具身智能与物理AI，正在成为本轮AI产业落地的新焦点。自年初以来，从英伟达“物理AI”主题演讲，到国内多家具身智能公司接连获得资本加注，物理AI被普遍视为继生成式AI之后的下一个产业级机会。其核心命题，是让AI跳出屏幕、走进真实世界——通过感知、交互、实操与自主执行，承接此前依赖人工经验的高复杂度作业。
近日，知识科技综合服务商卓越睿新（02687.HK）披露了在该方向上的最新进展。据公司方面介绍，旗下智慧树平台已与物理AI技术深度融合，覆盖科研实验、技能训练、产业运营等多类实体场景，目标是把数字化的标准、知识与数据真正延伸到现实作业流程之中。
生态与技术的双向适配
物理AI既需要硬件载体，也需要专业规则。智能机器人、传感终端、自动化设备虽具备执行能力，但要在真实工况下完成精密操作、动态作业与状态研判，离不开背后的标准、流程与判定逻辑。卓越睿新沉淀的恰好是这一类资产：与国内多所重点高校联合开发了光学、材料、力学、船舶等领域专用模型，旗下智慧树平台聚合了12万+慕课资源、覆盖全国29省市合作高校与200余家产业学院。
业内观察人士指出，这种“专业知识+硬件能力”的组合，恰是物理AI规模化落地中长期缺位的一环。
四大场景率先成型
在已落地的场景中，标准化作业是首要方向。卓越睿新将物理AI部署进装备制造、医疗健康、农林、运维等实体作业领域，由智能终端依托既有作业标准完成动作示范、作业引导与偏差校正，操作数据全程留存以供追溯，被视为对人工操作不规范、高危场景风险高等长期痛点的一次系统性回应。
第二类是科研实验。配合实验机械臂、巡检设备与自动采样终端，系统按预设方案自主完成样品处理、变量调控与连续测试，环境参数与运行状态同步归档。一位高校实验室管理人员评价，“实验数据的精度与严谨性，常常受制于操作者的稳定性，这是物理AI能介入的典型空白点”。
第三类是技能训练。卓越睿新结合数字考评体系与物理AI采集能力，搭建“线上综合评估+线下实操核验”一体化认证模式。借助动作捕捉、力学传感等终端，实操轨迹、动作精度等多维数据被无感采集，并依据统一标准完成评级、计分与档案留存。
第四类是产业全域智能运营。依托覆盖全国29省市的合作高校与200余家产业学院构成的网络，卓越睿新将物理AI嵌入车间、田间基地与运维场站，由智能质检、巡检、现场作业终端服务日常运营。值得关注的是，这些设备产生的数据会回流至平台端，进一步丰富行业案例与标准库。
数据飞轮的搭建
行业人士分析，本次进展的看点之一，是公司把“应用—采集—优化—再应用”的迭代机制写进了模式本身。物理AI在线下采集的实操、实验、生产数据回到平台，反哺算法与动作模型，再以更精准的能力部署回作业现场。“短期看是一次能力扩张，中长期更像是数据飞轮的搭建。”一位产业研究人员表示。
公开资料显示，卓越睿新此前已在虚拟仿真、知识图谱、专家协同等方向积累多年，本次与物理AI融合，被视为其“数字资产→实体智能”路径的整体跑通。该公司方面表示，未来将围绕精密装备、特种作业、大型实验、智慧产线等方向继续扩展硬件形态与应用场景。
在英伟达、特斯拉、Figure等全球玩家加速布局之下，物理AI正从概念走向产业。对于持有专业内容、行业标准与产业网络的厂商而言，机会窗口已经打开。卓越睿新此番落地，或为知识科技公司提供一个观察样本：当AI走出屏幕，数字资产如何转化为产业现场的实际生产力。
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