物理AI万亿赛道上，一家新能源公司凭什么拿到“未来门票”？

文/窦文雪

编辑/子夜

2026年以来，从学界到业界，从硅谷到中国，物理AI火了起来，加速从学术范畴走向产业布局。

今年3月，前Meta首席科学家、图灵奖得主杨立昆牵头成立的AMI Labs拿下10.3亿美元种子轮融资；几乎同一时期，斯坦福大学教授、“AI教母”李飞飞创立的World Labs也完成了约10亿美元融资。

两位学界大拿躬身入局物理AI背后，尽管彼此技术路径不同，但都指向了同一个判断：当前大语言模型无法单独通往AGI，AI必须理解物理世界。

共识正加速达成，但产业同样面临着一个现实拷问。

北京智源人工智能研究院院长王仲远在2月的一场讨论中坦言，现在“还远没有到具身智能的‘ChatGPT时刻’。”清华大学汪玉教授也指出，当前物理环境完全围绕人设计，要求机器人以人类感知能力去适应并不合理。

由此，另一个更值得关注和讨论的问题浮出水面：

物理AI究竟是真实的产业革命，还是新一轮技术泡沫？谁能真正抓住浪潮，成为物理AI领域的引领者？

1、物理AI赛道，谁走在前列？

物理AI，是将感知、决策与学习能力深度嵌入机器人、智能设备、自动化产线等物理实体，使其在动态的真实环境中自主执行任务。

全球咨询公司Zinnov在2025年11月发布的报告预测，到2030年物理AI将驱动超过1万亿美元的经济规模。

从全球范围看，物理AI也正加速从“概念共识”演进到“产业卡位”。

如谷歌DeepMind发布Gemini Robotics-ER 1.6模型，加码机器人空间推理，并与波士顿动力合作将大模型部署到Atlas人形机器人上；特斯拉把FSD自动驾驶算法与Optimus人形机器人紧密耦合，将资本支出上调至200亿美元，弗里蒙特工厂的Model S/X生产线已改造为Optimus生产线。

视线转向中国市场，过去一段时间里，一家新能源企业——远景科技集团（下称：远景），靠着在物理AI上的提前卡位，跑出了一条截然不同的路径。其选择了一个被很多人忽略但更深层的切入点，AI电力系统。

远景想解决的，是三个前置性关键问题：

如何让相同的功率带宽接入更多的GPU？如何让相同的电力能够产生更多的Token？在相同的投资成本下，如何用更多的绿电来降低电力成本？

远景董事长张雷认为，芯片、模型的指数级发展和缓慢发展的电力系统，已经构成当下能源管理的主要矛盾。

解决这一矛盾，核心在于，如何让电力系统也能够实现摩尔定律？

张雷提到，“电力系统正在成为人工智能的主体工程，AI的电力系统，本质上是能源系统与智能系统融合的人工智能基础设施。”

其中，物理AI是一大关键支柱。

具体来看，“远景天枢”能源大模型、“远景天机”气象大模型，是两个关键落子。

前者能够分析海量能源数据，实时协调发电、储能、电网调度与需求，推动能源边际成本趋近于零；气象大模型则是“物理AI皇冠上的明珠”，据了解，远景天机能实现分钟级精准预测全球45天天气，为可再生能源奠定基础。在全球顶尖气象AI评测中，天机已经脱颖而出。

目前，这两个垂直大模型已经形成了“感知-预测-执行”和“云、站、端”的立体三维体系。

但这还远远不够，作为AI电力系统的开创者和实践者，远景的前瞻性和敏捷性在于，其已经在推动智能中枢、物理AI、下一代电力基础设施的深度融合。

远景赤峰零碳产业园，就是一个标杆案例。

在这里，远景打造了“算电协同”国家战略的全球首个系统级实践样本——基于2GW，100%可再生能源电力系统，通过EnOS和能源大模型，实现风电、光伏、储能、算力和氢能之间动态实时协同，并与腾讯合作通过AI电力系统优化算力任务的编排。

同时，它打造了100%绿色电力、绿色算力和绿色氢能的三大绿色资产组合。在AI的管理下，绿色资产系统收益都实现了最大化，让绿色氢能与绿色算力获得了极致的成本竞争力。

而远景在物理AI上的超前布局、在AI电力系统的前瞻性一体化建设，一定程度上也在持续加固面向未来的核心壁垒——当多数能源企业仍在内卷价格的时候，远景已率先升维到能源系统与智能系统融合的新赛道上。

正如张雷所言，未来能源企业的核心竞争力，将从装机容量和资产规模，转向“人工智能资产”的规模。

可以看到，从技术到产业场景，再到海量数据，远景已然走在了能源系统变革最前沿。

2、拼布局，更拼生态

随着全球竞争格局加速形成，一家企业仅凭自身布局的领先，很难锁定长期主动权。

原因在于，物理AI的较量绝不只是技术侧的单点比拼，更是技术生态的全面较量。

我们看到，英伟达以Omniverse和Cosmos构建“物理AI操作系统”，谷歌、特斯拉等企业也在用生态思维排兵布阵。

科技巨头的布局逻辑某种程度上是趋同的：物理AI的复杂性超出任何单一公司的能力边界，开放生态的构建能力决定了一家企业面向未来的应变与扩展空间。

这与远景物理AI生态的构建思路、路径，一定程度上也是类似的。

“远景系”生态圈还在持续扩容。今年4月，远景先后战略投资了具身智能头部公司地瓜机器人和无界动力。更早之前，远景也多次投资了慕帆动力，后者聚焦零碳清洁发电技术及产品开发。

拆解远景这三笔投资，本质上都是远景加码物理AI生态建设的超前布局——远景本质上正搭建起一个“物理AI顶流联盟”。

投资慕帆动力，远景客观上打通了“风光发电—绿电制氢氨—绿氢氨发电与储运”的完整能量转化闭环，解决了绿电“送不远”与“存不下”的物理瓶颈，实现了绿色电力的“空间转移”与“时间转移”，为物理AI生态提供了最基础的能量流通保障。

去年9月，慕帆动力研发的全球首台氢氨双燃料燃气轮机下线，借助紧邻远景赤峰绿色氢氨项目的地理优势，实现了全球首次在燃气轮机测试、运行中全程使用绿氢绿氨。

投资地瓜机器人，远景的逻辑则在于，随着AI能源系统对算力需求的持续攀升，算力效率与成本将成为物理AI商业化的关键变量，远景得以将自身AI能源系统与具身智能算力深度耦合，形成“能源赋能算力、算力驱动智能”的双向闭环。

再来看无界动力，作为物理AI在实体空间的关键延伸，远景加码具身智能赛道，客观上是物理AI在具体场景的一次关键探索。

整体来看，连线Insight认为，远景的物理AI生态，其实可以概括为三层结构。

底层是“天枢+天机”构成的“超级大脑”；

中层则是连接算力基础设施与能源物理系统。目前，远景已与腾讯在赤峰落地全球首个100%绿电直供数据中心（AIDC），综合能源成本降低超40%，年碳减排达18万吨；

上层，远景则是通过战略投资辐射具身智能等关键技术。

一定程度上，当这三层之间以数据闭环、算法协同和场景反馈实现深度耦合，其实共同构成了以能源系统为底座、为血脉、为肌体的向上生长的物理AI完整价值链。

3、结语

在物理AI的宏大叙事中，算力、算法、数据的竞争正趋于白热化。

远景所代表的价值不在聚光灯下，但举足轻重——它是物理AI时代不可或缺的“能量中枢”，也是目前唯一一家从这一维度系统性卡位的公司。

此外，中长远视角里，当物理AI的浪潮从概念推演走向产业落地，真正的胜负手或许不在于谁造出了最聪明的机器人，而在于谁率先完成了“能源+算力+场景”的生态闭环。

从这个角度看，远景显然已经拿到了一张相当稀缺、厚重的"未来门票"。

“正如瓦特不仅创造了工业，也重塑了能源。能源不是AI的尽头，而是AI的过程；能源不只是AI的底座，也是AI的血脉和肌体。”在国家能源局大会现场，张雷如此说道。

这是能源人的使命和历史机遇，也让深耕这条赛道多年的远景更有想象空间——

从对物理AI的生态布局到开创AI电力系统，从绿电直供的数据中心到与具身智能的深度耦合，从远景到“远景系”，“能源+算力+场景”的闭环逐渐从构想变成现实。

可以看到，在这场物理AI产业的布局中，远景正在从“一步领先”迈向“步步领先”，而对AI电力系统的建设，则体现出远景在能源、芯片、算力中心三者融合的探索。这一开创性的举措，将打造未来人工智能的基础设施，或将重新定义AI的底层竞争力。