激光雷达是Physic AI的刚需（摘取部分）

2025-07-18

在2025年7月17日第三届中国国际供应链促进博览会上的先进制造链主题活动现场，英伟达公司创始人兼首席执行官黄仁勋表示，人工智能的下个浪潮是物理AI——Physic AI。他指出，生成式AI是人工智能的第二个浪潮，它实现了模态转换（如从文本到图像）。而物理AI将是第三波浪潮，特点是AI可以进入物理机器，如机器人。 “物理AI”概念的诞生标志着AI技术从数字世界向物理世界渗透的关键转折，而AI进入物理世界的第一步是：看清世界。激光雷达作为三维环境感知的 "黄金标准”，将成为这种基于物理世界建模和实时交互的 AI 技术“最重要的眼睛”。

物理AI的核心需求与激光雷达的不可替代性 

黄仁勋定义的物理AI需实现“基于物理原理的算法构建”“嵌入机器人等实体”，并具备“动态环境适应能力”。这意味着AI必须实时获取物理世界的精确三维数据，而激光雷达凭借主动探测、高精度点云建模和抗环境干扰能力，成为不可替代的传感器： 

高精度数据驱动物理建模：激光雷达通过发射激光束生成密集点云，构建厘米级精度的环境3D模型，为物理AI提供运动规划和决策的基础数据。 

多模态融合提升决策可靠性：物理 AI 强调多传感器融合的 "感知 - 决策" 闭环。激光雷达与摄像头、毫米波雷达的协同，可解决纯视觉方案在极端天气和环境下的失效问题。 

全天候可靠性：激光雷达在夜间、尘埃等场景下，以及在远距离、通用障碍物识别方面表现出色。 

正因这些独特的优势，激光雷达被自动驾驶，智能辅助驾驶、机器人、无人机等领域广泛采用，成为自主设备的“安全之眼”、“智能之眼”。与此同时，黄仁勋还提到了Omniverse虚拟世界平台。  

激光雷达：数字孪生的“基石”  

黄仁勋介绍，数百个中国项目正构建着与现实完全对应的虚拟工厂。机器人在里面完成数万次物理交互训练：机械臂学习抓取易碎品的精准力度控制、AGV小车演练人流密集环境中的避障路径、服务机器人模拟应对突发状况的决策逻辑。 

“通过数字孪生训练，机器人部署周期缩短60%，试错成本降低80%。”黄仁勋展示了惊人数据。当被问及物理AI的安全保障时，黄仁勋指向Omniverse平台：“这是一个虚拟世界，可以有效保障安全训练。”机器人在进入现实世界前，已在数字环境中经历所有可能的危险场景。 

数字孪生的核心是以高保真度和高频率更新现实世界的模型。一方面，激光雷达通过百万级点云数据构建的三维模型，可为数字孪生提供厘米级甚至毫米级精度的 “数字基因”；另一方面，其持续感知能力让数字孪生突破静态建模局限，实现与物理世界的实时同步。 

从游戏场景建模的影视级精度还原，到零售空间的智能动线优化，从沙漠地质考察的无人机集群测绘，到智慧工厂的实时数字孪生调度，激光雷达扮演着虚实融合中"数字桥梁"的关键角色。

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