C114讯 6月5日消息（岳明）近日，通信行业播客栏目 Sparring Partners 推出以“AI Gets Physical”为主题的深度对话，聚焦 Physical AI 对未来网络基础设施带来的深刻影响。中国电信首席技术专家王越受邀参加访谈，围绕“AI gets physical: The connectivity, latency, and physics of embodied intelligence”主题，分享了对 Physical AI、网络能力演进、边缘计算以及运营商价值重构的思考。

Physical AI是AI与物理世界的实时闭环

近年来，大模型和生成式 AI 快速发展，使 AI 在文本、图像、视频和代码等数字内容生成方面展现出巨大潜力。但王越指出，Physical AI 的关键不同在于，它不再只是“存在于数据中心里的智能”，而是能够与真实物理世界进行实时交互。

传统大模型主要完成认知、生成和推理任务，运行环境通常位于云端或数据中心；传统机器人则更多强调机械执行能力，在固定场景中完成重复性任务。而 Physical AI 将 AI 决策能力、环境感知能力和物理执行能力结合起来，使机器能够理解真实环境、响应动态变化，并在复杂场景中完成自主行动。

王越表示，Physical AI 的突破在于让 AI 从“虚拟思考”走向“真实行动”。它不仅处理数据，更要感知现实、判断环境并做出物理动作。这也意味着，AI 与网络之间的关系将发生根本变化：网络不再只是传输数据的通道，而是 Physical AI 能否安全、可靠、实时运行的关键基础设施。

在传统移动通信时代，网络能力往往通过覆盖、速率、容量和流量规模来衡量。运营商主要围绕更大的带宽、更高的数据吞吐量和更多用户连接进行网络建设和商业化。

但 Physical AI 对网络提出了完全不同的要求。面向机器人、无人机、智能穿戴设备、工业机械臂等终端，网络能力不能只看带宽，而要看端到端的综合能力。

例如，工业机械臂需要极低时延和高可靠连接，以保障实时控制和安全生产；智能巡检机器人需要稳定连接和边缘侧 AI 推理能力，以完成环境识别和故障判断；多机器人协同作业则要求网络支持高并发、低抖动和确定性调度。对于这些场景而言，单一的高速率连接远远不够，网络必须与边缘计算、AI 推理、数据处理和资源调度深度协同， 才能根据不同Physical AI的场景和需求提供不同的网络能力。

因此，Physical AI 的兴起，正在推动通信网络评价体系发生变化。网络竞争力将从“能传多少数据”，而是能否为智能体提供低时延、高可靠、可协同、可保障的端到端能力。

边缘是Physical AI 走向产业的关键

边缘对 Physical AI 的支撑作用，也是本次访谈中的重要议题。王越表示，如果将 GPU 等计算能力全部放在终端设备本身，很多机器将面临重量、功耗和成本等方面的挑战。 而如果所有计算都集中在远端云端，又可能带来较高时延，难以满足 Physical AI 对实时感知、决策和反馈的要求。因此，通过在边缘侧提供计算能力，边缘节点可以成为 Physical AI 的“本地大脑”，在降低终端负担的同时，为终端智能提供更低时延、更稳定、更可预期的确定性的能力支撑。

以智能眼镜为例，终端设备本身难以承载复杂计算和推理任务，而部署在靠近终端位置的边缘节点，可以承担实时任务处理，减少对远端云的依赖，并降低业务时延。

在应用实践方面，王越介绍了中国电信以机器狗导盲等场景为例开展的探索。该类应用面向视障人士出行需求，通过机器狗感知周边环境、识别障碍物并实时反馈给用户，展示了利用边缘支撑 Physical AI 在低时延实时反馈和普惠服务方面的应用潜力。

Physical AI 的兴起，正在推动边缘 AI 从“能力补充”走向“基础设施支撑”。 未来，每一个能够移动并感知环境的智能体，背后都需要低时延、高可靠、可协同的边缘 AI作为支撑。

对于“我们是否正在盲目推进机器智能发展”这一问题，她表示，Physical AI 发展的核心价值并不是替代人，而是帮助人类完成那些危险、重复、低效的工作。其更重要的意义在于释放人力，让人类能够聚焦于更具创造性、判断性和高价值的任务。

换言之，Physical AI 的发展不是单向度的“机器替人”，而是推动人机协作模式升级。

Physical AI加速到来，运营商网络迎来能力升级窗口期

Physical AI 的发展并不是遥远的 6G 议题，而是正在成为 5G-A 和网络智能化演进中的现实命题。

王越指出，随着机器人、智能穿戴、工业智能设备等应用加速发展，相关需求已经开始出现。5G、5G-A、边缘计算、网络切片和确定性网络等能力，已经具备支撑早期 Physical AI 应用落地的基础。但是，从早期应用探索到规模化产业落地，中间仍有很长的路要走。要真正支撑 Physical AI 走向产业，运营商还需要在低时延、高可靠、确定性网络、边缘算力部署、 网络、算力和AI能力编排和生态协同等方面持续演进。

另一方面，Physical AI 的快速发展也在倒逼运营商重新定义自身价值。如果网络只是提供基础连接，而未能深度参与边缘算力、AI 能力调度、确定性服务保障和行业场景创新，网络就可能被边缘化为底层通道，价值更多被终端厂商、云服务商或应用平台获取。因此，Physical AI 对运营商而言不仅是新的业务机会，也是一次价值重构的窗口期。运营商需要在新一轮智能化产业变革中占据更主动的位置。

访谈中提到，英伟达在CES 2025指出，如果说 2026 年是智能体 AI 加速普及的一年，那么 2027 年将成为 AI 进一步走向物理世界、推动产业应用落地的开始。这一判断也意味着，Physical AI 对网络能力的需求并不是遥远的 6G 议题，而是正在成为 5G-A 和网络智能化演进中的现实命题。

王越表示，尽管 Physical AI 当前仍处于发展早期，但技术迭代速度非常快。随着机器人运动能力、环境感知能力、多模态 AI 能力和边缘推理能力持续提升，通信网络也必须同步演进。运营商需要在 5G-A、边缘计算、网络切片和确定性网络等现有能力基础上提前布局，推动能力升级、场景拓展和生态成熟，而不是等到 6G 阶段才开始回应 Physical AI 的网络和商业需求。

从大模型到智能体，再到 Physical AI，AI 正在经历从“理解世界”到“参与世界”的演进。对于通信行业而言，这不仅是一次新应用的出现，更是网络价值逻辑的深刻变化。通信网络将不再只是连接人与信息，而是连接智能、算力与物理世界，成为未来智能社会运行的核心底座。

**信息来源：**Senza Fili – Sparring Partners 栏目《AI gets physical: The connectivity, latency, and physics of embodied intelligence》，对话嘉宾：中国电信首席技术专家王越。