“今天的AI会写诗、会写代码、会做PPT，但它还没有办法帮一位老人翻身。因此，物理智能仍需跨越虚实鸿沟才能走向现实。”今天下午， 2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议主论坛上，复旦大学浩清特聘教授、复旦大学通用物理智能研究院首任院长苏昊坦言，当前人工智能发展仍存在核心痛点，从幻觉走向现实没有捷径可走，它呼唤的不是更响亮的口号，而是对物理世界的敬畏，以及沿着阶梯一层一层往上爬的“笨功夫”。

　　尽管近年来大语言模型展现出惊人的生成能力，但在苏昊看来，当前智能的价值大多仍停留在数字世界，而人类最沉重的需求却全部扎根于现实。他指出，仅仅依靠在机房里“刷网页”，无法孕育出完整的物理智能。人类认知的世界远比语言所能表述的更为广阔，大量涉及触觉、真实操作以及直觉的隐性知识，至今仍未被成体系地记录下来。将这些散落的视频、物理数据及人类经验聚合起来，补全认知阶梯，是当代科学工程必须跨越的障碍。

　　谈及物理智能的真实应用场景，苏昊将目光投向了日益严峻的社会现实。随着老龄化进程加快，需要照顾的人日益增多，而护理人手却不断减少；与此同时，高空、井下、高温等危险繁重的作业环境同样面临劳动力短缺的困境。面对这些缺口，苏昊明确表示，物理智能不是人类的替代者，而是不可或缺的协作者，核心使命是把翻身、搬运等繁重体力活以及高危作业交给机器，把照顾者的时间还给陪伴与关怀，让人退居安全线之后去承担判断与创造的角色。简而言之，物理智能的使命就是“把人还给人”。

　　然而，物理智能走进现实并非一蹴而就。苏昊判断，它不会在某场发布会上“一夜实现”，而是会经历类似电气化的普及过程：先点亮工厂和仓库，再走进商家和医院，最后才步入千家万户。在这条漫长的道路上，横亘在演示与真实产品之间的是一道极度危险的“可靠性鸿沟”。填平这道鸿沟，靠的绝不是喧嚣的炒作，而是扎实的基础工作、庞大的数据积累、完善的行业标准以及最难获取的“社会信任”。这种信任只能依靠产品在现实世界中的可靠性一点一滴地去挣得。

　　基于这一逻辑，苏昊对行业发展提出了三个深维度的判断——

　　首先，物理智能的突破口已不再局限于模型架构的迭代，而是转向跨越机构边界的知识聚合。这需要全社会通力协作，共建数据、工艺标准和共享仿真评测等基础设施，才能迎来物理世界专属的“互联网时刻”。

　　其次，行业的重心将从“酷炫的演示”转向“可靠的运行”。通用性只是起点，真正的难点在于工程上将可靠性从99%提升至99.9%，愿意在这方面下笨功夫的团队才能走得更远。

　　最后，物理智能将推动AI从科学的“读者”蜕变为知识的“创造者”。当AI拥有一双能感知、操作并验证真实世界的手时，它将能够自主提出假设、昼夜不停地进行实验，进而可能在医药、新材料等领域带来跨越式的发现。

　　“物理世界始终是智能最古老的老师，最诚实的考官，也是智能最终的基石。”苏昊说。