深夜學點物理AI！NVIDIA攜手BMW、鴻海、西門子 打造供應鏈生態圈

財經中心／師瑞德報導

人工智慧正快速跨越虛擬世界的邊界，逐漸進入物理世界。NVIDIA 近日宣布，其最新開發的Cosmos Reason AI 推論模型已在 Hugging Face 的物理推論（physics reasoning）排行榜上奪冠，代表AI 在「邏輯思維」與「物理推理」上的能力獲得重大突破。外界形容，這是 NVIDIA 在「物理AI」（Physical AI）上的一次「大膽賭注」，也象徵產業正迎來一個從語言模型邁向具身知能的新階段。

AI跨越虛擬與現實的分水嶺

過去幾年，AI 技術主要集中在語言、影像與數據的處理，典型代表就是 ChatGPT 這類對話型模型。但當 AI 需要走進工廠、倉庫或車輛系統時，僅僅會「說」是不夠的，還需要理解物理規則與空間環境，並能基於感測器訊號做出合理決策。這便是所謂的「物理AI」。

NVIDIA 的 Cosmos Reason 模型嘗試解決這一難題。它並非單純在文字或圖片數據上運作，而是訓練 AI 具備邏輯推理與物理常識，能理解「因果關係」與「空間結構」。這使 AI 有機會真正應用於製造業的流程控制、自動駕駛的安全判斷，甚至是複雜的機器人行動規劃。

全球企業紛紛攜手合作

NVIDIA 在「物理AI」上的戰略推進速度快於外界預期。自最初提出概念，到如今已與多家國際產業巨頭展開合作，包括西門子（Siemens）、BMW、鴻海（Foxconn）、施耐德（Schneider）、歐姆龍（Omron）、SAP、通用汽車（GM）等。

這些企業各自代表不同領域：有的在工業自動化與機電控制居於領先地位，有的在汽車製造、數位化工廠和企業軟體平台具有廣泛應用。與 NVIDIA 的合作，意味著「物理AI」並不是紙上談兵，而是開始嘗試導入到製造、倉儲、運輸與機器人等複雜系統。這些合作不僅提供了真實世界的數據環境，也為 NVIDIA 建立了涵蓋「訓練—模擬—部署」的完整平台基礎。

物理AI、具身知能、空間知能：概念差異

在這波浪潮中，「物理AI」、「具身知能」（Embodied Intelligence）與「空間知能」（Spatial Intelligence）三個詞彙頻繁出現，甚至被不少人混用。

學界與產業觀察者認為，這三者之間既有關聯，也有差異：

一、物理AI：強調的是 AI 能理解並運作於真實世界的物理規律。

二、具身知能：指 AI 能透過「身體」或「機械載體」與環境互動，從而學習與行動。

三、空間知能：則更偏重於 AI 在三維空間中的感知、定位與導航能力。

三者並非完全等同，而更像是同一演化過程中的不同面向。NVIDIA 把這些元素整合進「物理AI」戰略中，試圖建構一個更完整的產業生態。

與GE Predix的對比：前車之鑑

值得注意的是，產業界將 NVIDIA 的布局與十年前通用電氣（GE）的 Predix 平台相提並論。Predix 曾被視為「工業網路的核心平台」，欲整合製造與數據，但最終因為缺乏清晰的商業模式、應用落地有限，以及開發者社群不足，最終失敗。

對比之下，NVIDIA 的優勢在於：

一、龐大開發者社群：其 GPU 與 CUDA 平台早已是全球 AI 開發者的基礎工具。

二、完整的硬軟體生態：NVIDIA 不僅生產晶片，也提供模擬軟體與運算平台，能形成「一條龍」。

三、AI 市場接受度高：當前 AI 已滲透到各行各業，對實際應用的需求遠大於 Predix 時代。

然而，專家也提醒，若 NVIDIA 在推進「物理AI」時忽視實際應用的可行性，或過度依賴單一平台，也可能步上 GE 的後塵。

技術熱潮背後的冷靜思考

AI 的發展已經走到一個新的轉折點：從對話型模型，逐漸演進到可在真實環境中行動的「具身知能」。這種轉變帶來了巨大的技術想像力，但也需要冷靜的戰略判斷。

對於開發者而言，投入「物理AI」不能只是盲目追隨。如何在技術研發、應用場景與商業模式之間找到平衡，如何建立可持續的創新生態，將決定「物理AI」能否真正落地，而不是僅僅成為一個熱潮口號。

NVIDIA 的 Cosmos Reason 取得 Hugging Face 排行榜第一，固然是個亮眼的里程碑，但真正的挑戰才剛開始。這場「大膽的賭注」，能否最終改寫人類與 AI 的互動方式，將有待時間檢驗。

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