如果说2025年是「大语言模型之战」，那2026年正在成为「物理AI生态之战」的元年。多家科技巨头几乎在同一时间加速构建机器人和物理世界AI的基础设施，从数据中心到工厂车间，从仓储物流到家庭场景，一场关于「AI如何与物理世界交互」的规则制定权争夺战已经打响。
巨头布局全景：从云端到地面
2026年6月初的行业动态清晰地勾勒出几条并行推进的物理AI战略线：
- OpenAI：此前已重启机器人研究部门，此次「AI上岗」发布会虽聚焦软件工作流，但其背后的技术栈同样可以延伸到物理世界的任务执行。有消息称OpenAI正在与多家机器人制造商洽谈合作
- 谷歌：公开Fitbit Air设计蓝图，邀请第三方厂商定制专属配件。这不仅是可穿戴设备的开放策略，更是谷歌将AI嵌入物理设备的生态布局
- 蚂蚁数科：发布电力交易和新能源运营智能体，基于自研DTClaw平台构建具备行业专家能力的「AI员工」。已与林洋智维、协鑫新能源合作落地
- 宁德时代：从电池制造商延伸到AI数据中心电力解决方案，成为物理AI的「能源底座」
真正的竞争：数据、标准与生态
物理AI的竞争本质上是三层竞争：
- 数据层：物理世界的数据（传感器数据、运动轨迹、环境交互）远比互联网文本数据更难获取，谁拥有真实物理场景的数据入口，谁就拥有先发优势
- 标准层：机器人操作系统、通信协议、安全标准——这些都是尚未定型的规则空间。类似安卓vs iOS的平台之争，将在机器人领域重演
- 生态层：从芯片（英伟达、英特尔）、到模型（OpenAI、谷歌）、到硬件制造（特斯拉、波士顿动力）、到场景应用（蚂蚁数科、工业机器人企业），整个产业链正在加速整合
规则制定的窗口期
目前物理AI仍处于标准真空期——没有公认的机器人操作系统标准，没有统一的通信协议，没有明确的AI伦理和安全规范。这个窗口期不会太长，预计2026年下半年到2027年，行业就会出现第一轮标准整合。
对中国科技企业来说，物理AI是一个难得的「同时起跑」赛道——不像大语言模型领域OpenAI的先发优势那么明显。宁德时代在能源基础设施上的积累、蚂蚁数科在行业场景上的深耕、以及中国庞大的制造业场景，都可能成为物理AI竞争中的独特优势。
但核心问题依然存在：在物理AI的规则制定中，中国企业能否从「标准的跟随者」转变为「标准的制定者」？这需要不仅是技术能力，更需要在全球标准组织中的话语权和产业联盟的构建能力。
