#物理AI 给机器加脑子# 有观点说物理AI的核心是"仿真训练"，确实说到点上了，但也恰好暴露了最深层的悖论。我们要教机器理解真实世界，用的方法却是把它关在虚拟世界里反复练习。整个训练范式的根基，是假设虚拟物理能无限逼近真实物理。这个假设在90%的场景里成立，但物理世界最要命的恰恰是那剩下的10%。地面有一摊油，光线突然变了，一个小孩从货架后面跑出来……仿真环境永远无法穷举现实的意外。所以"Sim-to-Real鸿沟"这个词听着像技术细节，实际上它是物理AI的天花板。能不能捅破这层天花板，决定了物理AI到底是"能用"还是"能信"。这两个字之间，即是技术发展的天堑，也是商业化的生死线。 http://t.cn/AXXXjFnC