【奇点之前，一场关于Physical AI的闭门会议】

过去一年，Physical AI 成为全球 AI 产业最受关注的方向之一。

从 AI 加速走向真实世界，到#机器人# 、#自动驾驶# 、科学实验、工业制造等场景持续升温，一系列关键问题也随之浮现：世界模型是否是通向通用机器人的正确路径？物理数据会不会催生新的 Scaling Law？AI for Science 与 Physical AI 最终会走向融合，还是沿着不同方向演进？

这些问题尚未形成答案，却正在被真实场景持续检验。不同技术路线开始面对相同的工程约束、数据成本和商业需求，那些曾经可以并行探索的路径，也将逐渐经历现实筛选。

正因如此，未来一到两年，很可能成为 Physical AI 发展的关键窗口期。关于数据、模型、系统架构和产业路径的判断，都将逐渐明晰。正如 Google DeepMind CEO Demis Hassabis 所预言的，我们或许正处在“奇点的山脚下”。

在这样的节点，Physical AI 需要的不只是一场公开展示，更需要一次真正的闭门对话。

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