上海仪电：2026年物理AI白皮书：迈向可执行的机器智能

发布者：wx****a4

2026-02-13

3 MB 124 页

人工智能（AI）

文件列表：

上海仪电：2026年物理AI白皮书：迈向可执行的机器智能.pdf

白皮书系统拆解了物理 AI 的核心技术架构，三大技术基石撑起产业落地骨架：

策略模型：作为决策引擎，实现从规划到自适应执行的精准映射，涵盖自回归式、生成式连续等多元范式，适配不同场景需求；

世界模型：完成从 “看见” 到 “理解与预测” 的认知跃迁，通过潜变量动力学、3D 几何结构驱动等范式，让智能体具备物理规律预判能力；

仿真与数字孪生：构建训练与验证的 “进化沙箱”，解决物理数据获取难、试错成本高的痛点，成为规模化落地的关键基础设施。

更值得关注的是 “渲染 + AI” 的深度融合，既为模型训练提供规模化合成数据，又为策略执行构筑前瞻性验证屏障，打通从虚拟训练到现实部署的关键链路。

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