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在拉斯维加斯 CES 展会上，我与高通公司的高管深入探讨了“物理 AI”这一新兴概念。它究竟意味着什么？将如何改变我们的生活？未来的图景又是怎样？
Kerry Wan / ZDNET
物理 AI：科技界的新前沿
物理 AI 正成为科技界最炙手可热的新前沿。它利用现实世界数据，旨在打造更自主的智能体。其早期形态，或许已悄然存在于我们脸上。
自 ChatGPT 问世引爆全球 AI 热潮已过去三年。如今，AI 模型的能力日益强大，但若想真正深度融入并辅助日常生活，它们必须学会处理现实世界的任务。这意味着，AI 需要走出电脑屏幕上的聊天框，更多地存在于我们身处的物理环境之中。
由此，一个行业新术语应运而生：物理 AI。在上周的消费电子展上，这个概念无处不在，几乎每家公司都在展示能推动该领域发展的新模型或硬件，英伟达也不例外。在其主题演讲中，首席执行官黄仁勋甚至将物理 AI 的重要性，与 ChatGPT 的发布相提并论。
“物理 AI 的‘ChatGPT 时刻’已经到来——机器开始理解、推理，并在现实世界中行动。”他如此宣告。
物理 AI 的定义与核心
广义而言，物理 AI 指的是在硬件中实现的、能够感知周围世界，并通过推理来执行或协调行动的 AI 系统。自动驾驶汽车和机器人是常见的例子。但利用 AI 执行任务的机器人已存在数十年，新意何在？
在高通公司自动驾驶与机器人业务副总裁兼总经理 Anshuman Saxena 看来，关键在于“推理、行动与互动”的能力。
“一种思维链、一种推理能力、一个能像人类一样在特定情境下工作并采取行动的大脑——这才是物理 AI 的真正定义。”Saxena 解释道。
例如，一个人形机器人将不再只是机械地搬运物品，而是能感知环境，更直观、灵活地完成任务。
不过，例子未必都如此复杂。实际上，据高通 XR、可穿戴设备与个人 AI 业务高级副总裁兼总经理 Ziad Asghar 所言，我们可能已经拥有了物理 AI 的雏形。
“智能眼镜已经是物理 AI 的最佳代表之一，”Asghar 说，“这类设备与用户形影不离，能看到用户所见，听到用户所闻，它们就存在于用户的物理世界之中。”
物理 AI 如何赋能人类？
Saxena 补充道，虽然人形机器人在处理人类不愿从事（过于枯燥或危险）的任务时大有可为，但它们并非为了取代人类。此时，像智能眼镜这样的 AI 可穿戴设备就显得尤为重要，它们旨在增强人类的能力。
不仅如此，AI 可穿戴设备还可能通过提供基于真实生活视角和实例的高质量数据集，反过来滋养其他物理 AI 设备（如机器人），形成一个正向循环。
“为何大语言模型如此强大？因为互联网上存在海量的、富含上下文的数据。但物理世界的数据却并非如此。”Saxena 指出了关键瓶颈。
共生的数据生态与挑战
他所描述的问题常常制约着物理 AI 的发展。由于在现实世界中训练机器人风险过高（例如让自动驾驶汽车直接上路测试），公司不得不依赖创建合成数据与模拟环境来训练模型。本届 CES 上，许多公司正试图攻克这一难题。
英伟达发布了能够理解用户周围现实世界的新模型，可用于生成模拟真实场景的合成数据。高通则推出了一个全面的物理 AI 技术栈，将其新发布的 Dragonwing IQ10 系列处理器与 AI 数据收集、训练所需的工具相结合。
为 AI 训练创建高质量数据集通常耗时且昂贵。然而，机器人或许可以利用人们日常佩戴的可穿戴设备所产生的数据——这些数据本质上是贴合人类体验的真实物理 AI 数据。
“想想这些传感器、眼镜，有如此多的设备存在。如果我戴着眼镜，并基于‘我看到某物’而采取行动，海量信息便瞬间生成。这些信息同样能帮助机器人，构建一套全新的信息集。”Saxena 描述道。
当然，使用用户日常数据训练机器人会引发隐私担忧。Saxena 强调，来自可穿戴设备的数据必须受到最高级别的隐私保护。因此，经过妥善匿名化处理后的数据，对于训练机器人可能极具价值。随后，机器人又能生成更多数据，形成一个健康、可持续的生态系统。
“这种情境的共享，这种环绕用户的机器人与可穿戴 AI 设备之间的智能协作，我认为，正是用户即将享受到的全新益处。”Asghar 总结道。
