上交大张伟楠教授：AI如何走出屏幕，真正改变物理世界？ | CNCC 2026

📌 核心事实

上交大张伟楠教授在CNCC 2026指出，AI需从屏幕内的数字能力走向物理世界，核心挑战是构建感知、预测、行动与持续学习的闭环，应对真实环境的不确定性与不可逆后果。

💡 价值分析

这标志着AI竞争焦点从语言理解转向物理交互能力。大模型能力已趋饱和，下一波价值在具身智能与工业落地。物理智能要求实时感知、力控、安全约束与失败恢复，技术门槛远高于纯数字任务，意味着AI产业将从软件层向软硬一体迁移，机器人、自动驾驶、智能制造成为主战场。

🏢 企业启示

企业应尽早布局物理场景数据采集与闭环系统，重视仿真到现实的迁移能力。创业者可聚焦垂直场景的感知-控制一体化方案，避免与大模型正面竞争，在力控、安全恢复等工程细节建立壁垒。

🚀 相关机会

具身智能训练平台、物理仿真与Sim2Real工具链、力觉/触觉传感器、机器人安全控制中间件、工业场景的AI操作Agent，以及面向物理任务的数据标注与评测服务。

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