除了服务业，工业场景也是物理AI的核心落地阵地。人形机器人在真实产线上进行上下料辅助作业，而在数字孪生的虚拟产线上，未来还可以部署机器人进行更多任务测试。

　　西门子（中国）有限公司战略发展部战略经理由健介绍，仿真数据及真实产线上各类设备的数据，都能为物理AI更好地进入物理世界提供坚实基础。

　　探索新趋势

　　不同机器人共用一个“大脑”

　　在当下物理AI的发展过程中，除了有能力更强的通用大模型作为“大脑”外，各类智能体技术也在帮助机器人的训练和操作进一步提速。不同形态的机器人，还能共用同一套底层“大脑”，“跨本体”调度成为新趋势。

　　记者在北京一家具身智能企业内看到，形态不同的机器人有的可以用于便利店服务、工业搬运等场景，有的则会打网球、跳街舞。这些机器人底层接入的是同一套具身模型。基于这一底座搭建的智能体，让机器人的训练方式也发生了变化。

　　银河通用联合创始人兼大模型负责人张直政介绍，过去机器人学习一个技能，需要采集高精度的机器人数据。现在有了这种基于同一套底层“大脑”搭建的智能体，机器人就可以直接从人类干活的视频中去学习。未来还会看到多模态大模型的成果逐渐被具身智能企业所吸收。

　　双臂机器人移箱取物

　　“大脑”接上技能池

　　在北京另一家AI企业内，一台借助智能体接入大模型的双臂机器人，正在对桌面上的不同物品进行抓取分拣。即使目标被箱子挡住，它也能进行分析，移开箱子后完成抓取。