物理AI：高盛的乐观与现实的距离
高盛3月3日的一份报告将“物理AI”捧上了神坛，认为这是当前技术领域最重要的趋势之一。简单来说，物理AI就是让机器能够感知、理解并改变物理世界的技术，尤其是在自动驾驶、AI装备和机器人自动化方面。
理想很丰满：生成式物理AI的美好愿景
高盛报告中描绘的物理AI，更准确地说是“生成式物理AI”，听起来确实很诱人。它试图让机器人和自动驾驶汽车具备更强的环境感知和交互能力，能够在复杂环境中灵活操作。例如，无需人工干预，机器人就能在仓库里高效分拣货物，或者自动驾驶汽车能在复杂的城市路况中安全行驶。
英伟达创始人黄仁勋甚至夸张地认为，物理AI将彻底改变价值50万亿美元的制造业和物流业。这种说法，充满了硅谷式的乐观主义，但仔细想想，现实可能并非如此。
现实很骨感：物理AI面临的挑战
生成式AI，本质上是基于大数据训练的模型。它擅长模仿和生成，但缺乏真正的理解和推理能力。将这种技术应用于物理世界，就面临着一系列严峻的挑战。
首先，物理世界的复杂性远超想象。现实环境充满了不确定性，光照、天气、障碍物等等，都会影响机器的感知和行为。仅仅依靠摄像头和传感器获取的数据，很难完整地还原真实世界。
其次，生成式AI的“幻觉”问题。生成式AI模型有时会产生“幻觉”，也就是捏造不存在的信息。这在生成图片或文本时可能影响不大，但在物理世界中，一个错误的判断就可能导致严重的事故。举个例子，如果自动驾驶汽车将路边的阴影误判为行人，紧急刹车可能会引发追尾事故。类似的案例已经发生过多次，比如特斯拉的自动驾驶系统就曾发生过多次误判事故（数据来源：美国国家公路交通安全管理局NHTSA）。
高盛的偏爱：瑞声科技的机遇与风险
高盛在报告中特别提到了瑞声科技，这家苹果供应商正在大力拓展其汽车业务，并认为它有望在人形机器人领域获得新的增长。瑞声科技确实在车载镜头和激光雷达等领域具备一定的技术优势，尤其是在非球面玻璃镜头方面。
但是，仅仅依靠摄像头和镜头，就能让人形机器人具备足够的智能吗？
答案显然是否定的。视觉感知只是物理AI的一个环节，还需要强大的计算能力、控制算法和运动规划能力。瑞声科技的优势在于硬件制造，而这些软件和算法才是物理AI的核心。
此外，人形机器人市场尚未成熟，竞争格局充满变数。瑞声科技能否在激烈的竞争中脱颖而出，仍然充满不确定性。
总结：风口之下，保持清醒
物理AI无疑是未来的发展趋势，但它并非万能的。我们需要理性看待这项技术，既要看到它的潜力，也要认识到它面临的挑战。高盛的报告可以作为参考，但不能盲目迷信。
在追逐风口的同时，更需要保持清醒的头脑，避免被炒作和泡沫所迷惑。