端侧 AI 与物理 AI：两种智能，两条赛道
​​很多人容易把端侧 AI 和物理 AI 混为一谈，但二者并非并列的简单分类：端侧 AI 描述计算发生的位置，物理 AI 强调智能与真实物理世界的闭环交互，不少物理 AI 正是跑在端侧算力之上。
​​端侧 AI，核心是把推理部署在本地终端、边缘设备，不必持续把数据上传云端。它可以是本地 AI 盒子、AI 工作站、智能摄像头、嵌入式工控主机。它输出的结果可以是识别告警、本地文档摘要、图像标签，不一定触发任何实体动作。工厂摄像头本地识别缺陷并弹窗提示、本地工作站离线跑大模型，都属于典型的端侧 AI。这类产品落地成熟，覆盖消费、安防、工业质检、私有化推理，市场盘子大，已经形成稳定出货与收入，也是当前很多硬件厂商的基本盘。
​​物理 AI，也就是常说的具身智能，重点在于感知、推理、规划、执行的完整闭环。它依靠视觉、触觉、力觉等传感器采集环境信息，做出决策，再通过电机、机械手、底盘等执行机构在现实世界完成动作。巡检机器人自主避障抓取、产线机器人根据视觉结果调整装配姿态，才属于物理 AI。它同样可以使用端侧算力，但额外要求实时反馈、运动控制、环境泛化，技术门槛更高。