丹凤千字科普：面包机使用教程视频（详细资料介绍）

从物理图灵测试到物理API：开启智能机器人的新时代

近日，英伟达高级研究科学家、AI Agent 计划负责人 Jim Fan 在红杉资本 AI Ascent 2025 活动上探讨了具身智能的未来趋势。演讲中，他提出了物理图灵测试的概念，并探讨了如何通过仿真驱动实现机器人在物理世界中的零样本迁移能力。他认为，现阶段的物理交互能力还远远达不到预期，机器人数据收集困难且昂贵。为解决这一问题，他们提出了在模拟环境中进行训练的想法。

一、物理图灵测试

设想一下，你在周日晚上举办了一场马拉松聚会，房间一片狼藉。你的伴侣对你大喊大叫，你想要机器人在周一早上清理房间并准备晚餐。但无法区分这是人类做的还是机器做的，这就是物理图灵测试的目的。

当前的家用和工业机器人智能水平还不够，他们容易被绊倒，无法准确执行一些简单任务。真实机器人运动数据的收集也非常昂贵且难以大规模扩展。

二、仿真驱动：解决数据收集问题

为了解决机器人数据收集问题，研究人员提出了仿真驱动的方法。通过建立一个数字孪生系统，在虚拟环境中模拟物理世界，我们可以生成大量数据来训练机器人。这种方式可以实现机器人在物理世界中的零样本迁移能力。

在这个阶段，他们让机器人模仿人类在平衡站立时的敏捷动作，并通过网络控制机器人的关节。这个网络只有150万个参数，足以捕捉人类身体的反应和系统级的推理能力。

三、仿真1.0与仿真2.0

在仿真1.0阶段，研究人员使用传统的物理引擎进行模拟，速度可以从每秒一万帧到一百万帧。在这个阶段，一切都需要手动构建，非常繁琐。

而在仿真2.0阶段，研究人员使用3D生成模型生成所有3D资产，并使用扩散模型生成场景和布局。他们整合了所有这些元素，建立了一个名为RoboCasta的框架，用于大规模日常任务仿真。在这个阶段，仿真虽然运行得慢，但已经能够完成很多任务。

四、物理API的未来

实现物理AI之后，下一步就是物理API。在人类历史的最后1%，人工劳动显著减少，我们开始使用一些复杂的专业机器人系统来完成单一任务。未来，基于物理API，我们将迎来一套全新的经济模式与技术范式。

想象一下，一个不远的未来，你回到家中，一切井然有序，晚餐已经准备好。这一切都是你的机器人伴侣为你做的。这个未来并不遥远，也许我们下个月就能实现。这一切的动力来源于对物理AI技术的不断研究和探索。

从物理图灵测试到仿真驱动再到物理API，智能机器人的时代正在开启。随着技术的发展，我们将逐步进入一个人机共生的时代，机器人的智能水平将不断提高，为我们带来更多的便利和惊喜。这个未来充满了无限的可能性和机遇。Keynote链接：XXXXX。