物理AI重塑中国制造竞争力：从“世界工厂”向“工业基础模型”跃迁

事件概述

物理AI（Physical AI）是指将人工智能嵌入机器人、无人机、智能产线等物理系统，使其在真实动态环境中完成感知、决策与执行。文章认为，中国制造正面临“世界工厂”模式承压与新一代技术机遇并存的节点；能否借助物理AI形成新的生产模型，决定其能否从“世界工厂”迈向“工厂的工厂”和“工业基础模型”，进而影响全球贸易格局。

核心信息

• 贸易角色转变：2025年至2026年，全球贸易呈现地缘政治距离缩短、运输距离仍长的特征。麦肯锡全球研究院数据显示，全球贸易平均地缘政治距离从2010年代初的3.5降至2023年的3.1，平均运输距离仍约5200公里。中国消费品出口增速放缓，中间品与资本货物出口明显上升；2026年初电子与机械产品出口同比增长21.8%，东盟、印度、墨西哥等新兴制造中心的关键生产要素日益依赖中国供给。

• 中美物理AI路径分化：美国走“模型驱动型创新”，依托封闭体系、高端算力与软硬件一体化；中国走“场景驱动型创新”，依托开放平台、产业协同与快速降本。2024年中国工业机器人新增安装量约29.5万台，占全球54%，美国仅3.4万台；中国在役工业机器人超过200万台，传感器和伺服电机等核心零部件成本比美国低30%以上。典型企业对比上，特斯拉采用“垂直整合+算力压制+统一底座”路径，小鹏则以“算法优化+多终端协同+场景突破”为方向。大规模生产环境产生的运行数据持续反哺模型迭代，形成“设备-数据-模型-生产”的循环机制。

• 自动化形态与组织变革：自动化正从基于固定规则的刚性控制，转向具备跨任务、跨场景迁移能力的具身智能体系；工业基础模型（IFM）是重要技术支点。这一步被视为迈向“工业5.0”的重要标志。生产决策权从集中的中高层向一线分散，组织结构趋于扁平化，人机协同下岗位边界被重新划分。物理AI还有助于优化能耗、降低高强度高风险岗位的安全隐患，改善制造业ESG表现。

• 全球制造的结构分布：文章以“自动化/物理AI成熟度”和“中国产业链耦合度”为轴，将全球制造体系分为四类：高自动化高耦合的中国本土及部分东盟基地；低自动化高耦合的非洲、南亚外延生产带；低自动化低耦合的边缘经济体；高自动化低耦合的美欧日“选择性去中国化”体系。对应形成中国路径、欧美路径、东南亚路径和非洲路径。

值得关注

未来30年制造范式预计分三阶段演进：

• 2025年至2035年：从AI增强劳动力走向人机协同生产，工业机器人密度持续上升，汽车、3C电子、电池与光伏等行业部分产线接近“准全机器人化”。
• 2035年至2045年：重心转向系统整合与输出，物理AI贯通设计、工艺、排产、维护与供应链，中国若在机器人硬件、具身模型和工业数据上保持优势，对外输出将从单一设备转向“系统+标准+服务”。
• 2045年至2055年：区位选择不再以劳动力成本为导向，而取决于能源供给、算力资源、算法能力与机器人供应链的综合配置；中国可能从具体生产节点转向全球制造规则与能力的提供者。

文章还提出，企业应争夺“新控制权”而非单纯追风口：一是从产品输出转向标准与模型输出，把物理AI视为行业操作系统；二是围绕人机协同重构岗位与组织；三是强化“物理-数字”双重韧性，在关键节点配置本地算力与自治能力，并通过多区域生产网络分散风险。