北京
来源：市场资讯
（来源：界面新闻）
7月17日，在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议主论坛上，复旦大学浩清特聘教授、复旦大学通用物理智能研究院首任院长苏昊发言，物理智能不是人的替代者，而是人的协作者，物理智能的使命，是把人还给人。
“今天的AI能流利描述‘杯子掉在地上会碎’，却从没有机会感受一只杯子的重量；它能写代码、做PPT、生成万字长文，却没办法帮床上的老人翻一次身。”苏昊表示，当前人工智能发展仍存在核心痛点，从幻觉走向现实没有捷径可走，靠的就是对未知的敬畏，是一步一个脚印，沿着认知的阶梯一层一层往上爬。
为何再聪明的大模型都会有幻觉？因为语言从来都是世界的投影，不是世界本身。
他说，人类在物理世界摸爬滚打了几百万年，摔过跤、摸过烫的杯子、接不住掉下来的球，才把这些刻在身体里的经验压缩成了语言。但大模型从出生开始，学的就只是这道 “影子”，大模型的幻觉本质上是 “没有身体的认知”。要走出幻觉，没有任何捷径可走，必须把自己交给物理世界去裁判 —— 做出预测，采取行动，被现实修正，再调整下一次动作。这个不断试错的过程叫实验，也是物理智能真正的起点。仅仅依靠在机房里 “刷网页”，无法孕育出完整的物理智能。
人类认知的世界远比语言所能表述的更为广阔，大量涉及触觉、真实操作以及直觉的隐性知识，至今仍未被成体系地记录下来。将这些散落的视频、物理数据及人类经验聚合起来，补全认知阶梯，是当代科学工程必须跨越的障碍。
谈到物理智能的定位与核心使命，苏昊表示，物理智能不是人的替代者，而是人的协作者 —— 填补的是人手的缺口，把翻身、搬运这样的体力活交给机器，把照护者的时间，还给陪伴与关怀；把危险的作业交给机器，让人退到安全线之后，承担判断与创造。把危险的作业交给机器，不是冷血的效率选择，而是最高级的人文主义，物理智能的使命，是把人还给人。物理智能不会在某场发布会上一夜 “实现”，更像当年的电气化 —— 先点亮工厂和仓库，再走进商店和医院，最后才走进千家万户。物理智能的价值，不必等到终点，沿途就在释放。
基于这一逻辑，苏昊对行业发展提出了三个维度的判断:
首先，物理智能的突破口已不再局限于模型架构的迭代，而是转向跨越机构边界的知识聚合。 聚合这件事，注定超出任何一家机构的边界 —— 视频在互联网上，方程在教科书里，力觉数据在各家实验室里，操作的直觉在亿万劳动者身上。没有谁能独自集齐这道阶梯，它需要整个行业乃至全社会的通力协作：共建数据，共立标准，共享仿真、评测等基础设施。当这些知识真正熔进同一个模型，物理世界就会迎来属于自己的 “互联网时刻”—— 所谓 GPT 时刻，只是它的副产品。
第二，行业的重心，将从 “演示做得多惊艳”，转向 “运行得有多可靠”。 工程上有个说法叫 “几个九”：从 99% 到 99.9%，每多一个 “9”，难度都指数级上升；演示与产品的差距，就卡在最后那几个 “9” 里。通用性是终点，而可靠性才是起点 —— 愿意在 “9” 上下笨功夫的团队，会走得最远。这条路上最险的一段，是演示与产品之间那道可靠性鸿沟。
第三，物理智能将把 AI 从科学的 “读者”，变成知识的 “创造者”。 今天的 AI 读遍了人类几乎所有的论文，却几乎没有亲手做过一次实验；而新知识，恰恰诞生于实验。当它拥有一双能感知、操作、验证真实世界的手，它就能自己提出假设、亲手实验、昼夜不休地修正。新材料、新药的发现，可能因此快上几个数量级。
苏昊说，“物理世界是智能最古老的老师，是最诚实的考官，也是所有智能最终的基石。我们这代AI人的使命，就是把这份答卷，交到物理世界手里。”
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