arXiv 综述：Physical AI 的定义、技术版图与挑战
原文标题：Physical AI: Concepts, Techniques, and Challenges
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一篇 arXiv 专著系统界定 Physical AI：在真实世界约束下通过持续反馈感知、建模并作用于物理世界的人工系统。文章区分其与数字 AI、具身智能、信息物理系统、数字孪生的差异，梳理多模态感知、世界模型、具身基础模型、运动控制、多智能体协同与软硬件协同设计，并提出迈向 Physical AGI 的研究方向。
- 问题
- Physical AI 缺乏统一定义、技术版图与核心挑战共识。
- 方法
- 以专著形式给出统一框架，区分数字 AI、具身智能、信息物理系统与数字孪生，并逐个子领域梳理。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 可作为团队梳理具身/机器人技术栈与选型时的概念地图，避免术语混用。
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arXiv专著统一界定Physical AI，并划清与具身智能、数字孪生等概念的边界
- •将Physical AI定义为在真实世界约束下通过持续反馈感知、建模并作用于物理世界的人工系统
- •明确区分其与数字AI、具身智能、信息物理系统、数字孪生的差异
- •技术版图覆盖多模态感知、物理数据与仿真、世界模型、具身基础模型、运动控制、多智能体协同与软硬件协同设计
- •应用涉及机器人、制造、基础设施、科学实验与自主服务
- •重点讨论sim-to-real迁移、可靠性、实时执行、评测、安全与治理
为什么重要：该领域此前对定义与技术边界缺乏共识，这篇综述为研究者与产业方提供了统一的概念框架和术语参照。
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