过去的人工智能主要处理文字、图片和视频，而机器人、自动驾驶与工业设备面对的是一个存在重力、摩擦、碰撞、遮挡和空间约束的真实世界。物理AI（Physical AI）的目标，是让AI不仅能够生成和表达信息，还能够理解环境、预测行动后果，并在真实设备上完成可靠行动。
物理AI、具身智能、机器人基础模型和世界模型经常出现在同一类讨论中，但它们并不是完全相同的概念。简单来说，物理AI描述的是让AI进入真实世界的总体方向，具身智能强调智能体通过身体与环境交互，机器人基础模型是一类可复用的模型能力，而世界模型则负责学习和预测环境如何变化。
让AI进入真实世界，需要的不只是一个模型，而是一套从环境感知、状态理解、行动预测到设备执行的完整系统。不同团队的具体架构会有所差异，但大多数物理AI系统都需要解决五类问题：看见环境、形成内部表征、预测变化、选择行动，以及从执行反馈中持续修正。
物理AI的价值最终要通过真实设备和真实任务体现。与仅在屏幕中生成内容的AI不同，物理AI需要面对动态环境、硬件差异和安全要求。机器人、工业制造、物流、自动驾驶和智能硬件，是当前较具代表性的应用方向。
评价一个物理AI模型，不能只看画面是否逼真，也不能只看一次演示是否成功。模型最终需要进入真实环境，因此评测应同时覆盖物理理解、行动结果、跨场景泛化、实时运行和安全边界，并通过离线测试、闭环仿真与真实设备验证逐层推进。