物理AI技术演进 - 物理AI作为机器人技术的下一阶段正在兴起，其通过传感、感知和大模型方面的进步，赋予机器传统自动化从未支持的能力[1] - 早期机器人遵循固定指令，仅能在可预测环境中工作，难以应对日常操作中的不可预测性，如变化的布局、不同的物品形状、混合光照和人员移动[1] - 研究显示，仿真、数字孪生和多模态学习管道使机器人能够学习自适应行为，并以最少的再训练将这些行为带入实际设施中[3] 行业应用与效益 - 弗劳恩霍夫IESE的研究表明，数字工程技术（包括工厂车间和物流路线的虚拟副本）帮助机器人在进入实际建筑前建立强大技能，降低部署风险并让操作员对性能有更多控制[4] - 世界经济论坛分析指出，机器人灵活性、机器感知、环境映射和基于模型的推理方面的改进，正使机器人从隔离的围栏工作站进入共享工作区，支持生产、检查和运输任务[5] - 企业开始将这些系统用于稳定吞吐量、降低错误率，并在人员流动期间保持运营连续性[8] - 物流、零售、医疗保健和制造业公司优先考虑结合感知、推理和连接运动的机器人，使物理工作流能持续运行并与规划平台共享实时情报[8] 企业部署案例 - 亚马逊部署其Vulcan机器人是物理AI从研究走向前线运营的清晰案例，该机器人使用视觉和触觉在履约中心拣选和存储物品，已部署于美国和欧洲站点并直接集成到亚马逊物流软件中[9] - 沃尔玛正在其分销网络中扩展物理AI系统，使用自动化平台降低单位处理成本并提高吞吐量[10] - 沃尔玛通过2025年与Symbotic的协议扩大其机器人覆盖范围，Symbotic将收购沃尔玛的先进系统和机器人业务，并为其提货和配送中心开发AI驱动的自动化[11] - GXO物流在2025年部署AI驱动的窄通道库存机器人取得强劲结果后扩展了物理AI试点，该系统扫描托盘、跟踪库存水平并将实时数据输入仓库系统，表现良好足以证明在美国和欧洲站点扩展是合理的[12]