第九章 物理AI（2/2）

沈燃在架构图旁边写了五个字，“把它作为独立模块嵌入……”

合上笔帽。“现在算法在仿真里跑得很好，但仿真代替不了实际物理交互。”

“需要融资三千万用於概念验证、模型验证？”

“是的”

林风在心里过了一遍这个数字。三千万不算天文数字，但对於一个还没真实场景应用过的算法来说，没有投资人敢直接出到这个量级。

“我建议先做个轻量版的概念验证。三个月周期，一百万的规模。就验证一件事——在初级真实场景的核心能力。拿到第一批物理交互数据，用数据去撬下一轮钱。你们实验室能出匹配资金吗？或者学校有相关专项？”

沈燃想了想。“学院有一笔研发经费，大概能出三十万左右。再往上要走学校层面，流程太长。”

“加上江城市科技局的概念验证专项，我听说你们中部大学技术转移办公室今年拿到了总额2000万的额度，配下来就够了。这个专项申报材料我帮你来写，政策我已提前梳理过。”林风在笔记本上写下几个字：轻量级概念验证。

“核心方案需要你出——三个月、一百万以內，验证什么、怎么验证、预算怎么拆。”

沈燃打开电脑……

10分钟后，沈燃展示了一个可视化流程图与工作任务包。

“三个月的话，我们可以这样……”

“预算只要九十几万？”

“是的。”

“那就按100万申请，別忘了还有其他成本。”

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面谈结束后，林风把沈燃送到电梯口。电梯门合上，他在走廊里站了一会儿。

回到公寓，他在书桌前坐下，拿著沈燃留下的架构图仔细翻看。物理ai这层技术逻辑——它与大语言模型的根本差异在於数据来源：大语言模型依赖的是已有知识，物理ai的交互数据必须从真机实验中逐条採集。

说实话，这个算法比较早期，但……顶不住其巨大的想像空间。

闭眼……

打开面板。

这次系统没有给任何直接答案，是基於已掌握的信息和沈燃的技术特徵，帮他將几个关键问题逐一拆解。

还做了一件事：把沈燃的技术具体推演到工业场景能力矩阵中去。林风脑海中浮现的矩阵非常具体，针对不同作业场景评估沈燃方案的实施条件：產线上工件一致性高的场景部署最快，物流拣选中的非標物体次之，人形机器人的全场景適应最远——也是最具有想像力的地方。

想像一下，如果机器人不需要遥控器和预编程了……

那意味著什么？

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把今天的沟通整理成一份简要的进展说明，发给苏晚。写到最后，犹豫了一下，还是加了一段自己的判断：“……我建议分两阶段推进：先做轻量级概念验证，用三个月验证核心能力，同步对接產业方和投资方；拿到数据后再启动全面验证和正式融资。轻量验证的资金先申请用公共概念验证资金加学院配资解决。”

苏晚的消息回来时，快十点了。

“蛮好的，技术定位没问题。路径分两阶段也合理。这个项目你盯紧，后续融资我可以帮你。”

窗外，园区的路灯亮了一整排。远处火车汽笛声穿过雨后的空气，闷闷的，像从很远的地方传过来。

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关於物理ai的討论，读者朋友可以自己搜索一下。

很多人会吐槽现在机器人是遥控玩具，其实没必要。

这些都是未来的基础，探索是值得的。