我一直说，老黄绝对是这个时代资本代理人的楷模。
和他相比，马斯克多了点理想主义，库克甚至有点呆萌，而微软、谷歌、亚马逊等巨擘的掌门人，竟然显得名不见经传，老黄自然是有极有水平的。
AI的第五层—物理AI，"如果说生成式AI让机器学会'表达'，物理AI则赋予机器'指挥行动'的能力。"老黄的一句话，深刻切中痛点，当今的大模型仍无法实际解决问题、人型机器人还在各种出丑、AI仍旧没有一条变现的康庄大道。
老黄的窝打完了，自然也带了饵
老黄的物理AI解决方案，包括Vera Rubin的算力、 Cosmos的模型、 Blueprint的数据、Omniverse的仿真、GX Thor的边缘推理。
翻译一下就是，“英伟达的GPU、GPU、GPU”。
我犹记得老黄的话，"如果把AI看成新一轮工业革命的发动机，GPU就是燃烧的煤炭。没有GPU的算力支撑，AI根本跑不起来。" 几年前的老黄，是在力证AI需要GPU，而现在的老黄，正在把AI = 英伟达。
根据老黄的物理AI解决方案，一个物理概念的具身智能大模型，参考特斯拉Optimus，需要5000-15000颗H100/B200，1-10亿美元。
一个世界基础模型Cosmos，3万-5万颗Blackwell/Rubin，也就80亿美元，还需要规模化推理，数十亿美元/年，物理AI的起步价100亿美元，而真正让AI跑起来，还需要至少3倍。
而宇树机器人IPO前投后估值大约127亿RMB，别人怎么样我不知道，对于王兴兴来讲，为机器人装个脑子，要烧掉12-15个宇树科技，他肯定是不能同意的。
我们究竟需要怎么样的AI？
对于老黄把第五层AI定义为物理AI，AI圈大致是认可的，人们太需要让AI长出手脚，显然目前的人形机器人也好，具身智能也好，卡在这个瓶颈期久已，没有物理AI的预期，这些概念始终只能是概念，而这个由资本主导的剧本也终将陷入泥沼。
但话说回来，我们究竟需要什么样的AI？一个真正通往AGI的，凌驾于全人类，全知全能的神吗？
打个不太恰当的比喻，犹记得当年克隆技术兴起之时，人类终究在那条线前停了下来，那对于AI来讲，人类阶段性的目标其实并没有那么执念，其实一直就在那里：“帮助人类干活”。
行业需要更本土化、轻量化的物理AI解决方案
如果以这么一个方向和信念来讲，我们也有一些思路。
我们看老黄也好，李飞飞博士也好，他们都把物理AI局限在机器人上面，去理解这个物理世界，3D世界。
但所有机器人最终都要走进真实场景干活，与其死磕机器人本体极限，不如先打造智能化作业空间，我们称为空间 AI。
如果把整个工作场景全域数字化，从地面材质、空间光线、环境温湿度，再到场内所有物体布局、作业任务全部打通，让空间内所有传感器、终端设备、与机器人实现全域互联交互。
当环境提前完成数字化建模，提前定义好物理规则与空间坐标，机器人进入场景之后，根本不需要超强自主推演能力，动作流畅度、作业稳定性直接拉满。后续只需要不断拓展智能空间范围，持续新增物品与任务数据库就行。
空间 AI 不是要取代机器人本体智能，而是大幅降低本体研发难度，走本土化、轻量化落地路线。智能空间底座搭配轻量化具身机器人，才是最贴合我们国情的物理 AI 发展路线。
需求和落地，永远走在前面
最近大火的 Figure 人形机器人直播分拣快递，就是最典型的例子，打着通用机器人的旗号，干着垂直行业简单劳作。
客观来讲，这种场景之下，普通工业摄像头加机械臂，实用性、性价比、效率全都远超高价人形机器人。
很多行业陷入误区，一味追求全场景通用、全能型机器人，却忽略了落地本质。
任何 AI 技术、任何智能设备，最终都要扎根垂直行业。
物理 AI 落地一定是自下而上发展，每个行业有专属场景、专属数据、专属作业逻辑。
快递分拣不需要机器人拥有超高综合智慧，家政服务也不需要机器人精通工业操作。
现阶段我们不需要追求全能顶配，只需要做好基础硬件性能，搭配行业专属数据定向训练，突出实用功能、聚焦场景落地，让一部分机器人先干起活来，将远比空谈通用智能更有价值。
AI，是天才的游戏
我当然尊重老黄，一个接近完美的职业经理人，但老黄的物理AI方案接近于用钱硬砸，而根据伊姆雷定律，一个事搞得特别繁琐，基本就肯定不是真正的方案。
我很喜欢宇树王兴兴之前接受关于机器人智能话题采访时的一句话，大概就是，AI这个行业的发展，不是什么厚积薄发，而是天才的显现，AI 与物理 AI 赛道从来不缺埋头研发的人，缺的是跳出固有思维、贴合现实场景的落地思路。
中国的AI界，似乎已经跟随美国走了很久，一些是基于强弱的本质而缺了底气，一些却是忘记了，作为一个科创人，应该保持的坚定信念：
永远保持质疑，永远坚持创新。