——物理AI场景落地研讨会观点综述
随着大模型技术快速迭代，行业算法能力逐步趋同，全球人工智能产业竞争迎来重要拐点。物理AI规模化落地的核心瓶颈已不再局限于算法层面，实景数据供给、场景化应用落地与产业生态构建成为行业竞争的核心护城河。Anthropic发布Model Health System（MHS）模型硬件标准，为物理AI设备接口标准化提供参考，也进一步印证上述行业判断。
为推动数字经济和实体经济深度融合，发挥新的社会阶层人士人才、智力与资源优势，赋能民营经济高质量发展，助力广州产业数字化转型、培育新质生产力，9月18日，物理AI场景落地研讨会于高新兴科技集团总部举办。本次活动由广州市新的社会阶层人士联谊会主办，广东省物联网协会、天河区新联会、黄埔区新联会、高新兴科技集团、机智云联网联合承办，广州市湾区新经济女科创家协会、广州市新联会妇女委员会协办。
研讨会由广州市新联会副监事长邢雁主持，汇聚高校学者、科创企业家、技术专家及新阶代表人士，围绕数据底座、端侧入口、跨域技术复用、产业技术底座四大维度剖析物理AI落地痛点；针对模型壁垒构建、数据体系建设、跨域能力复用、技术风险防控、产业生态搭建五大议题开展圆桌研讨，梳理形成可复用的产业落地方法论，明晰广州及大湾区物理AI产业高质量发展实施路径。
一、高质量数据集是物理AI的能力底座
来自华南理工大学电子与信息学院人工智能系主任张鑫教授在《AI数据：从供需错位到能力转化》主题分享中依次回答了“AI为何需要大量数据”、“需要什么样的数据”、“没有高质量数据怎么办”三个核心问题。在数据标准层面，她将AI对数据的要求划分为“有用”与“好用”两层：有用数据需具备明确业务意义、对应目标标签、时空维度结构和完整上下文关联；高质量数据则需与场景任务精准适配、覆盖充分且分布均匀、拥有可量化的可信参考值并全链路可追溯，物理AI数据还须采集设备实际执行结果而非指令结果，形成包含反馈的闭环，并满足合规、脱敏、留痕的管控要求。针对数据缺口，她提出真实场景采集为主、仿真生成补充长尾、小样本算法弥补稀缺三条路径，最后，她提出数据飞轮的核心逻辑——推动工作范式从“有什么数据就训练什么”转向“模型缺什么就收集什么”，物理AI时代数据竞争力的关键在于持续产出高质量数据并实现可验证的模型能力提升。
二、实景落地：多赛道实践探索物理AI产业化路径
研讨会围绕端侧智能入口、跨域工业复用、AIoT支撑具身智能产业化三大方向展开案例分享，打破行业单纯比拼模型参数的固有思路，构建物理AI产业落地实践体系。
（一）端侧感知：AIoT终端作为物理交互入口，依托端-边-云协同实现业务闭环
过去15年，全行业的核心命题在于让物理世界“连得上”数字世界，未来10年，我们要解决“连得好、用的值”的问题。高新兴科技集团副总裁、董事会秘书刘佳漩指出，感知和连接是物理AI的起点——没有高质量的物理数据采集，上层模型就是“物理幻觉”。如今，高新兴自主研发的智能终端，正成为AI从数字世界走向物理世界的入口，在实际应用场景中实现了“终端实时感知-云端智能研判-人机协同决策-物理世界执行与反馈”的闭环。让AI走出屏幕，融入每一辆车、每一条街道、每一个生活场景。她指出，围绕物理AI战略，高新兴正逐步完善组织能力，与合作伙伴一同推动物理AI生态共赢，做穿越周期的长期主义者。
（二）工业复用：构建“物理连接-私域数据-模型迭代”自进化数据飞轮
机智云创始人兼董事长黄灼表示，物理AI的核心护城河是由物理连接、私域场景数据、模型迭代三者咬合形成的自进化数据飞轮，落地过程需要把握任务定义权、现场真值权、安全边界权三项核心权限，锚定具备商业价值的业务场景，依托行业专家完成真实业务结果的标注与结果仲裁，根据行业经营底线划定AI操作约束边界；他将AI企业划分为模型输出型企业与场景挖掘型企业，认为能够实现物理AI商业价值变现的关键在于深耕行业场景，MHS标准解决智能体设备操作接口问题，而产业落地需要进一步解决智能体面向行业业务作业的问题，以水产养殖智能体RoboFarm为例，系统每日完成8-10次虾群状态自动采样，依托AquaHealth模型研判虾群健康度与水环境指标，可提前48-72小时预警养殖风险，有效提升养殖利润率，同时强调语法之上是业务语义，接口之上是现场工况，模型之上是行业价值，MHS是产业落地的必要而非充分条件，物理AI的成败不在于测试基准与发布会演示效果，而在于车间、塘口等真实业务现场，在接口标准化、模型通用化基础之上，场景语义挖掘、产业落地实效、行业价值创造才是终极目标。
（三）具身智能：以AIoT底座支撑机器人产业化，坚持增强而非替代
堃华科技（广州）董事长助理韩嘉琪分享具身智能产业化“数据先行”实施路径，企业布局低速移动机器人端侧视觉大脑与数据AI服务两大业务板块，端侧视觉大脑面向无人环卫、无人配送、设备巡检、仓储物流场景，输出端侧感知、场景理解与智能决策能力，数据AI服务提供数据采集、清洗治理、多模态标注、模型训练、评测部署全链路服务，将原始数据转化为可训练、可验证、可部署的数据资产，二者共同构建“现场运行-数据回流-模型进化”增长飞轮；据其介绍，通用具身智能系统训练需要约100亿小时高质量交互数据，当前全球存量高质量交互数据仅50万小时，大量原始数据处于沉睡状态，经过加工、具备业务价值的标注数据占比仅11%，据此提出以数据采集标注为基础、以平台化能力为效率杠杆、以场景深耕为商业切入点、以视觉大脑订阅为商业化目标的四步演进路线，产品定位坚持“能力增强”而非“人力替代”，推动机器人从基础移动执行向感知、理解、推理升级。
三、专家研讨：多维思辨，凝练六大产业落地共识
本次圆桌研讨由广东省物联网协会秘书长曾明博士主持。高新兴科技集团中央研究院首席科学家蔡子哲、趣丸科技副总裁兼人工智能研究中心主任张顺四、机智云董事长黄灼、掌动智能研究院副院长吴勇、芳禾数据副总经理王颢等专家，围绕垂类模型落地、数据体系建设、产业实施路径、行业现实瓶颈、产学研生态建设开展深度交流。
与会专家提出，垂类模型落地必须扎根真实业务场景，高质量自有场景数据是核心，不可单纯依赖外购数据集；仿真生成数据仅用于补全长尾、高危场景样本，不能替代实景业务数据。企业应当建设自主标注、持续迭代训练能力，搭建“模型落地-数据回流-模型优化”的数据飞轮，补齐长尾、异常工况样本短板。产业落地要落实大小模型协同与人机协同，依托端-边-云架构实现端侧低时延实时响应、云端高层抽象决策；建立分级安全管控和智能体全生命周期质量监管体系，按照风险等级设置差异化人工介入机制，破解多模态感知能力不足、复杂系统工程实施等难题，规避物理场景下AI失效带来的实体财产与人身安全风险。
经充分研讨，现场凝练形成物理AI产业六大共识：
1、场景先行，构建真实业务数据闭环。优先选择流程简单、效益可量化、迭代周期短的细分场景开展试点，避免盲目上马大规模项目。搭建“感知-执行-反馈-校正”完整业务闭环，重点采集长尾与异常工况实景数据，夯实产业数据底座。
2、完善标准体系，破除数据流通壁垒。发挥行业协会牵引作用，联合产业链主体推进物理AI的数据合规、数据质量、技术应用标准研制，明确数据授权、脱敏、全链路溯源管理要求。探索可信数据空间建设，守住安全底线，打通跨部门、跨行业数据孤岛，建立合理的数据共享机制。
3、优化技术架构，推进大小模型协同部署。推广端-边-云协同技术架构，端侧轻量化小模型承担低时延实时控制任务，云端大模型负责高层业务决策。落实人机协同机制，充分发挥人的校验、决策作用，提升垂类模型在工业、农业、公共安防等实景场景运行稳定性。
4、建立全链条管控，防范实体应用风险。构建物理AI分级安全管控机制，对查询、决策、实体操作等不同风险等级任务，分别设置AI自主执行、人工复核、硬件规则强约束等管控模式。落实数据集评测、智能体全生命周期测试与周期性回归检测，防范模型漂移、权限越界、数据泄露、逻辑缺陷等风险。
5、深化产学研用协同，补齐产业人才短板。组建产业创新联合体，针对多模态异构数据融合、端边云协同调度、具身智能等共性技术开展联合攻关。深化产教融合，共建联合实验室、实训基地，开发产业实操课程，加大人工智能训练师、智能体评测师等紧缺岗位人才培养供给。
6、立足广州产业禀赋，打造区域示范样板。依托广州完备产业链、丰富实景场景资源以及新的社会阶层人士科创资源，聚焦车载电子、公共安全、智能制造、智慧水产养殖等优势赛道，打造一批可复制推广的物理AI标杆项目，以示范引领推动数实深度融合。
结束语
当前物理AI行业竞争，已经从算法、模型参数的浅层比拼，转向数据采集、治理、训练、部署、反馈的全链路工程化能力竞争，对行业的任务定义、真值标定、安全边界管控等综合能力提出更高要求。本次研讨会依托新阶统战平台，充分释放新的社会阶层人士的科创赋能、资源链接、智力支撑价值，打通产学研企协同创新与成果转化通道。
未来广州将持续深耕物理AI+AIoT融合赛道，持续推动数字经济与实体经济深度融合，促进人工智能技术实景化、规模化高质量落地，为大湾区培育新质生产力、推进产业数字化转型升级注入创新动能。
