一家防水维修公司董事长的办公桌上，一份关于物理AI将颠覆制造业的报告旁边，放着一张泛黄的工程图纸——那是28年前他创业时手绘的第一份防水方案。

昨天在CES上听完黄仁勋那场长达90分钟的演讲，我的第一反应不是激动，而是一种实实在在的危机感。这位AI教父不再满足于只做生成式AI，而是亮出了一整套“物理AI”的武器，目标直指现实世界的生产制造。

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01 从虚拟世界到物理世界的AI跨越

黄仁勋演讲的核心，可以用一句话概括：如何降低物理AI的开发成本。

所谓的物理AI，是让机器人、自动驾驶汽车等系统在真实世界里感知、理解并执行复杂动作的人工智能。这与我们熟知的生成式AI有本质区别。

我们搞防水维修的都知道，理论再好也得经得起实际检验。实验室里的防水材料数据再漂亮，如果到了真实建筑上无法应对热胀冷缩、地基沉降、气候变化，那就是纸上谈兵。

物理AI面临同样的挑战。它不像ChatGPT那样只需要处理文字信息，而是要在三维空间里理解物理规律，做出准确动作。这种AI训练成本极高，因为每一次错误都可能在现实中造成物质损失。

02 Vera Rubin平台：让AI“学得起”现实世界

黄仁勋这次推出的Vera Rubin平台，核心目标就是解决这个成本问题。它在推理性能上做了巨大提升，最强可将成本降至Blackwell平台的十分之一。

这让我想起我们防水行业的痛点。许多刚入行的创业者最大的顾虑就是“学技术太贵”——去参加防水培训要花钱，购买设备要花钱，实际施工中因为经验不足造成的材料浪费更要花钱。

青龙防水补漏学院为什么能八年帮助上千创业者成功？因为我们建了2000平方米的真实模拟建筑构造实操基地。学员可以在1：1还原的卫生间、阳台、地下室反复练习，用坏多少材料都没关系，关键是把技能真正掌握。

英伟达的Cosmos模型也是同样思路。它提供高度仿真的虚拟环境，让机器人可以在里面反复试错，直到技术成熟再投入现实应用。这种“先模拟后实战”的方法，正是降低技术门槛的关键。

03 制造业面临的新挑战

一旦物理AI成熟并应用于工业领域，将对制造业格局产生颠覆性影响。中国庞大的工程师和技术工人优势可能被严重稀释。

这就像我们防水行业正经历的变化。传统上，一个经验丰富的堵漏师傅需要十年以上现场磨练，才能对各种渗漏问题应对自如。但现在，通过系统培训、标准化工艺和专用材料，我们可以在三个月内让一个新手掌握80%的常见渗漏处理方法。

AI如果能够理解和执行复杂制造过程，那么美国就可能借助机器人和自动化重新获得制造业优势。这对我们来说意味着订单减少和岗位收缩的潜在风险。

04 自动驾驶领域的“降维打击”

英伟达与奔驰合作，计划在2026年推出搭载Alpamayo自动驾驶模型的新车。这意味着英伟达从GPU供应商变成了自动驾驶解决方案的直接竞争者。

这不禁让我想起防水行业的品牌竞争。作为有着28年经验的防水企业，我们见证了无数品牌的起起落落。有些曾经只做材料供应的厂家，看到下游施工利润可观，也开始组建自己的工程队伍，与曾经的经销商抢生意。

这种情况对行业生态是种破坏。供应商和经销商之间需要的是共生共赢，而不是零和博弈。英伟达的这次跨界，很可能会在智能驾驶领域引发类似的市场重构。

05 数据安全与新工业竞赛

更令人担忧的是数据维度。软银试图收购ABB机器人业务，英伟达与富士通、安川电机合作，这些动作背后都有一个共同目标：获取工厂一线的生产数据。

物理AI的训练离不开真实世界的数据。生成式AI可以靠互联网上的文字图片训练，但物理AI需要的是机器运转、生产流程、质量控制等实际生产数据。

在我们防水行业，渗漏治理方案数据库是企业的核心资产。28年来，青龙积累了成千上万的案例数据——不同建筑结构、不同气候条件、不同使用场景下的渗漏原因和治理方案。这些数据如果泄露，竞争对手就可以快速复制我们的经验。

对于使用ABB、安川设备的中国工厂来说，如果生产数据被用于训练美国的AI，就等于把自己的核心竞争力拱手让人。

06 中国制造业的独特优势与应对之策

面对这种趋势，我们既要清醒认识挑战，也不能妄自菲薄。美国在算力上有优势，但我们在落地经验上无可替代。

这就像美国虽然有顶尖的工业仿真软件，但在高超音速导弹领域却落后于中国。为什么？因为他们没有足够的高超音速风洞实验数据。仿真再先进，也替代不了真实世界的物理验证。

中国作为制造业大国，拥有世界上最完整的工业体系、最多的工厂应用场景。机器人要真正“学会”工业生产，必须在真实工厂里反复实践。这一点上，我们有着天然的数据积累优势。

在防水维修领域，我们也面临类似的机遇与挑战。许多创业者担心AI会取代传统技能，但实际上，AI最先取代的是那些重复性、标准化的工作，而对于需要现场判断、经验积累的复杂渗漏治理，老师的价值反而更加凸显。

07 实体经验的不可替代性

英伟达的Cosmos模型可以模拟工厂环境，但模拟永远基于已有的物理规律认知。现实世界总有超出预期的复杂情况。

我在防水行业28年，遇到过太多教科书上没有的渗漏案例。有一次，某市一栋高层建筑的外墙渗水，我们排查了所有常规原因都找不到问题所在。最后发现是因为附近新建的地铁隧道施工，改变了地下水流向，导致建筑基础受力变化产生微裂缝。

这种跨系统、跨领域的复杂问题，需要的是对建筑结构、地质水文、材料性能的综合理解，而不仅仅是数据分析能力。同样，制造业中的许多问题也需要现场工程师的经验判断。

08 中国企业的行动方向

面对物理AI的浪潮，中国企业需要从几个方面着手应对：

第一，加强AI基础设施建设。目前美国占据全球七成以上算力，中国仅占15%，这种不平衡必须改变。

第二，建立行业数据联盟。在保障数据安全的前提下，推动制造业数据的共享与应用，加速AI在工业场景的落地。

第三，强化产教融合。就像我们青龙防水补漏学院的做法，把一线经验系统化、课程化，加速技术传承与创新。

第四，专注细分领域深度。在物理AI的通用能力之外，培养在特定行业的精深专业知识。防水维修看起来简单，实际上涉及建筑材料学、结构力学、施工工艺等多元知识，这种复合型经验正是AI最难掌握的。

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演讲结束后的深夜，我站在公司研发中心的落地窗前，看着楼下实操基地里还在练习的学员。他们中有人曾是房地产公司的工程师，有人是装修公司的项目经理，现在都转型来做防水维修创业。

技术的进步从不会因人的担忧而停下脚步，就像当年互联网冲击实体店时，许多人恐惧却也有许多人抓住了新机遇。物理AI的到来，对制造业是挑战也是机遇——它会淘汰一些岗位，也会创造新的需求。

对于防水维修这样的传统行业，我们既不必过度恐慌AI的替代，也不能固步自封拒绝新技术。28年来，青龙从手工作坊发展到拥有三大生产基地、近千家经销商的企业，靠的正是对技术的持续投入和对市场变化的敏锐应对。

真正的竞争力，从来不是固守过去的优势，而是在变化中找到新的立足点。 对于中国的制造业和像我们这样的传统行业企业来说，面对物理AI浪潮，最需要的或许是保持那份在实体世界中解决真实问题的能力和耐心。

[宋叔聊商业持续输出防水维修创业、获客、材料、技术、方案培训的干货，喜欢可以点个关注、收藏、转发。]

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