对话德勤亚太区AI负责人：中国上海将成为全球物理AI工业化的“示范场”_新浪财经

　　新浪财经康路发自圣何塞

　　当生成式AI改变“认知世界”之后，下一轮技术跃迁正加速走向物理世界。

　　2026年3月18日，德勤在英伟达GTC会议期间发布报告《物理AI：加速时刻》。报告指出，随着AI模型、传感器、边缘计算与数字孪生等关键技术同步成熟，物理AI（Physical AI）正从试验阶段迈向规模化部署。尽管目前仅有5%的企业认为其已产生变革性影响，但有41%的企业预计三年内将被重塑，这一落差意味着产业拐点正在临近。

　　在这一背景下，制造业、物流等工业场景正成为物理AI的首个“爆发点”。围绕这一趋势，德勤亚太区AI负责人Chris Lewin对话新浪财经，解读物理AI如何重塑产业逻辑，以及企业应如何应对这一轮“从工具到系统”的跃迁。

　　【以下为对话摘要】

　　新浪财经：物理AI会迎来类似 ChatGPT 的“爆发时刻”吗？最先出现在哪些行业？什么时候发生？

　　Chris Lewin：我认为会的，而且时间点已经非常接近。我们判断，2025–2026年就是Physical AI的关键拐点。

　　这并不是单一技术突破，而是多项技术同时成熟：更强的AI模型、更低成本且更高性能的传感器、边缘计算能力，以及通过数字孪生进行训练并在真实环境中部署的能力。这种“技术叠加效应”，让Physical AI第一次具备规模化落地的条件。

　　最早的“ChatGPT时刻”不会发生在消费端，而是在工业环境中，例如制造、物流和仓储。这些场景ROI最明确，部署条件也更可控。未来两到三年，我们会看到这些行业进入快速普及阶段。

　　新浪财经：未来10–15年，机器人产业的规模与价值将如何演变？

　　Chris Lewin：这是一个结构性增长赛道。未来十年，全球机器人数量将显著增长，但更重要的是能力的变化，从自动化执行转向智能决策。

　　长期来看，价值会逐渐从硬件转移到软件层，包括AI模型、平台能力以及系统集成。真正的竞争优势，不是拥有多少机器人，而是是否能够高效地调度和管理一整套智能系统。

　　新浪财经：哪些行业会最先受益？效率提升体现在哪？

　　Chris Lewin：制造业和物流会最先释放价值。这些行业已经有自动化基础，但Physical AI让机器人具备“理解变化和做决策”的能力，可以处理复杂情况、减少错误，并实时优化流程。

　　短期内，企业会看到生产效率、质量和稳定性的提升；中长期来看，当Physical AI贯穿整个运营流程，从生产到库存再到供应链，效率提升将从局部优化转变为系统性跃迁。