物理AI｜新一轮生产力革命序章

当大语言模型还在“卷”参数时，Al的下一站已经悄然到来——物理Al。

它不再只是停留在云端、屏幕和对话框里，而是开始走进真实世界：驱动人形机器人迈出第一步、让自动驾驶理解物理常识、让具身智能在工厂家庭、医院中“动手做事”。从黄仁勋口中的“AI的下一波浪潮”到全球科技巨头的集体押注，物理AI正在成为新一轮生产力革命的真正序章。

在最新一期《DeepTalk》视频播客中，我们邀请了三位横跨算力一线、科学前沿与产业投资的“顶级大脑”以“物理AI”为切口，重新理解智能时代的产业拐点与配置逻辑。

本期我们对谈嘉宾是：

董龙飞：摩尔线程高级副总裁

马兆远：英国物理学会会士、南方科技大学教授

顾鑫峰：华夏基金投委会委员、华夏核心制造等基金经理

Timeline：

00:00 物理 AI 与生成式 AI 的本质区别

07:01 物理 AI 对 GPU 的全新挑战，对 GPU 的全功能属性要求大幅提升

11:00 物理 AI 全产业链四层结构：底层算力层、中间算法层、数据与仿真层、上层机器人本体硬件层

16:16 “全功能 GPU” 的核心价值

23:44 物理 AI 的落地路径，先在有限场景里稳定创造价值

27:49 “仿真到现实” 的迁移痛点

34:42 AI 四阶段演进的行业争议，理性看待概念迭代

48:14 投资判断：长期看好 AI 的产业变革价值

53:39 AI 是全新技术范式、商业化落地仍需时间但方向明确

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