第九届进博会期间，在国家会展中心（上海）临港展区，两台人形机器人展开乒乓对打，全程由AI自主感知、自主决策、自主击球，无人工遥控，最终对打定格在142拍。这一成绩由上海交通大学—上海创智学院高岳教授团队与Hitch Open平台联合创造，将此前17回合的机器人乒乓对打世界纪录大幅改写。同一舞台上，学术底座源自加州大学伯克利分校的Hitch Open物理智能开源平台宣布全球首发，“漕河泾·Hitch Open物理智能联合创新中心”同步落地。
“物理AI”成为本届进博会的高频词。高通公司中国区董事长孟樸在第九届虹桥论坛上表示，AI正进一步走进物理世界，不仅处理信息，还要感知环境、理解任务、采取行动，机器人正是物理AI最具代表性的载体之一。中国拥有完整的制造业体系，在汽车、消费电子、物流等领域有丰富的应用场景。
展台上的机器人已开始“在岗”。智元机器人展示的精灵G2一边为观众冲泡功夫茶，一边模拟产线上下料，现场工作人员介绍，该款机器人已进入龙旗科技产线，承担上下料与质检辅助作业；公司还首次公开北大人民医院智慧导诊（由灵犀X2承担）与酒店交互服务（由远征A3 Ultra承担）两类场景。日立中国研究院与日立电梯、优必选联合，在电梯制造现场开展人形机器人应用深度二次开发。西门子首展从视觉检测到边缘应用的一站式AI方案，其AI驱动自动化产品经理王梓馨称，无需专家在场，最快0.3秒即可完成一件工件的视觉检测。
规模落地仍卡在“对齐”。宇树科技创始人、董事长王兴兴表示，当前物理AI的核心挑战在于多模态模型与物理世界输入输出的对齐，多模态模型本身的理解能力已经很好，但“最后的几个毫米有比较大的偏差”。他判断这部分误差未来1年至2年或可解决，真正落地推广还需要大量工程上的工作。孟樸也认为，机器人需要在复杂、动态的环境中持续感知、实时决策、可靠行动，实时性要求高的感知和控制要在机器人本体完成，更复杂的任务规划和多机器人协作则可结合边缘与云端。
德勤中国主席蒋颖表示，物理AI正在从“单点实验”走向“规模落地”。特斯拉方面称，公司已建设训练算力基础设施和“人形机器人学院”，正持续精调手部与手指设计，并计划通过SI5芯片升级机器人本地智能。
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