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一家防水維修公司董事長(zhǎng)的辦公桌上，一份關(guān)于物理AI將顛覆制造業(yè)的報(bào)告旁邊，放著一張泛黃的工程圖紙——那是28年前他創(chuàng)業(yè)時(shí)手繪的第一份防水方案。
昨天在CES上聽完黃仁勛那場(chǎng)長(zhǎng)達(dá)90分鐘的演講，我的第一反應(yīng)不是激動(dòng)，而是一種實(shí)實(shí)在在的危機(jī)感。這位AI教父不再滿足于只做生成式AI，而是亮出了一整套“物理AI”的武器，目標(biāo)直指現(xiàn)實(shí)世界的生產(chǎn)制造。
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01 從虛擬世界到物理世界的AI跨越
黃仁勛演講的核心，可以用一句話概括：如何降低物理AI的開發(fā)成本。
所謂的物理AI，是讓機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車等系統(tǒng)在真實(shí)世界里感知、理解并執(zhí)行復(fù)雜動(dòng)作的人工智能。這與我們熟知的生成式AI有本質(zhì)區(qū)別。
我們搞防水維修的都知道，理論再好也得經(jīng)得起實(shí)際檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)室里的防水材料數(shù)據(jù)再漂亮，如果到了真實(shí)建筑上無法應(yīng)對(duì)熱脹冷縮、地基沉降、氣候變化，那就是紙上談兵。
物理AI面臨同樣的挑戰(zhàn)。它不像ChatGPT那樣只需要處理文字信息，而是要在三維空間里理解物理規(guī)律，做出準(zhǔn)確動(dòng)作。這種AI訓(xùn)練成本極高，因?yàn)槊恳淮五e(cuò)誤都可能在現(xiàn)實(shí)中造成物質(zhì)損失。
02 Vera Rubin平臺(tái)：讓AI“學(xué)得起”現(xiàn)實(shí)世界
黃仁勛這次推出的Vera Rubin平臺(tái)，核心目標(biāo)就是解決這個(gè)成本問題。它在推理性能上做了巨大提升，最強(qiáng)可將成本降至Blackwell平臺(tái)的十分之一。
這讓我想起我們防水行業(yè)的痛點(diǎn)。許多剛?cè)胄械膭?chuàng)業(yè)者最大的顧慮就是“學(xué)技術(shù)太貴”——去參加防水培訓(xùn)要花錢，購(gòu)買設(shè)備要花錢，實(shí)際施工中因?yàn)榻?jīng)驗(yàn)不足造成的材料浪費(fèi)更要花錢。
青龍防水補(bǔ)漏學(xué)院為什么能八年幫助上千創(chuàng)業(yè)者成功？因?yàn)槲覀兘?000平方米的真實(shí)模擬建筑構(gòu)造實(shí)操基地。學(xué)員可以在1：1還原的衛(wèi)生間、陽(yáng)臺(tái)、地下室反復(fù)練習(xí)，用壞多少材料都沒關(guān)系，關(guān)鍵是把技能真正掌握。
英偉達(dá)的Cosmos模型也是同樣思路。它提供高度仿真的虛擬環(huán)境，讓機(jī)器人可以在里面反復(fù)試錯(cuò)，直到技術(shù)成熟再投入現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。這種“先模擬后實(shí)戰(zhàn)”的方法，正是降低技術(shù)門檻的關(guān)鍵。
03 制造業(yè)面臨的新挑戰(zhàn)
一旦物理AI成熟并應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域，將對(duì)制造業(yè)格局產(chǎn)生顛覆性影響。中國(guó)龐大的工程師和技術(shù)工人優(yōu)勢(shì)可能被嚴(yán)重稀釋。
這就像我們防水行業(yè)正經(jīng)歷的變化。傳統(tǒng)上，一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的堵漏師傅需要十年以上現(xiàn)場(chǎng)磨練，才能對(duì)各種滲漏問題應(yīng)對(duì)自如。但現(xiàn)在，通過系統(tǒng)培訓(xùn)、標(biāo)準(zhǔn)化工藝和專用材料，我們可以在三個(gè)月內(nèi)讓一個(gè)新手掌握80%的常見滲漏處理方法。
AI如果能夠理解和執(zhí)行復(fù)雜制造過程，那么美國(guó)就可能借助機(jī)器人和自動(dòng)化重新獲得制造業(yè)優(yōu)勢(shì)。這對(duì)我們來說意味著訂單減少和崗位收縮的潛在風(fēng)險(xiǎn)。
04 自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的“降維打擊”
英偉達(dá)與奔馳合作，計(jì)劃在2026年推出搭載Alpamayo自動(dòng)駕駛模型的新車。這意味著英偉達(dá)從GPU供應(yīng)商變成了自動(dòng)駕駛解決方案的直接競(jìng)爭(zhēng)者。
這不禁讓我想起防水行業(yè)的品牌競(jìng)爭(zhēng)。作為有著28年經(jīng)驗(yàn)的防水企業(yè)，我們見證了無數(shù)品牌的起起落落。有些曾經(jīng)只做材料供應(yīng)的廠家，看到下游施工利潤(rùn)可觀，也開始組建自己的工程隊(duì)伍，與曾經(jīng)的經(jīng)銷商搶生意。
這種情況對(duì)行業(yè)生態(tài)是種破壞。供應(yīng)商和經(jīng)銷商之間需要的是共生共贏，而不是零和博弈。英偉達(dá)的這次跨界，很可能會(huì)在智能駕駛領(lǐng)域引發(fā)類似的市場(chǎng)重構(gòu)。
05 數(shù)據(jù)安全與新工業(yè)競(jìng)賽
更令人擔(dān)憂的是數(shù)據(jù)維度。軟銀試圖收購(gòu)ABB機(jī)器人業(yè)務(wù)，英偉達(dá)與富士通、安川電機(jī)合作，這些動(dòng)作背后都有一個(gè)共同目標(biāo)：獲取工廠一線的生產(chǎn)數(shù)據(jù)。
物理AI的訓(xùn)練離不開真實(shí)世界的數(shù)據(jù)。生成式AI可以靠互聯(lián)網(wǎng)上的文字圖片訓(xùn)練，但物理AI需要的是機(jī)器運(yùn)轉(zhuǎn)、生產(chǎn)流程、質(zhì)量控制等實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)。
在我們防水行業(yè)，滲漏治理方案數(shù)據(jù)庫(kù)是企業(yè)的核心資產(chǎn)。28年來，青龍積累了成千上萬(wàn)的案例數(shù)據(jù)——不同建筑結(jié)構(gòu)、不同氣候條件、不同使用場(chǎng)景下的滲漏原因和治理方案。這些數(shù)據(jù)如果泄露，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手就可以快速?gòu)?fù)制我們的經(jīng)驗(yàn)。
對(duì)于使用ABB、安川設(shè)備的中國(guó)工廠來說，如果生產(chǎn)數(shù)據(jù)被用于訓(xùn)練美國(guó)的AI，就等于把自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力拱手讓人。
06 中國(guó)制造業(yè)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)與應(yīng)對(duì)之策
面對(duì)這種趨勢(shì)，我們既要清醒認(rèn)識(shí)挑戰(zhàn)，也不能妄自菲薄。美國(guó)在算力上有優(yōu)勢(shì)，但我們?cè)诼涞亟?jīng)驗(yàn)上無可替代。
這就像美國(guó)雖然有頂尖的工業(yè)仿真軟件，但在高超音速導(dǎo)彈領(lǐng)域卻落后于中國(guó)。為什么？因?yàn)樗麄儧]有足夠的高超音速風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。仿真再先進(jìn)，也替代不了真實(shí)世界的物理驗(yàn)證。
中國(guó)作為制造業(yè)大國(guó)，擁有世界上最完整的工業(yè)體系、最多的工廠應(yīng)用場(chǎng)景。機(jī)器人要真正“學(xué)會(huì)”工業(yè)生產(chǎn)，必須在真實(shí)工廠里反復(fù)實(shí)踐。這一點(diǎn)上，我們有著天然的數(shù)據(jù)積累優(yōu)勢(shì)。
在防水維修領(lǐng)域，我們也面臨類似的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。許多創(chuàng)業(yè)者擔(dān)心AI會(huì)取代傳統(tǒng)技能，但實(shí)際上，AI最先取代的是那些重復(fù)性、標(biāo)準(zhǔn)化的工作，而對(duì)于需要現(xiàn)場(chǎng)判斷、經(jīng)驗(yàn)積累的復(fù)雜滲漏治理，老師的價(jià)值反而更加凸顯。
07 實(shí)體經(jīng)驗(yàn)的不可替代性
英偉達(dá)的Cosmos模型可以模擬工廠環(huán)境，但模擬永遠(yuǎn)基于已有的物理規(guī)律認(rèn)知?，F(xiàn)實(shí)世界總有超出預(yù)期的復(fù)雜情況。
我在防水行業(yè)28年，遇到過太多教科書上沒有的滲漏案例。有一次，某市一棟高層建筑的外墻滲水，我們排查了所有常規(guī)原因都找不到問題所在。最后發(fā)現(xiàn)是因?yàn)楦浇陆ǖ牡罔F隧道施工，改變了地下水流向，導(dǎo)致建筑基礎(chǔ)受力變化產(chǎn)生微裂縫。
這種跨系統(tǒng)、跨領(lǐng)域的復(fù)雜問題，需要的是對(duì)建筑結(jié)構(gòu)、地質(zhì)水文、材料性能的綜合理解，而不僅僅是數(shù)據(jù)分析能力。同樣，制造業(yè)中的許多問題也需要現(xiàn)場(chǎng)工程師的經(jīng)驗(yàn)判斷。
08 中國(guó)企業(yè)的行動(dòng)方向
面對(duì)物理AI的浪潮，中國(guó)企業(yè)需要從幾個(gè)方面著手應(yīng)對(duì)：
第一，加強(qiáng)AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。目前美國(guó)占據(jù)全球七成以上算力，中國(guó)僅占15%，這種不平衡必須改變。
第二，建立行業(yè)數(shù)據(jù)聯(lián)盟。在保障數(shù)據(jù)安全的前提下，推動(dòng)制造業(yè)數(shù)據(jù)的共享與應(yīng)用，加速AI在工業(yè)場(chǎng)景的落地。
第三，強(qiáng)化產(chǎn)教融合。就像我們青龍防水補(bǔ)漏學(xué)院的做法，把一線經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)化、課程化，加速技術(shù)傳承與創(chuàng)新。
第四，專注細(xì)分領(lǐng)域深度。在物理AI的通用能力之外，培養(yǎng)在特定行業(yè)的精深專業(yè)知識(shí)。防水維修看起來簡(jiǎn)單，實(shí)際上涉及建筑材料學(xué)、結(jié)構(gòu)力學(xué)、施工工藝等多元知識(shí)，這種復(fù)合型經(jīng)驗(yàn)正是AI最難掌握的。
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演講結(jié)束后的深夜，我站在公司研發(fā)中心的落地窗前，看著樓下實(shí)操基地里還在練習(xí)的學(xué)員。他們中有人曾是房地產(chǎn)公司的工程師，有人是裝修公司的項(xiàng)目經(jīng)理，現(xiàn)在都轉(zhuǎn)型來做防水維修創(chuàng)業(yè)。
技術(shù)的進(jìn)步從不會(huì)因人的擔(dān)憂而停下腳步，就像當(dāng)年互聯(lián)網(wǎng)沖擊實(shí)體店時(shí)，許多人恐懼卻也有許多人抓住了新機(jī)遇。物理AI的到來，對(duì)制造業(yè)是挑戰(zhàn)也是機(jī)遇——它會(huì)淘汰一些崗位，也會(huì)創(chuàng)造新的需求。
對(duì)于防水維修這樣的傳統(tǒng)行業(yè)，我們既不必過度恐慌AI的替代，也不能固步自封拒絕新技術(shù)。28年來，青龍從手工作坊發(fā)展到擁有三大生產(chǎn)基地、近千家經(jīng)銷商的企業(yè)，靠的正是對(duì)技術(shù)的持續(xù)投入和對(duì)市場(chǎng)變化的敏銳應(yīng)對(duì)。
真正的競(jìng)爭(zhēng)力，從來不是固守過去的優(yōu)勢(shì)，而是在變化中找到新的立足點(diǎn)。 對(duì)于中國(guó)的制造業(yè)和像我們這樣的傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)來說，面對(duì)物理AI浪潮，最需要的或許是保持那份在實(shí)體世界中解決真實(shí)問題的能力和耐心。
[宋叔聊商業(yè)持續(xù)輸出防水維修創(chuàng)業(yè)、獲客、材料、技術(shù)、方案培訓(xùn)的干貨，喜歡可以點(diǎn)個(gè)關(guān)注、收藏、轉(zhuǎn)發(fā)。]
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