技术可以去做大量的人工替代工作，产生非常大的效益。”张宇说。
他举例介绍，“比如在空调生产企业的蒸发器涂胶工位，这是空调器厂都不可缺少的一个场景，热熔胶不仅带有刺激性气味，还极易烫伤操作人员皮肤，属于典型的高危岗位，这个岗位的AI替代率就非常高。通过视觉模型配合机器人，来实现场景的人工替代，目前大量空调机厂已经完全通过智能化实现了自动涂胶。”
再比如，在半导体、电路板（PCBA）等领域的自动光学检测（AOI）环节，“传统人工依靠肉眼筛查瑕疵，连续作业三小时后，人就疲劳了，检测准确率会下滑到90%以下，企业不得不采用多人轮岗、二次复检等模式。而物理AI检测系统可以实现7×24小时不间断作业，且检测准确率稳定维持在99.999%以上。”张宇说。
另据陈小川介绍，传统AOI系统像一个需要精心伺候的精密仪器，换一个产品检测，往往需要专业工程师花几天时间重新编程、调试，还得“喂”给它成千上万张标注好的缺陷图片来学习。而微链道爱DaoAI AOI（自动光学检测）系统却可以迅速提升产线换型效率。
这项能力的背后，便是DaoAI World模型对物理世界“正常态”的深刻理解，即便是未曾见过的新缺陷，系统也能精准识别。同时，基于物理AI对于模型算法的优化，工业现场常见的油污、震动、反光等干扰，也不再是让AI“趴窝”的拦路虎。“以微链道爱为西门子提供电路板（PCBA）质检项目为例，其精度甚至可以做到1微米，差不多是一根头发丝的几十分之一。”陈小川说。
据工业和信息化部6月24日发布的通知，微链道爱基于视觉大模型的工业质检智能体应用实践入选了《2025年人工智能应用典型案例》。
现阶段，制造业面临人口老龄化、劳动力短缺等问题，倒逼工厂智能化。尽管物理AI的应用价值突出，但在制造业的大规模普及落地仍存在瓶颈，这也是相当一部分传统制造企业对AI持观望态度的原因。
张宇对此进行了详细阐述，首先是成本制约，制造企业有着清晰的成本核算逻辑：若智能化改造成本能在18个月内收回，企业一般会积极投入；一旦回本周期拉长至24个月及以上，企业便会趋于谨慎。
其次是企业认知与观念问题，部分制造企业习惯于传统人工管理模式，对AI改造的实际效果尚存疑，主动转型意愿不足。
最关键的是底层基础能力存在短板，AI落地依托算法、算力、数据三大核心要素，国内大量中小企业自动化水平偏低，数据采集能力薄弱，缺乏AI改造所需的基础数据，成为技术落地的硬性阻碍。
后发先至 物理AI坐拥场景优势
通过AI视频创作工具Wemio来实现AI“造世界”的愿景，是DaoAI World世界模型底座生长出的另一根枝干。
一家做工厂质检的公司，为何要跨入AI视频生成赛道？在陈小川看来，这并非跨界，而是同一底座能力的自然外溢。“工厂里所有东西都有物理约束，尺寸、光影、运动，差一点都不行。我们把工业里积攒多年的三维技术、对物理约束的深刻理解，搬到视频生成上，正好解决画面不一致、物理不连贯的行业难题，这背后考验的不是单张画面的美感，而是对世界一致性的持续理解。”陈小川说。
“放眼全球，欧美、日韩在工业AI、3D视觉等领域起步更早，但是从物理AI场景来讲，我们是后发先至的，优势就是有真实的场景环境，还有大量的应用数据。”张宇说。
他认为，海量真实场景与海量行业数据，是国内物理AI核心的竞争力。我国拥有品类丰富、形态多元的工业应用场景，海量的生产场景可以为物理AI、具身智能算法提供源源不断的训练样本，助力技术快速迭代优化。
“真正的物理AI一定是帮助人去解决问题的，而不只是实验室做个demo，国内的物理AI企业深耕一线生产场景，技术方案都是可以经受真实工业场景考验的。”张宇表示。
“真正的智能，早晚得能改变物理世界。我们的目标就是让AI的脚可以真正踩进现实世界的泥土里。”陈小川表示。
与此同时，张宇也客观判断，“世界模型是一个不断改进的一个过程，不是一蹴而就的。机器人真正能做到在完全随机的复杂物理环境中自主工作，仍需数年技术打磨，而这一窗口期也正是国内企业蓄力突破、夯实技术壁垒的关键时期。”
在张宇看来，“AI技术的诞生堪比人类学会使用火种。火，不是一个纯粹的工具，它催生了诸多新场景、新工具、革新了人类的饮食与环境，几乎所有的产品都与火有深刻的联系。而如今的AI，恰恰就是这样的技术。它绝非简单的工具，而是能够重塑各行各业、催生全新业态的颠覆性变革，赋能千行百业，真正服务社会、造福大众，AI产业拥有无限的发展可能，是广阔的星辰大海。”
放眼全球产业周期，大语言模型红利已逐步进入平缓阶段，以世界模型、具身智能等为核心载体的物理AI，正成为人工智能产业下半场确定性最强的主线赛道。依托全球独一无二的全品类工业场景、海量真实生产数据与完善硬件产业链，国内物理AI产业已形成自身竞争优势，走出了一条从垂直工业场景落地、再向通用物理智能迭代的差异化发展路径。
技术迭代永无止境，物理AI的潜力仍在持续释放，它一头连着产业转型升级的时代使命，一头承载产业人自主创新的底气。从高温刺鼻的橡胶车间，到粉尘弥漫的抛光工位，再到精益求精的质检环节，物理AI正一步步走进中国实体经济的各个角落，补齐劳动力短板、破解制造业难题、提升生产质效，成为中国制造向中国智造转型的强劲引擎。
