作者：周雅
当地时间1月5日，在CES 2026开展前夕，麦肯锡举办了一场聚焦物理AI如何重塑产业的高端对话。来自高通、Google DeepMind、波士顿动力和通用汽车的多位产业领袖参与其中，围绕机器人与物理AI的演进路径展开交流。
在这场讨论中，高通技术公司执行副总裁兼汽车、工业及嵌入式物联网与机器人事业群总经理Nakul Duggal，结合自身长期观察，分享了他对物理AI所处发展阶段、技术边界以及产业落地方向的判断。
左一为高通技术公司执行副总裁兼汽车、工业及嵌入式物联网与机器人事业群总经理Nakul Duggal
机器人，把物理AI推向“下一个拐点”
CES开展前夕，高通宣布推出完整的机器人技术组合，并发布面向机器人的处理器高通跃龙IQ10系列。为何选择在这一时间点发布机器人平台？在Nakul看来：规模化的条件已经具备。
他回顾指出，过去十年，行业在物理AI相关领域——包括智能驾驶和各类自动化系统——持续投入，核心目标始终是解决能够在真实世界中产生实际影响的问题。在这一过程中，产业逐渐形成共识：需要将硬件、传感器以及环境感知等能力整合进同一个可规模化的体系中。
在他看来，机器人正在将物理AI推向“下一个拐点”，在自动化发展的“坐标轴”上，人们正在不断突破原有的想象边界。这源于过去二十年行业在机器人领域持续积累的结果。在基础能力层面，无论是运动控制，还是环境感知，已有成熟的方案。
与自动驾驶不同，机器人面对更开放的自动化空间
在对比机器人与自动驾驶的发展路径时，Nakul给出了清晰区分。他指出，自动驾驶本质上是一个定义清晰的问题，其核心目标是将人从A点安全地运送到B点，行为边界、应用场景和用户预期相对集中。相比之下，机器人所面对的是一个更加开放、更加多样化的自动化空间。
围绕机器人应用场景，Nakul将其概括为两类。一类是“绿地应用”，即此前因技术条件尚不成熟而未被自动化的场景；另一类是“棕地应用”，例如仓储和制造等已经具备自动化基础的行业，这些领域将沿着相对清晰的技术采纳路径持续演进。
他强调，不同场景下，机器人技术的成熟节奏并不相同，不能简单套用自动驾驶的发展模式进行类比。基于当前的技术演进趋势，他预计，在未来五年内，机器人技术的发展速度将呈现指数级提升。
边缘侧推理与安全内生，物理AI讨论中的重要话题
在技术实现层面，Nakul多次强调，物理AI面临的一个前提条件是：问题必须在边缘侧被解决，不能仅依赖于云端。无论是车辆还是机器人，都运行在真实的物理环境中，无法依赖云端完成实时推理与响应。感知、决策与执行，必须在本地形成闭环。
随着机器人逐步进入与人类共存的环境，安全问题也被反复提及。Nakul指出，如果机器人模型的目标是与人类协同工作或共同存在，那么安全就不能作为后期补充，而必须成为模型设计阶段的内生要素。
在对话的最后，他还提出一个重要观察：物理AI的发展速度，目前可能被低估了。在他看来，物理AI具备高度“民主化”（普及化）的潜力——过去十多年在多个产业中积累的技术创新，正在加速不同领域之间的融合，为物理AI在更多场景中的应用创造条件。
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