2025年，人工智能步入技术进化的关键之年。特斯拉Optimus机器人完成工厂零件分拣、宇树机器人在春晚上精准舞蹈、比亚迪推动智能驾驶全民普及，标志性事件频发。阿里巴巴宣布未来三年将投入3800亿元建设云和AI基础设施，创下中国民营企业在该领域的最大投资纪录。IDC预测，到2030年，AI将为全球经济贡献19.9万亿美元，推动全球GDP增长3.5%。

1.AI基础设施：通往AGI的“阳关大道”

自动驾驶展了解到，从工业革命到信息革命，技术跃迁伴随基础设施的颠覆。AI的爆发呼唤一张全新的基础设施网络，连接实体与智能、协调全局与局部、平衡效率与安全。在这个网络下，机器人、自动驾驶汽车、低空飞行器等智能体通过自主决策与协同控制，完成实时对话和人机交互，通往AGI新世界的大门由此开启。

2.从感知AI到物理AI

自动驾驶展了解到，语音助手、手机摄像头等感知AI构建了现代社会的数字感官，但在复杂物理环境中暴露出短板。波士顿动力的人形机器人Atlas在平衡木上完成空翻，揭示了物理智能的本质：感知与行动的毫秒级闭环。大模型的持续进化颠覆了传统理解，从感知到决策再到控制执行，端到端的智能系统正在崛起。

3.生成式AI的局限

DeepSeek的火爆出圈将生成式AI推上风口，但其底层逻辑仍是统计机器学习，依赖数据驱动而非因果逻辑。Meta首席AI科学家杨立昆指出，AI需要理解物理世界，才能真正接近人类智慧。物理AI被提出，赋予具身智能、自动驾驶更强的环境感知、理解和交互能力。

4.AI与物理智能“双螺旋上升”

物理AI将智能注入物理实体，让机器具备“感知-决策-执行”的闭环能力。相比生成式AI处理一维或二维信息，物理AI需要从三维甚至四维角度理解信息，处理感知和理解世界的数据，生成时间序列数据，直接用于控制具身智能。

5.多模态大模型的推动

自动驾驶展了解到，多模态大模型技术路径从图像-语言模态融合到三种以上模态融合，提升模型能力天花板。多模态大模型的核心优势在于卓越的信息融合能力，通过对不同模态数据的同步处理与深度整合，生成更全面、准确的理解与回应。

6.通往AGI的新型网络基础设施

物理AI的崛起将人工智能发展推向临界点。车路云网络作为智能体与实体世界实时交互的AI网络，通过大规模部署路侧感知单元、边缘计算节点和覆盖城市道路的网络，将数字智能注入物理世界的毛细血管。车路云网络通过“通感算一体化”架构，实现实时数字孪生、超视距感知等功能，提升智驾水平。

7.物理AI的觉醒

自动驾驶展了解到，物理AI的觉醒昭示着智能革命的拐点时刻已经到来。当城市化作流动的神经网络，每个机器人、每辆汽车都可以成为自主决策的智能体。AI的未来不在于取代人类，而应像水电一样成为基础设施，让每个人都能享受到科技带来的便利。

文章来源：极智Gee Tech——微信公众号