

文章探讨AI向物理世界延伸的趋势,聚焦贝索斯创立的Prometheus公司及物理AI(Physical AI)这一新赛道,强调其核心是通过AI重构工业设计与制造流程,以高精度CAD为入口,实现从创意到实体产品的高效闭环。英伟达、子虔科技等多方正围绕3D建模、仿真验证与制造落地展开竞争,目标是掌控AI进入物理世界的首个关键基础设施。
2026年的科技圈,英伟达、OpenAI依然稳居顶流,海力士和三星则强势上位。一众新旧巨头争相登场,这里面真正耐人寻味的玩家,却是贝索斯。
2021年卸任亚马逊CEO后,贝索斯可是一点没闲着:借着Blue Origin(蓝色起源)的太空技术上了趟天、投资Altos Labs探索长寿科技、跟投Figure AI下注人形机器人。
忙了一圈首富游戏后,贝索斯的感受估计只有一个,复杂物理产品的研发周期实在太长。
太空工业、生物医疗、具身智能,无一不是高端制造的顶级领域。几条赛道看上去彼此遥远,其实共同指向一个长期难题:当物理产品的构成复杂到涉及数以万计的零部件时,产品从研发、验证到量产的难度也将指数级上升。以波音777x客机为例,光是喷气发动机的零件总数就达到了惊人的30万个。
让一台喷气发动机的推力在现有基础上提升10%,由于工程本身的复杂度,传统研发可能需要十年。贝索斯希望借助AI,把这段从构想到制造的循环提速十倍甚至更多[1]。
2025年11月,贝索斯重返创业,Prometheus(普罗米修斯)成立,这也是他第一次在卸任亚马逊CEO后重新担任一家公司的正式CEO。
仅仅7个月后,Prometheus完成了最新B轮融资,融资额高达120亿美元,是现有AI创业公司规模最大的B轮融资,公司估值直接来到410亿美元。
如此烧钱,但资本又如此愿意下注,Prometheus凭什么?
贝索斯交给市场的,绝不是一个产品这么简单,这是一张重塑全球工业体系的入场券。
Prometheus把自己在做的事描述为打造一套“未来的CAD(计算机辅助设计)系统”,CAD是工程师在制造任何实物之前用来建模的软件,但在贝索斯眼里,这仍然不足以完全描述[2]。
它更接近于工程底座,是钢铁侠中“贾维斯”最接近现实世界的一种落地——打造能够辅助工程师设计和制造实体产品的AI工具体系[2],也就是说,用AI重新改造工程与制造。
Prometheus的技术落脚,在于物理世界,而这背后关联一个更大的产业主题:物理AI。
在去年6月的GTC巴黎站上,黄仁勋给物理AI算了一笔大账:工厂、物流、人形机器人背后,是一张价值50万亿美元的产业牌桌[3]。
50万亿美元什么概念?
根据彭博的最新预测,到2030年,涵盖算力、软件及相关服务的广义生成式AI的市场规模也不过2万亿美元[4]。黄仁勋给物理AI的估算,显然是一个包含制造业、物流、能源等百亿级别市场的实体经济重塑。
而在当下,关于物理AI的定义并未严格界定,通俗理解,是AI要能理解物理规则并作用于物理世界。
智能驾驶和人形机器人是目前最直观的两类应用,前者让机器在道路中感知、判断和行动,后者则试图让AI获得一副能够进入现实环境的身体。
但无论最终以汽车、机器人还是其它工业设备为载体,AI要想从硅基世界真正作用于碳基世界,都绕不开一个基本事实:真实世界是3D的。

英伟达机器人研究,围绕3D世界的探索
巨大的市场空间、全新的赛道挑战,在AI进入物理世界的路径上,科技巨头、前沿学者、产业资本都在用自己的方式寻找切入方向。
最先把物理AI推到大众眼前的,就是黄仁勋。他多次在GTC、CES这类科技大会里喊话“下一代AI是physical AI(物理AI)”,不仅如此,黄仁勋还把女儿黄敏珊放在英伟达Omniverse部门(3D仿真相关),儿子黄胜斌负责机器人业务,毫无疑问都是英伟达未来十年关联物理AI的战略重点部门。
“AI教母”李飞飞创立World Labs押注空间智能,目标是让AI理解3D世界;杨立昆从Meta离开后就创立了AMI Labs,核心是让AI学会预测现实世界的变化;而贝索斯下场做Prometheus,更是直接关联制造场景做底层引擎。
过去几年,AI硅基能力沿着人类认知世界的维度一路升级,文字解决语言表达,图像解决视觉表达,视频又把时间维度补上。每打开一层新的维度,资本与人才便蜂拥而入,迅速将一片技术新大陆打成刺激战场。
回到3D和物理世界,所有人终将入场。只是这一次的战场形态,与生成式的世界不再全然相同。
在探索物理世界该如何完成3D映射这件事上,早已有两大深耕多年的领域——游戏与工业。
游戏是天然的使用场景,原因并不复杂。游戏行业需要海量3D资产,例如角色、场景、道具等等,同时人物动作和环境交互本身就需要与物理规律相符。Unity、Unreal这类实时3D引擎,就是为此服务。
工业3D完全是另一套逻辑,也是与物理世界关联更大的场景。
在生成式的概率世界里,图片和视频能做到大概正确就足够令人惊喜,但在工业级场景中,精度99%以下的产品可能都是废品。一颗螺丝孔偏了半毫米,装配线就直接停摆;一个曲面连续性处理不好,加工和仿真都会跟着出问题。
子虔科技创始人龚敏彦同时经历过这两类3D世界:一边是CAD巨头法国达索代表的工业软件体系,一边是Unity代表的游戏与实时3D世界。
这个经历让他对两条路线的差异有更直接的体感,他将此概括为“画皮”与“画骨”的区别:虚拟世界里的3D首先服务于感知和呈现,制造世界里的3D必须服务于可验证的工程结果[5]。
“虚拟到虚拟”的世界里,AI最重要的能力是生成速度和表现力,它解决的是内容生产效率,商业化路径也更贴近游戏资产、影视制作、营销展示和虚拟空间。
“虚拟到制造”的世界里,生成只是第一步,一个3D模型还要能被编辑、被测量、被仿真、被加工,能保留工程意图。同时关联物理世界,AI需要具体理解几何、材料、约束、受力、工艺、误差和制造反馈,最终把一个数字对象送进真实世界,并且经得起现实检验。
游戏3D的市场上限由内容支出决定,工业3D面对的则是整个制造业的研发、设计和生产预算。
贝索斯重新下场做Prometheus,黄仁勋不断为物理AI摇旗,背后指向的是同一个趋势:AI的主战场正在从生成内容走向生成产品,从改造软件世界走向改造硬件世界。
在《钢铁侠》里,托尼·斯塔克只需要给出一个模糊设想,贾维斯就能调动各类设备,把一句话逐步变成一件可以穿上身的装备。现实中的工程体系远没有这么顺滑,人的创意先要被翻译成几何模型,再经过计算、验证、加工和装配,任何一个环节的信息丢失,最终产品都可能偏离最初设想。
而过去几十年,这种工业级高精准入口,主要依赖CAD(计算机辅助设计)软件实现。

某喷气发动机的CAD细节图
CAD看上去是画图软件,实际是现代文明的物理底座。建筑、机械、航空航天、船舶、医疗设备、纺织服装等等行业都与它紧密关联,甚至可以说,CAD沉淀了人类在物理世界最多的行业know-how。
当AI开始进入3D,越靠近物理世界,越需要精度和约束;越靠近制造系统,CAD的入口价值将越被凸显。但AI连接现实的难度也在这里,如何把通用能力重新约束进工程问题里,让AI更快、更可靠地改造世界?
过去卖CAD,本质上是卖给工程师用。而AI能力迭代到今天,让CAD出现了新的使用者:机器。
这意味着CAD的商业逻辑不再只是让人更高效地画图,还要变成让AI更可靠地完成工程操作。这是AI对CAD的重塑级影响,不仅改变入口的前台体验,也改变了价值分配。
当机器成为新的使用者,CAD便从一套依赖界面和命令的人机软件,转向可被AI直接调用的基础设施。
软件底层需要把工具模块化、接口化,让AI能够理解意图、拆解任务并完成闭环操作。更进一步,商业模式也会从按席位收费,转向按任务、调用量和工作流收费。
子虔创始人龚敏彦对此有一个更直接的概括:上一代CAD是帮助人类把意图投射进数字世界,而子虔要做的则是反过来,让电子真正能够操作原子的世界,在数字设计、物理验证与现实制造之间形成闭环。
海外巨头也在沿着不同方向逼近这一目标。英伟达试图用Omniverse、仿真平台和算力体系搭建物理AI的训练场。达索、西门子这些传统工业软件巨头,选择围绕工业软件和数字孪生延伸工程边界。
传统工业软件巨头拥有深厚的产品体系,但历史架构庞大,巨轮转向并不轻松,AI原生改造必然会牵动整个产品栈;生成式3D公司擅长视觉生成,却缺乏工程约束和可制造性;通用大模型公司拥有更强智能,强通用背后则是缺少垂直产业内必要的核心工具和数据资产。
对于一个长期深耕3D世界多年的团队,子虔科技相信,CAD处在虚拟世界与真实世界的交界处,它既是人类设计产品、描述空间和表达工程意图的工具,也是连接仿真、制造与物理执行的基础设施。
CAD模型所承载的不只是三维外形,更包含物理原理和制造过程,相比图像与视频,它提供的是一种更接近物理世界本质的数字表达。
在这一理念的驱动下,子虔科技形成了一条从生成物理世界、校验物理世界到闭环物理世界Dream Loop的技术路线。
第一阶段,是“指哪打哪”的Agentic CAD。
当大模型赋予软件理解能力后,基于子虔科技云原生3D CAD基础工具的布局、产业数据的长期积累以及harness系统的迭代进化,Agentic CAD可以理解自然语言的工程意图,将用户目标拆解为一系列可执行的建模动作,并调用可靠的几何建模工具完成操作。
这一过程类似于3D世界的AI coding,它改变的不只是建模效率,更是人与工业软件交互的基本方式——从人学习机器的操作语言,转变为机器理解人的创作意图。
第二阶段,从物理结构走向可校验的物理产品。
正如实现物理AI最核心的原则,在于理解物理规则并作用于物理世界。在这一步,产品将放入子虔的物理世界仿真平台进行校验,对力学、运动学、动力学、运动控制等一系列物理规则进行准确性验证。
这一过程可以和第一阶段的产品生成自行闭环迭代,直至输出最合理优质的方案。
第三阶段,走向制造,完成作用于物理世界的终极目的。
三个阶段的连贯运行,将真正把人类从创意萌生到物理落地的时间缩短为原来的1/10,甚至更极致。
对子虔而言,这不是一个简单的云上CAD软件,也不单纯是类比Prometheus的效率提升,它是对齐AI与物理世界的精准表达。
当更多判断与想象可以交予人类工程师时,未来的CAD便将成为人类创造力的全新入口。
新兴产业的叙事,往往从一个宏大词汇开始,最后生长出一套全面的产业生态。
回看几轮技术浪潮,入口的变化往往决定了产业的权力结构。个人电脑时代,操作系统成为软件开发和硬件适配的入口;移动互联网时代,iOS和Android掌握了开发者规则;AI训练时代,CUDA把GPU从一块硬件变成开发者绕不开的算力平台。
AI与物理世界的连接也会如此。
在这条重塑全球工业体系的道路上,不只有贝索斯看中了机会。在中国,同样有这么一批云原生工业软件公司,更早开始把AI能力嵌进工程与制造的真实流程。时至今日,各路追逐的目标,也变得日渐清晰:
谁能率先成为AI进入物理世界的第一站,谁就真正拥有“贾维斯”的定义权。
参考资料
[1] Prometheus, Jeff Bezos' AI startup, is now worth $41 billion,Axios
[2] 贝索斯AI创业公司Prometheus完成120亿美元融资,估值达410亿美元,华尔街见闻
[3] Nvidia believes physical AI systems are a $50 trillion market opportunity,GamesBeat
[4] Generative AI Market Poised to Reach $2.3 Trillion by 2032 as Agentic Systems Proliferate and Infrastructure Demand Surges, According to Bloomberg Intelligence,Bloomberg
[5] 数字孪生:从“画皮”到“画骨”,通向工业互联网和智慧城市,第一财经
本文来自微信公众号“远川研究所”(ID:YuanChuanInstitution),作者:陈畅