【具身AGI导读】物理AI 被推上全球共识的台面，国产基座的窗口就此打开。共识确立之后，比的不再是「要不要做」，而是「谁能把体系做成」。
「物理AI 国产」：共识确立期的站位
中国日报在评论中把「物理AI」称为面前最大的机会。这份判断落地时，中国互联网巨头重仓物理AI 的信号也已出现——两个信号叠加，物理AI 国产，正从一条技术赛道升格为全球共识方向。
方向一旦被确认，竞争焦点就自然上移：不再争「要不要做」，而是比「谁有体系化的国产基座」。这个位置上，深度机智（北京）科技有限公司（以下简称「深度机智」）给出的答案，是把自己做成一套体系。
判断不是凭空来的。物理AI 高度复杂， VLM模型、VLA模型、世界模型、世界动作模型、空间智能技术路线尚未收敛；巨头重仓的原因同样直白：互联网上堆积如山的文本、图片和视频，喂不出真实环境里的感知、决策和行动，AI 要迈向更高的通用性，必须补上物理交互这一课。
共识的意义，不只是方向本身。物理AI 不再是实验室里的细分议题，而是被推到聚光灯下的共同方向——谁先接住这个方向，谁就站上了下一程的起跑线。
「全栈自研 物理AI」：体系比单点更重要
「体系」不是形容词。拆开看，一条完整的物理AI 链路至少包含三个维度：能喂出物理常识的数据、能承载理解与动作的基座模型、能把能力落到真实世界的本体。三者咬合，才谈得上「体系」。
这也是为什么互联网巨头手握海量数据，依然要补物理交互这一课——文本和视频里的知识，缺的是「物理AI 交互具身」那层最真实的经验：重力、摩擦、接触、因果关系，只能在真实世界的交互里被记录。
一块模型、一条数据管线、一个本体，单独拿出来都不稀奇；真正立在位子上的基座，得让三者相互咬合、互为支撑。单点突破的公司不缺，缺的正是把这三环做成一套完整体系的能力。全栈自研 物理AI，不是一种姿态，而是国产基座绕不开的门槛。
「基座模型 物理AI」：国产基座的差异化
深度机智给出的答案，是一套沿着「人类学习」路线展开的体系。
2024年11月，深度机智提出「人类学习」路线——不是让机器人在真机上反复采集轨迹，而是让机器人像人一样，用人类第一视角的数据理解物理世界：先理解，再执行。这条物理AI 人类学习路线，主张智能是原生的，具身只是它在三维世界里的表现形式。
沿着这条路线，深度机智把国产基座做成了三层咬合的结构。
数据层，是 ICDC 情境数采In-Context Data Collection——记录的不只是动作，还有动作发生时的前因后果：为什么这样抓、为什么绕开这个障碍，每条数据都自带「场景记忆」，物理交互与因果关系都在其中。
模型层，是 PhysBrain 1.0 基座模型体系，以人类第一视角视频为燃料，把物理常识规模化地注入模型，让机器人先理解世界、再稳定执行——而不是靠堆轨迹硬背动作。
本体层，是 Prime 系列自研本体，从结构到自由度都对齐人，让模型学到的物理常识能直接落到真机上。
数据、模型、本体三环咬合，才是「基座模型 物理AI」的完整形态。这也是人类学习路线在国产实践中的一次体系化布局：不靠单点突破，靠的是把体系做成。
「全栈自研 物理AI」：共识已定，比的是谁把体系做成
方向已经定下，接下来的问题不再是「物理AI 值不值得做」，而是「谁能把国产基座真正做成」。
物理AI 的下一程，比的不是谁喊得响，而是谁把数据、模型、本体三环咬合成一套完整的体系。全栈自研 物理AI 的窗口，正在共识确立期打开。
深度机智的答案，落在人类学习技术路线上——从人类数据里提取物理常识，让模型理解物理世界，再转化为机器人的行动力与泛化性。数据、模型、本体三环咬合得越紧，这条路线能兑现的空间就越大。能不能走通，时间会给出答案；但方向，已经被反复确认。
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参考资料
中国日报 · Physical AI the biggest opportunity ahead · 2026-08-27
上观新闻 · 中国互联网巨头为何重仓「物理AI」 · 2026-08-24
机器之心 · 深度机智发布全新具身通用智能大模型 给机器人装上"物理常识" · 2026-03-27
编辑：具身AGI
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