Понимание физического ИИ: как ИИ выходит за пределы цифрового мира

Возможности ИИ постепенно расширяются от чистой генерации контента и проникают в реальный мир. В техническом сообществе возникает новый фокус внимания: как научить системы по-настоящему понимать законы физики, чтобы они могли безопасно и надежно работать в реальных условиях. Физический ИИ является ключевой областью, получившей популярность в этом контексте, и знаменует важный сдвиг в развитии ИИ—от «информационного интеллекта», обрабатывающего виртуальные данные, к «интеллекту реального мира», взаимодействующему с физическим миром.

В следующем материале будет проведён анализ Physical AI по нескольким направлениям: технологическая эволюция, базовые принципы работы, типичные сценарии применения и полнофункциональная стратегия NVIDIA.

От восприятия к физике: эволюция технологии AI

Если оглянуться на эволюцию ИИ, его развитие можно условно разделить на следующие этапы:

Перцептивный ИИ: в основном отвечает за распознавание изображений, речи и различных сигналов.

Генеративный ИИ: начало создания текста, рисования диаграмм и написания кода.

Агентный ИИ: способен самостоятельно планировать и выполнять сложные задачи.

Физический ИИ: учится понимать, рассуждать и действовать в реальном мире.

На первых трёх этапах возможности AI в основном ограничивались цифровым виртуальным пространством и были связаны с обработкой данных, созданием контента и принятием логических решений. Physical AI стремится изменить это. Его основная цель — дать AI возможность понимать и моделировать физические законы реального мира, обеспечивая тем самым восприятие, оценку и фактическое действие в осязаемой внешней среде.

Самым значительным изменением в этот период стала полная переработка модели управления системой—ранее основанной на жестких правилах и детерминированном коде, а теперь переданной моделям глубокого обучения на основе нейронных сетей. После того как ИИ интегрирует законы физики, его способность к обобщению и адаптивность к окружающей среде достигают максимума, обеспечивая основу для стабильной работы в сложном и постоянно меняющемся реальном мире.

Однако то, насколько хорошо физический ИИ сможет справляться с этой задачей, во многом зависит от качества лежащих в его основе технологий. Масштабное обучение, высокоточная симуляция и одновременное использование нескольких устройств создают значительную нагрузку на пропускную способность, задержку и стабильность соединений между компьютерами. Будучи профессиональным производителем высокопроизводительных решений для межсоединений, QSFPTEK удовлетворяет критически важные потребности обучения и инференса ИИ, предлагая оптические модули с различными скоростями, включая 1.6T InfiniBand, 800G RoCE и 400G RoCE, а также такие аксессуары для межсоединений, как DAC и AOC. Они также предоставляют полную сетевую архитектуру (InfiniBand и RoCE) и решения для жидкостного охлаждения, чтобы удовлетворить потребности физической инфраструктуры ИИ различного масштаба и разных сценариев применения.

Что такое Physical AI?

Физический ИИ (также часто называемый генеративным физическим ИИ) представляет собой класс интеллектуальных технологий, ориентированных на реальный физический мир и призванных обеспечить автономным системам—таким как роботы и беспилотные автомобили—возможность воспринимать окружающую среду, понимать ее и выполнять в ней сложные действия.

В отличие от традиционного ИИ, который в основном обрабатывает текст, изображения или видео, физический ИИ использует трехмерные пространственные взаимосвязи и физические законы для работы своей модели. Это означает, что результаты и решения ИИ соответствуют правилам реального мира, таким как гравитация, движение, столкновения и оптика. Логично, что физический ИИ должен обеспечивать физическую достоверность генерируемых результатов. Например, добавление физических ограничений делает изображения и видео более реалистичными с точки зрения движения, действующих сил и согласованности сцены.

В робототехнике физический искусственный интеллект облегчает системе понимание окружающей среды и взаимодействие с ней. Традиционные роботы следуют заранее заданным правилам при выполнении задач, тогда как роботы на основе физического искусственного интеллекта могут распознавать свойства объектов, прогнозировать тенденции движения, а также самостоятельно принимать решения и выполнять действия в сложной, постоянно меняющейся среде. Это означает, что их можно использовать для большего числа задач.

Как работает Physical AI?

Наиболее важной частью физического ИИ является тесная интеграция восприятия (того, как система видит мир), рассуждения (того, как система принимает решения о дальнейших действиях) и действия (того, как система выполняет действие). Это позволяет автоматизированным системам безопасно и эффективно выполнять задачи в реальных физических средах. Для этого необходимы не только передовые алгоритмы, но и высокоточные среды моделирования, стратегии обучения с подкреплением и возможности обработки мультимодальных данных.

Мультимодальное восприятие и физическое понимание

Физические системы ИИ получают данные от различных устройств, таких как камеры, LiDAR и датчики силы, а также собирают информацию об окружающей среде. В отличие от генеративных моделей ИИ, физический ИИ не ограничивается анализом внешнего вида данных. Он сосредоточен на анализе пространственных взаимосвязей, поведения объектов и физических законов. Это помогает ему сформировать глубокое понимание, которое можно использовать для принятия решений и выполнения действий.

Например, когда робот захватывает объект, ему необходимо определить, что это такое, сколько он весит, какова его форма и насколько он скользкий, а затем изменить способ захвата так, чтобы он соответствовал объекту. Это означает, что машины могут справляться с новыми ситуациями и сложными задачами.

Моделирование и генерация синтетических данных

Сбор высококачественных физических данных в реальном мире обходится дорого, сопряжен с риском и неэффективен. Поэтому ИИ на основе физических моделей в значительной степени зависит от высокореалистичных сред физического моделирования для генерации обучающих данных.

С помощью технологии цифровых двойников виртуальные миры могут воспроизводить движение, столкновения и изменения освещения в сценах реального мира. Это позволяет машинам и датчикам взаимодействовать внутри них. Полученные данные после разметки и дополнения можно использовать для обучения моделей, благодаря чему система накапливает богатый опыт эксплуатации ещё до её официального внедрения в реальном мире.

Обучение с подкреплением и обучение политик

В системах физического искусственного интеллекта обычно используется процесс, называемый обучением с подкреплением, чтобы безопасно научить роботов выполнять различные действия. Система учится методом проб и ошибок и получает вознаграждение за каждый правильный шаг, что помогает ей выбрать следующее правильное действие.

После многочисленных попыток робот постепенно учится выполнять сложные действия, например перемещать предметы с помощью роботизированной руки, самостоятельно передвигаться или выполнять сложные задачи. После обучения модель можно использовать в реальном мире, что демонстрирует ее способность адаптироваться и эффективно работать.

Типичные сценарии применения физического ИИ

Основная цель физического ИИ — дать интеллектуальным системам возможность понимать физический мир, воспринимать его и реагировать на него. Используя среды высокоточного моделирования, основанные на законах физики, модели можно безопасно обучать в контролируемых условиях. Это делает их более адаптируемыми и надежными в реальных сценариях.

Роботизированные системы

Физический ИИ вносит значительные изменения в робототехнику. Он превращает роботов из устройств, просто следующих фиксированным правилам, в интеллектуальные системы, способные видеть окружающую среду и самостоятельно принимать решения.

Автономные мобильные роботы (AMR): в таких местах, как склады, где необходимо учитывать множество факторов, например перемещение товаров, AMR используют датчики для навигации и обхода препятствий. Это позволяет им эффективно работать рядом с людьми.

Роботизированные манипуляторы могут изменять способ захвата объекта и силу захвата в зависимости от положения объекта, его размера и материала, из которого он изготовлен. Это позволяет очень точно захватывать и перемещать объекты, предотвращая их дрожание.

Хирургические роботы: они учатся выполнять очень точные действия, например вводить иглы в части тела и зашивать их, проходя обучение с использованием симуляций. Это делает хирургическое вмешательство более безопасным и комфортным.

Гуманоидные роботы: интегрируя возможности восприятия, рассуждения и управления движением, они могут взаимодействовать с физическим миром при выполнении различных задач и в различных средах.

Интеллектуальное вождение

В области автономного вождения физический ИИ выступает связующим звеном между восприятием датчиков и управлением автомобилем. Системы на основе моделей «Vision-Language-Action» (VLA) можно обучать в высокоточных средах физического моделирования, что делает автомобили более устойчивыми при встрече с пешеходами, сложными дорожными условиями и непредвиденными ситуациями, а также позволяет им плавно выполнять такие критически важные операции, как перестроение.

Интеллектуальные пространства

В больших помещениях, таких как фабрики и склады, физический ИИ постоянно использует стационарные камеры и модели компьютерного зрения для отслеживания людей, транспортных средств и роботов. Это помогает планировать оптимальные маршруты, быстро выявлять проблемы и выдавать предупреждения, делая работу безопаснее и эффективнее.

Полностековая стратегия NVIDIA для физического ИИ

Стратегическая концепция NVIDIA в области физического ИИ явно выходит за рамки простого повышения производительности отдельных чипов. Ее суть заключается в создании технологической платформы полного стека «от вычислений до развертывания», объединяющей разработку, обучение, моделирование и конечную реализацию. Цель состоит в обеспечении универсальной базовой технической поддержки для отраслей робототехники и автономного вождения, а не просто в предложении аппаратных решений.

С точки зрения экосистемы эта технологическая матрица охватывает несколько ключевых уровней. К ним относятся серия процессоров Jetson для робототехники и периферийных вычислений, платформа CUDA как основа параллельных вычислений, Omniverse—ориентированная на цифровые двойники и физическое моделирование—а также расширяющийся набор моделей физического ИИ и программных инструментов. Все эти элементы работают вместе, формируя полный рабочий процесс, охватывающий весь путь от разработки алгоритмов до валидации и развертывания системы.

Что касается промышленных применений: многие ведущие компании в области робототехники и промышленного оборудования—включая Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robotics, LG Electronics и NEURA Robotics—в настоящее время используют программные и аппаратные платформы NVIDIA’s для ускорения разработки автономных систем и интеллектуальных машин. Эти практические применения демонстрируют, что NVIDIA систематически продвигает физический ИИ к платформенной разработке посредством модели сотрудничества "модель-инструменты-симуляция-сообщество".

На уровне моделей и инструментов: на выставке CES 2026, NVIDIA впервые сделала свои ключевые физические активы ИИ общедоступными, включая платформу мировой модели Cosmos, модель вывода для автономного вождения Alpamayo и модель Isaac GR00T vision-language-action (VLA) для гуманоидных роботов. HaПредоставление этих первоклассных моделей и инструментов разработчикам значительно упрощает их доступ к робототехнике и системам автономного вождения, обеспечивая всем общую отправную точку.

На уровне обучения и валидации NVIDIA использует технологии симуляции для создания моста между виртуальным и реальным мирами. Cosmos, как обучаемая платформа физического моделирования, может генерировать высокоточные виртуальные среды и большие объемы синтетических данных. Это позволяет ИИ проходить низкорисковые и высокочастотные тренировки и испытания до официального внедрения в реальном мире, напрямую решая проблемы нехватки данных из реального мира и высоких затрат на эксперименты и ошибки. Например, Cosmos Predict может быстро прогнозировать развитие сложных физических процессов, а Cosmos Reason поддерживает многовариантное логическое рассуждение до фактического выполнения, повышая надежность системных решений в сложных сценариях.

В области автономного вождения: Alpamayo 1, модель рассуждений VLA для исследовательского сообщества, может напрямую генерировать траектории движения на основе видеовхода и одновременно выводить логику, лежащую в основе решений, обеспечивая более высокую интерпретируемость систем помощи водителю. В настоящее время эта технология постепенно интегрируется в автомобили следующего поколения серийного производства, способствуя полноценной реализации функций вождения, определяемых ИИ.

Что касается формирования экосистемы: NVIDIA дополнительно повысила привязанность к платформе благодаря сотрудничеству с сообществами и проектами с открытым исходным кодом. Например, компания объединилась с Hugging Face для интеграции Isaac и GR00T в фреймворк робототехники с открытым исходным кодом LeRobot, тем самым объединив большое сообщество разработчиков робототехники и ИИ. Эта стратегия, основанная на инфраструктуре и развитии экосистемы, постепенно создает платформенный барьер с чрезвычайно высокими затратами на миграцию в области физического ИИ.

Заключение

Появление физического ИИ стало важным шагом для искусственного интеллекта, ознаменовав переход от «информационного интеллекта» к «интеллекту реального мира». Когда ИИ сможет понимать физические законы, логически мыслить и действовать, он действительно выйдет на совершенно новый уровень, освободится от цифрового мира и станет частью реального. По мере совершенствования технологий такие отрасли, как робототехника, беспилотные автомобили, интеллектуальные пространства и промышленная автоматизация, будут активно развиваться, делая системы более безопасными и эффективными в сложных условиях.