物理AI之眼：当3D视觉与激光雷达成为硅基智能世界的“智瞳”

清晨，你的家庭服务机器人正流畅地冲煮咖啡，它透过“双眼”精准识别吧台上的杯具和调料瓶，这一系列动作背后，是一次由3D感知与物理AI（Physical AI）驱动的智能协同。

近期，美国拉斯维加斯CES 2026的聚光灯下，英伟达CEO黄仁勋并未展示任何实体芯片。他向世界宣告了AI从语言理解向物理世界改造的历史性转折，并提出“物理AI”是理解并改变真实世界的下一代AI范式。

几乎同一时间，千里之外中国杭州的洛微科技的工程师们，正调试着一款能瞬时感知4D速度场的新型FMCW激光雷达产品。这台激光雷达采用先进的“硅光子集成芯片”，恰是物理AI窥探与理解世界的核心感官“硅基视网膜”。

物理AI不再是科幻概念，它正在成为驱动机器人、自动驾驶和智能空间进化的关键力量。在CES现场，波士顿动力全新量产的全电动Atlas人形机器人，以其超越人类极限的灵活姿态，展示了物理AI如何真正“落地”——它即将进入现代汽车工厂，承担精密零部件分拣与装配任务。物理AI的宏大叙事，正通过这些具身“眼睛”与“四肢”，一步步走进现实。

01 范式转移

物理AI新纪元的开启，源于AI从理解比特到操控原子的根本性转变。黄仁勋在CES 2026的演讲中系统描绘了这一蓝图，其核心是构建一套覆盖“训练-仿真-部署”全流程的技术栈。

为了训练物理AI模型，英伟达采用DGX超级计算机。为了让模型在安全可控的环境下学习与试错，Omniverse数字孪生平台和搭载RTX的计算机提供了近乎无限的仿真场景。最终，经过验证的AI模型通过AGX等边缘计算平台，被部署到机器人、自动驾驶汽车等实体终端中。

黄仁勋用“三台计算机”的架构，为物理AI从虚拟走向现实铺设了高速公路。这套体系并非封闭，其关键在于开源与生态共建。英伟达在CES上开源了面向自动驾驶的AlpaMayo模型、用于人形机器人的GROOT 1.6模型以及仿真工具AlpaSim。这一系列动作旨在降低开发门槛，吸引全球开发者共同构建物理AI的“应用层”，而英伟达则牢牢占据其“基础设施层”的战略位置。

物理AI的巨大潜力吸引着全球巨头。一些科技公司正通过联合制定新的互联标准等方式，试图在AI芯片和数据中心领域构建多元化的产业生态。这表明物理AI的浪潮将重塑整个产业链，从底层的计算、感知硬件，到上层的应用与解决方案，一场深刻的产业变革已经拉开序幕。

02 核心驱动

物理AI要稳健地行走于真实世界，依赖一双能洞察三维空间乃至时间维度的“超级眼睛”。洛微科技正在为物理世界感知提供全新的3D感知和4D感知新方案，这些产品和方案以硅光子技术为核心的“硅基视网膜”作为基础。

硅光子技术是洛微科技构筑竞争力的基石。不同于传统激光雷达的分离式器件，洛微科技将激光器、调制器、波导、探测器等关键部件，集成在单颗微小的硅光芯片上。这项技术带来了性能与可靠性的双重跃升：一方面，基于调频连续波原理的FMCW激光雷达，不仅能感知三维空间，更能瞬时捕捉每个点的速度信息，实现4D感知。另一方面，芯片级集成的设计极大地提升了系统可靠性、降低了成本，为大规模商业化应用扫清了障碍。

在应用层面，洛微科技的D系列高性能3D相机产品和RGBD相机产品展示了其技术落地能力。这款产品内置了算力强大的RK3588核心板，拥有6TOPS的算力。这意味着它不只是一台“采集图像”的传感器，更是一台能“理解场景”的边缘智能终端。凭借近60Hz的高帧率和宽动态HDR能力，它可以轻松应对户外强光到室内弱光的复杂环境变化。从识别工业生产线上的精密零件，到引导机械臂对传送带上的物体进行动态抓取，再到割草机器人等家庭服务机器人场景，其应用已深入物流、制造等多个核心领域，市场的认可印证了其技术的有效性。洛微科技的产品已成功进入国内头部商用重卡的L2+前装量产项目，并在数百家自动化及机器人企业中得到量产交付。

2025年底，洛微科技获得由陕西光子强链基金注入的新一轮战略融资，资金将用于新一代具身智能机器人感知产品的研发、量产推进以及市场拓展。

03 具身典范

物理AI的终极体现，是像波士顿动力Atlas这样的机器人，它们不仅是技术的集成，更是物理AI“大脑”与“感官”完美融合的典范。Atlas搭载了由英伟达Orin X芯片驱动的AI决策系统，并计划整合Google DeepMind的Gemini多模态模型，这将极大提升其自然语言理解和从少量示例中学习新技能的能力。Atlas的进化清晰地展示了物理AI从炫技走向实用、从感知走向认知的全过程。

Atlas的感知系统是一套复杂而精密的工程，它通过深度相机以每秒15帧的速度生成环境的三维点云数据，这是其理解世界的基础。点云是密集的距离测量集合，Atlas的感知软件会运用多平面分割算法，从这些原始数据中提取出可供行动的表面。现代汽车集团已成为其首个客户，计划在2026年将首批Atlas部署至美国工厂，承担零部件分拣、装配线质检等任务，并目标在2028年实现年产数万台的规模。

物理AI正从实验室和发布会，走向尘土飞扬的矿山、高速运转的工厂和川流不息的街道。其落地的深度与广度，超出许多人的想象。另外，今年CES上最“重磅”的演示之一，或许是一台涂着黄色油漆的卡特彼勒挖掘机。这台重达六吨的钢铁巨兽，通过与操作员的自然语音对话，展示了AI在极端工业环境中的潜力。它搭载了运行在英伟达Jetson Thor平台上的“Cat AI助手”，所有语音识别、理解与决策均在本地完成，无需网络连接，实现了极低延迟。这场演示清晰地表明，物理AI的终极价值在于赋能千行百业，将数据转化为可执行决策，提升安全与效率。

对于整个感知产业而言，这意味着前所未有的机遇。物理AI的“眼睛”需要进化出更全面的能力：

- 更高维的感知：从3D空间定位走向融合速度、材质甚至物理特性的4D、5D感知。

- 更强的边缘智能：在传感器端集成算力，实现实时数据清洗、特征提取与初步决策。

- 更深度的软硬协同：硬件设计与AI算法需求深度耦合，甚至实现“软件定义传感器”。

行业的发展趋势也指向规模化与成本优化。随着固态化、芯片化技术的成熟，激光雷达等核心传感器的成本正快速下降，为其在更广阔的消费级与商业级场景中普及铺平道路。

04 未来前瞻

物理AI的长卷刚刚展开，其未来将由持续的技术创新、精准的场景深耕与开放的产业生态共同描绘。技术的前沿探索永无止境。

面向物理AI应用的下一代智能感知技术可能将视觉、触觉、力觉乃至热感应等多模态信息深度融合，让机器获得接近人类的综合环境理解能力。同时，仿生感知、事件驱动型传感器等新范式，也可能会为解决高功耗、高数据冗余等传统难题提供全新思路。自动驾驶，人形机器人、高端工业自动化、智慧城市基础设施以及太空探索等特种领域，将成为激光雷达和视觉感知行业的增长的核心驱动力。在这些场景中，提供从高性能硬件到行业解决方案的“一站式”服务，将比单纯销售硬件更具竞争力和客户黏性。构建与融入生态，是穿越技术周期的关键。主动与英伟达、地平线等主流AI计算平台，以及ROS等机器人操作系统实现深度适配，已成为感知硬件厂商的标配。

更进一步，与顶尖的AI算法公司、垂直行业的领军企业建立早期、深度的联合研发关系，共同定义下一代产品标准，将帮助企业在价值链中占据更有利的位置。

物理AI的浪潮，正推动感知技术从“机器的眼睛”进化为“系统的智瞳”。在硅光芯片集成的微观世界里，在每秒数万亿次计算的仿真云端，物理AI的“感官”与“大脑”飞速进化。 未来已触手可及，世界正被重新感知与塑造。