这是我的第380篇专栏文章。

7月17日，在第三届链博会活动中，英伟达公司创始人兼CEO黄仁勋与之江实验室主任、阿里云创始人王坚进行炉边谈话，阐述了人工智能的下一个浪潮与产业金矿是物理AI。

在刚刚过去的十余年里，人工智能的技术演进呈现出每三到五年一次范式跃迁的加速度。回顾AI的历史，我们经历了感知AI让机器看懂世界；生成式AI让机器创造内容；代理式AI让机器具备初步逻辑分解和复杂问题求解能力。如今，全球产业界与科技巨头的目光，正聚焦于最新一次跃迁：物理AI。

这一新范式的本质，是让AI从虚拟世界的算法转化为现实世界的超级劳动力。与前三次AI浪潮不同，物理AI标志着AI首次具备了行动力：它不再只是在屏幕上理解或生成，而是直接以机器人、自动驾驶车辆、工业智能体等实体形态参与真实世界的资源配置与价值创造。

我国正处在这场全球AI新竞赛的战略窗口期。

7月18日，工业和信息化部三箭齐发，密集发布多项关键政策，涉及：

1.加快实施“人工智能+”行动，推动大模型在制造业重点行业落地部署；
2.培育一批高水平数字化转型服务商，推动企业向“产品+服务”转变；
3.组织开展“人工智能+软件”行动，加速软件智能化进程。

这些政策的共同指向，正是让AI不止于“会说话”，而是“能干活”。它们不仅为物理AI的发展提供顶层设计指导，也为智能体在制造、软件、服务等关键产业的部署提供了现实的落地通道。政策的持续加码与产业链协同创新，为物理AI的场景化应用、标准建设和生态共建提供了坚实土壤。

本文将以此为起点，深入探讨物理AI如何成为中国新质生产力的核心引擎，以及AIoT智能体如何引领产业重构。

“物理AI+AIoT智能体”成为数字经济“新基建”

在人工智能最新的技术语境下，我们在面对物理AI、AI智能体、AIoT智能体等概念时，难免会有些困惑。厘清这些核心概念，是理解AIoT智能体如何成为新质生产力底座的前提。

物理AI强调的不仅是让机器能看见世界，更重要的是让机器能够动手参与，具备在现实世界中感知、决策与执行的全链路能力。这种能力的外化，体现在形形色色的机器形态中，比如机器人、自动驾驶车辆、智能装备等，它们都属于物理AI的能力落点。

与此同时，AI智能体则是指那些能够自主感知、认知、推理甚至部分执行任务的智能系统。它可以是聊天机器人这样的纯软件形态，也可以是具备物理行动力的软硬件结合体。

而AIoT智能体，是在物理AI基础上，与物联网的泛在连接能力深度融合的产物。这意味着，AIoT智能体不仅在数字空间会思考，更能在物理空间会干活，并且能够与环境中成千上万的设备、传感器高效协同。

物理AI代表了AI的“能力内核”，AI智能体是AI能力的软件化表达，AIoT智能体则是二者协同、融合物联网后，在产业大规模场景下实现闭环与经济价值释放的“超级智能体”。

物理AI与AIoT智能体二者协同，才能在大规模产业场景中释放最真实的生产力和经济价值。

物理AI赋予了智能体“懂物理、能干活”的灵魂，而AIoT智能体则是让这种灵魂在产业、城市、生活等复杂空间中实现规模化落地的有效载体。

如果说传统AI智能体更多停留在认知层面，那么AIoT智能体的突破，在于它们能够实现“感知-决策-执行-反馈-经济结算”的全链路闭环。

未来的产业竞争，终将由参数规模的虚拟战争，转向智能体闭环能力的价值战争。比拼的焦点，将是谁的智能体更懂物理世界、更能行动、更善协作、更会结算。

国家政策对这一趋势已经给出明确指引。工信部连续发布“人工智能+”行动、大模型落地制造业、数字化转型、AI+软件等政策，强调要加快大模型在制造业等重点行业的落地部署。

AI模型+物理世界，正在成为中国新质生产力和产业升级的底座型基础设施。

这一“新基建”不仅是算力和算法的升级，更是智能体与物理世界深度融合的产业范式转型。政策推动下，AIoT智能体和物理AI已经成为推动“人工智能+”高质量发展的关键抓手。

AIoT智能体驱动的“产品+服务”新格局

在数字化转型的新浪潮下，很多企业正面临着服务模式与生产力结构的根本重构。传统的卖产品已经无法满足日益复杂和动态的市场需求，“产品+服务”的深度融合，正在成为AIoT智能体落地产业的核心路径。

AIoT智能体不仅是硬件形态的升级，更是服务能力的智能化延伸——它们不断在线学习、持续感知环境、主动响应需求、实现价值闭环，并能通过平台化和订阅化模式为客户提供持续服务。这种模式的本质，是把单一交付转变为智能服务，从而大幅提升企业的复购率、客户黏性和服务溢价。

在这样的产业升级趋势中，越来越多的企业已经走在了“产品+服务”的创新前沿。例如，海南华铁近期成功发行首批1000万元基于区块链的非金融RWA（真实世界资产），就是其中的典型代表。

海南华铁的非金融RWA项目不仅率先打通了传统设备租赁+Web3资产数字化路径，也为AIoT智能体驱动的平台化服务+机器经济模式提供了可供探索的现实样本。目前公司已累计实现上链资产260亿元，设备综合运营服务也逐步实现线上化、轻资产化、平台化。这一案例充分打开了AIoT智能体、数字资产、开源创新与产业协同如何在国家政策引导下，推动企业服务、资产运营和产业生态全面升级的想象空间。

传统制造资产的财务曲线是一条典型的前高后低形态：先在资产负债表上记录一笔沉重的机器设备采购CAPEX，然后在未来五到十年里以折旧的形式缓慢释放价值。

机器经济把这条曲线倒了个儿：同一台设备被装上嵌入式模型、边缘钱包和链上结算逻辑之后，变成按分钟、按工序甚至按结果计价的智能劳动力，企业不再需要一次性购买设备，而是按使用时长或产出直接在利润表上列支OPEX。

现金流随之发生转变：

• 第一，制造企业的初始资金占用骤降，设备上线周期从“谈合同→下订单→等待交货”缩短为“签合约→开通钱包→立即启用”，释放出的资金可以用于研发或市场扩张。

• 第二，设备供应商的收入由单笔销售转为持续性现金流，账龄大幅缩短；稳定币的秒级收款让应收账款几乎归零，资产周转率显著提升。

• 第三，资本市场对这两类主体的估值逻辑同步切换：制造企业因为资产变轻、现金流更稳而获得更高的ROIC，设备供应商因可预期的经常性收入而享受SaaS化溢价。

CAPEX被切割成细粒度的OPEX，机器从固定资产蜕变为可编程、可计价、可金融化的生产力节点——这正是物理AI打开的财务想象空间。

因此，在AIoT智能体经济时代，企业的核心竞争力不再只是拥有多少设备，而在于能否构建起面向行业和场景的智能体网络以及自我进化的服务能力。

这要求企业必须从底层架构到运营模式进行系统性升级。

标准体系的建设、开放与开源生态的繁荣成为智能体大规模落地与行业协同的关键支撑。标准不仅保证了不同厂商、不同平台之间的互联互通与安全协作，还为AIoT智能体的可复用、可迁移和可持续创新提供了基础。

另一方面，开源生态也不可或缺，开源加速了AI算法、智能体操作系统、行业应用平台等底座型创新的快速迭代和大规模推广，使产业各方能够低门槛共享技术红利，共建智能体产业生态。

智造与服务并进：中国AIoT的本土突破与全球引领

中国作为全球制造业大国，正在经历一场前所未有的产业跃迁。过去数十年，我国凭借庞大的产业链体系和工程能力，实现了从世界工厂到智能制造与服务的历史性跨越。然而，未来我们要进一步提升全球竞争力，必须从制造业大国向服务业大国转型，实现“制造能力”向“制造服务能力”的根本性升级。

这种转型的关键，正是在于如何将我国在物理世界的工程能力、产业组织和规模化落地的优势，转化为智能体驱动的服务输出能力。AI将在这个转化过程中发挥难以替代的核心作用。

首先，AI和AIoT智能体是连接制造业与服务业的桥梁。它们能够让传统的制造资源和工程设备，不再只是“被动的资产”，而是转化为可以实时感知、智能调度、自主服务的“产业智能体”。

举例来说，一个装备制造企业可以通过AIoT智能体，将原本只能销售的工业设备转化为设备即服务的新商业模式，在全球范围内实现远程监控、预测性维护、智能租赁与资产管理。

这意味着，制造企业的价值不再体现在卖出多少台设备，而在于为全球客户提供持续、智能、个性化的产品+服务解决方案，实现由产品输出向能力输出的转变。

这一转化过程需要经历几个关键步骤，如上图所示。我国拥有世界最丰富的产业场景、最庞大的工程师群体和最具韧性的创新生态，这为实现AIoT智能体规模化落地和生态共建提供了独特优势。通过制定开放的技术标准、推动开源协作、构建行业级智能体平台，我们有能力将本土积累的经验，沉淀为全球可借鉴的产业底层标准和生态模板。

写在最后

随着物理AI和AIoT智能体的发展浪潮，中国正站在新一轮产业变革的关键节点。本文梳理了“产品+服务”新生态的崛起、企业在智能体创新和RWA等数字资产领域的实际探索，以及制造业向服务业转型的系统路径。可以看到，AIoT智能体不仅是加快“制造”向“制造服务”进化的核心引擎，更有望推动我国的重点产业实现由规模优势向能力输出、由本土创新向全球范式的跃升。

把握AIoT智能体经济的战略窗口，既是中国新质生产力的成长机遇，也是全球产业格局重塑的必由之路。

参考资料：

1.黄仁勋定义AI新浪潮 物理AI被推向前台 它为何如此重要？，来源：东方财富网
2.信息量很大：2025.7.17王坚对话黄仁勋实录，来源：Datawhale
3.海南华铁成功发行首批1000万元非金融RWA产品，来源：海南华铁