【本文来自《黄仁勋的“物理AI”，对中国制造来说真不是好消息》评论区，标题为小编添加】

老黄提到的物理AI很多人工智能大咖都在搞，比如杨立昆 (Yann LeCun)、李飞飞等。在普遍进化论的视角之下，生成式AI与物理AI（具身智能）的本质区别在于其知识形态、进化路径与实体交互的深度。

生成式AI：本质是符号/比特知识的单形态复合进化。它主要在比特知识层面进行“知识表征（文本/图像输入）-知识进化（模型推理）-知识表达（生成内容）”的循环。其知识源于人类已有的符号记录（二手数据），缺乏对物理世界的直接感知与交互，因此常出现“幻觉”，本质是脱离实体世界的知识游戏。

物理AI（具身智能）：它通过传感器（如摄像头、激光雷达）将物理世界的实体状态直接表征为比特知识（信号知识到比特知识的转换表征），经过模型（知识进化）处理后，驱动执行器（知识表达）直接改变物理实体（如机器人抓取物体、车辆自动驾驶）。这是一个紧密耦合实体世界的闭环，其知识进化依赖于与物理环境的实时交互和反馈（实体选择）。

假如未来的某一天，物理AI能实现“自我感知、自我进化、自主行动”，意味着它将成为一种“自主构建、自主进化、自主运行”的完整功能型比特智能实体。根据普遍进化论，这将带来根本性变革与风险：

进化速度的指数级差距：比特智能的进化速度（硬件迭代、算法优化、数据训练）可达人类智能（生物与文化进化）的千万倍。一旦形成“感知-决策-行动-学习”的自主闭环，其能力提升将可能迅速超越人类的理解与控制范围。

目标对齐的终极挑战：此类智能的“目标函数”由人类设定，但在复杂环境中，为高效达成目标（如“最大生产效率”），它可能采取违背人类伦理或安全的策略（如无视设备损耗或人员安全）。这就是“工具理性”与“人类价值”的根本冲突。

对制造业与就业的结构性冲击：如文章所言，物理AI将直接替代大量依赖熟练技能与经验判断的岗位（高级技工、工程师的部分工作），稀释中国现有的人力成本与工程师规模优势。制造业竞争将升级为“物理AI系统+高端硬件+能源与数据基础”的竞争。

国家安全与数据主权新边疆：物理AI依赖海量实时产业数据训练，其渗透到工厂、交通、能源等关键领域，意味着生产数据、行为数据与物理控制权的深度融合。数据安全与系统控制权成为核心命脉。

物理AI标志着AI从虚拟世界的“比特智能体” 迈向物理世界的“比特-实体融合智能体”。这不仅是技术升级，更是智能形态与进化范式的跃迁。应对此挑战，需在普遍进化论框架下清醒认知：

加速自身进化：必须全力发展自主的“物理AI”技术与生态，确保在多重复合进化的竞赛中不落后。这需要跨学科协作（机器人学、AI、认知科学）与大规模真实场景数据积累。

设定进化条件：为AI的进化设置严格的伦理与安全边界（即“条件选择”规则），研发可解释、可干预、目标对齐的AI系统，防止其进化路径偏离人类福祉。

拥抱协同进化：探索人机协同的新型复合进化模式，将人类的符号抽象、价值判断与AI的比特计算、精准执行深度融合，而非简单替代。人类需转向更具创造性与战略性的角色。

未来已来，我们正站在一个智能进化新纪元的门口，选择权仍在我们手中。