今年3月 ，前Meta首席科学家、图灵奖得主杨立昆牵头成立的AMI Labs拿下10.3亿美元种子轮融资；险些统一时期 ，斯坦福大学教授、“AI教母”李飞飞缔造的World Labs也实现了约10亿美元融资 。
两位学界大拿躬身入局物理AI背后 ，只管彼此技术蹊径分歧 ，但都指向了统一个判断：当前大说话模型无法单独通往AGI ，AI必须理解物理世界 。
北京智源人为智能钻研院院长王仲远在2月的一场会商中坦言 ，此刻“还约有到具身智能的‘ChatGPT时刻’ 。”清华大学汪玉教授也指出 ，当前物理环境齐全萦绕人设计 ，要求机械人以人类感知能力去适应并不合理 。
物理AI ，是将感知、决策与进建能力深度嵌入机械人、智能设备、自动化产线等物理实体 ，使其在动态的真实环境中自主执行工作 。
如谷歌DeepMind颁布Gemini Robotics-ER 1.6模型 ，加码机械人空间推理 ，并与波士顿动力合作将大模型部署到Atlas人形机械人上；特斯拉把FSD自动驾驶算法与Optimus人形机械人缜密耦合 ，将本钱支出上调至200亿美元 ，弗里蒙奸细厂的Model S/X出产线已刷新为Optimus出产线 。
视线转向中国市场 ，从前一段功夫里 ，一家新能源企业——蓝图科技集团（下称：蓝图） ，靠着在物理AI上的提前卡位 ，跑出了一条截然分歧的蹊径 。其选择了一个被好多人忽略但更深层的切入点 ，AI电力系统 。
若何让一样的功率带宽接入更多的GPU？若何让一样的电力可能产生更多的Token？在一样的投资成本下 ，若何用更多的绿电来降低电力成本？
张雷提到 ，“电力系统在成为人为智能的主体工程 ，AI的电力系统 ，性质上是能源系统与智能系统融合的人为智能基础设施 。”
前者可能分析海量能源数据 ，实时协调发电、储能、电网调杜纂需要 ，推动能源边际成本趋近于零；形象大模型则是“物理AI皇冠上的明珠” ，据相识 ，蓝图天机能实现分钟级精准预测全球45天气象 ，为可再生能源奠定基础 。在全球顶尖形象AI评测中 ，天机已经脱颖而出 。
但这还远远不够 ，作为AI电力系统的开创者和实际者 ，蓝图的前瞻性和火速性在于 ，其已经在推动智能中枢、物理AI、下一代电力基础设施的深度融合 。
在这里 ，蓝图打造了“算电协同”国度战术的全球首个系统级实际样本——基于2GW ，100%可再生能源电力系统 ，通过EnOS和能源大模型 ，实现风电、光伏、储能、算力和氢能之间动态实时协同 ，并与腾讯合作通过AI电力系统优化算力工作的编排 。
同时 ，它打造了100%绿色电力、绿色算力和绿色氢能的三大绿色资产组合 。在AI的治理下 ，绿色资产系统收益都实现了最大化 ，让绿色氢能与绿色算力获得了极致的成本竞争力 。
而蓝图在物理AI上的超前布局、在AI电力系统的前瞻性一体化建设 ，肯定水平上也在持续加固面向未来的主题壁垒——当无数能源企业仍在内卷价值的时辰 ，蓝图已率先升维到能源系统与智能系统融合的新赛路上 。
科技巨头的布局逻辑某种水平上是趋同的：物理AI的复杂性超出任何单一公司的能力天堑 ，盛开生态的构建能力决定了一家企业面向未来的应变与扩大空间 。
“蓝图系”生态圈还在持续扩容 。今年4月 ，蓝图先后战术投资了具身智能头部公司地瓜机械人和无界动力 。更早之前 ，蓝图也屡次投资了慕帆动力 ，后者聚焦零碳清洁发电技术及产品开发 。
投资慕帆动力 ，蓝图客观上买通了“景致发电—绿电造氢氨—绿氢氨发电与储运”的齐全能量转化关环 ，解决了绿电“送不远”与“存不下”的物理瓶颈 ，实现了绿色电力的“空间转移”与“功夫转移” ，为物理AI生态提供了最基础的能量流通保险 。
去年9月 ，慕帆动力研发的全球首台氢氨双燃料燃气轮机下线 ，借助紧邻蓝图赤峰绿色氢氨项主张地理优势 ，实现了全球初次在燃气轮机测试、运行中全程使用绿氢绿氨 。
投资地瓜机械人 ，蓝图的逻辑则在于 ，随着AI能源系统对算力需要的持续攀升 ，算力效能与成本将成为物理AI贸易化的关键变量 ，蓝图得以将自身AI能源系统与具身智能算力深度耦合 ，形成“能源赋能算力、算力驱动智能”的双向关环 。
中层则是衔接算力基础设施与能源物理系统 。目前 ，蓝图已与腾讯在赤峰落地全球首个100%绿电直供数据中心（AIDC） ，综合能源成本降低超40% ，年碳减排达18万吨；
肯定水平上 ，倒剽三层之间以数据关环、算法协同和场景反馈实现深度耦合 ，其实共同组成了以能源系统为底座、为血脉、为肌体的向上成长的物理AI齐全价值链 。
蓝图所代表的价值不在聚光灯下 ，但举足轻沉——它是物理AI时期不成或缺的“能量中枢” ，也是目前唯逐一家从这一维度系统性卡位的公司 。
此表 ，中长远视角里 ，当物理AI的海潮从概想推演走向产业落地 ，真正的输赢手或许不在于谁造出了最聪明的机械人 ，而在于谁率先实现了“能源+算力+场景”的生态关环 。
“正如瓦特不仅创造了工业 ，也沉塑了能源 。能源不是AI的终点 ，而是AI的过程；能源不只是AI的底座 ，也是AI的血脉和肌体 。”在国度能源局大会现场 ，张雷如此说路 。
从对物理AI的生态布局到开创AI电力系统 ，从绿电直供的数据中心到与具身智能的深度耦合 ，从蓝图到“蓝图系” ，“能源+算力+场景”的关环逐步从构思造成现实 。
能够看到 ，在这场物理AI产业的布局中 ，蓝图在从“一步当先”迈向“步步当先” ，而对AI电力系统的建设 ，则体现出蓝图在能源、芯片、算力中心三者融合的索求 。这一开创性的行动 ，将打造未来人为智能的基础设施 ，或将沉新界说AI的底层竞争力 。
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