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一家防水維修公司董事長的辦公桌上，一份關于物理AI將顛覆制造業(yè)的報告旁邊，放著一張泛黃的工程圖紙——那是28年前他創(chuàng)業(yè)時手繪的第一份防水方案。

昨天在CES上聽完黃仁勛那場長達90分鐘的演講，我的第一反應不是激動，而是一種實實在在的危機感。這位AI教父不再滿足于只做生成式AI，而是亮出了一整套“物理AI”的武器，目標直指現(xiàn)實世界的生產(chǎn)制造。

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01 從虛擬世界到物理世界的AI跨越

黃仁勛演講的核心，可以用一句話概括：如何降低物理AI的開發(fā)成本。

所謂的物理AI，是讓機器人、自動駕駛汽車等系統(tǒng)在真實世界里感知、理解并執(zhí)行復雜動作的人工智能。這與我們熟知的生成式AI有本質區(qū)別。

我們搞防水維修的都知道，理論再好也得經(jīng)得起實際檢驗。實驗室里的防水材料數(shù)據(jù)再漂亮，如果到了真實建筑上無法應對熱脹冷縮、地基沉降、氣候變化，那就是紙上談兵。

物理AI面臨同樣的挑戰(zhàn)。它不像ChatGPT那樣只需要處理文字信息，而是要在三維空間里理解物理規(guī)律，做出準確動作。這種AI訓練成本極高，因為每一次錯誤都可能在現(xiàn)實中造成物質損失。

02 Vera Rubin平臺：讓AI“學得起”現(xiàn)實世界

黃仁勛這次推出的Vera Rubin平臺，核心目標就是解決這個成本問題。它在推理性能上做了巨大提升，最強可將成本降至Blackwell平臺的十分之一。

這讓我想起我們防水行業(yè)的痛點。許多剛入行的創(chuàng)業(yè)者最大的顧慮就是“學技術太貴”——去參加防水培訓要花錢，購買設備要花錢，實際施工中因為經(jīng)驗不足造成的材料浪費更要花錢。

青龍防水補漏學院為什么能八年幫助上千創(chuàng)業(yè)者成功？因為我們建了2000平方米的真實模擬建筑構造實操基地。學員可以在1：1還原的衛(wèi)生間、陽臺、地下室反復練習，用壞多少材料都沒關系，關鍵是把技能真正掌握。

英偉達的Cosmos模型也是同樣思路。它提供高度仿真的虛擬環(huán)境，讓機器人可以在里面反復試錯，直到技術成熟再投入現(xiàn)實應用。這種“先模擬后實戰(zhàn)”的方法，正是降低技術門檻的關鍵。

03 制造業(yè)面臨的新挑戰(zhàn)

一旦物理AI成熟并應用于工業(yè)領域，將對制造業(yè)格局產(chǎn)生顛覆性影響。中國龐大的工程師和技術工人優(yōu)勢可能被嚴重稀釋。

這就像我們防水行業(yè)正經(jīng)歷的變化。傳統(tǒng)上，一個經(jīng)驗豐富的堵漏師傅需要十年以上現(xiàn)場磨練，才能對各種滲漏問題應對自如。但現(xiàn)在，通過系統(tǒng)培訓、標準化工藝和專用材料，我們可以在三個月內(nèi)讓一個新手掌握80%的常見滲漏處理方法。

AI如果能夠理解和執(zhí)行復雜制造過程，那么美國就可能借助機器人和自動化重新獲得制造業(yè)優(yōu)勢。這對我們來說意味著訂單減少和崗位收縮的潛在風險。

04 自動駕駛領域的“降維打擊”

英偉達與奔馳合作，計劃在2026年推出搭載Alpamayo自動駕駛模型的新車。這意味著英偉達從GPU供應商變成了自動駕駛解決方案的直接競爭者。

這不禁讓我想起防水行業(yè)的品牌競爭。作為有著28年經(jīng)驗的防水企業(yè)，我們見證了無數(shù)品牌的起起落落。有些曾經(jīng)只做材料供應的廠家，看到下游施工利潤可觀，也開始組建自己的工程隊伍，與曾經(jīng)的經(jīng)銷商搶生意。

這種情況對行業(yè)生態(tài)是種破壞。供應商和經(jīng)銷商之間需要的是共生共贏，而不是零和博弈。英偉達的這次跨界，很可能會在智能駕駛領域引發(fā)類似的市場重構。

05 數(shù)據(jù)安全與新工業(yè)競賽

更令人擔憂的是數(shù)據(jù)維度。軟銀試圖收購ABB機器人業(yè)務，英偉達與富士通、安川電機合作，這些動作背后都有一個共同目標：獲取工廠一線的生產(chǎn)數(shù)據(jù)。

物理AI的訓練離不開真實世界的數(shù)據(jù)。生成式AI可以靠互聯(lián)網(wǎng)上的文字圖片訓練，但物理AI需要的是機器運轉、生產(chǎn)流程、質量控制等實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)。

在我們防水行業(yè)，滲漏治理方案數(shù)據(jù)庫是企業(yè)的核心資產(chǎn)。28年來，青龍積累了成千上萬的案例數(shù)據(jù)——不同建筑結構、不同氣候條件、不同使用場景下的滲漏原因和治理方案。這些數(shù)據(jù)如果泄露，競爭對手就可以快速復制我們的經(jīng)驗。

對于使用ABB、安川設備的中國工廠來說，如果生產(chǎn)數(shù)據(jù)被用于訓練美國的AI，就等于把自己的核心競爭力拱手讓人。

06 中國制造業(yè)的獨特優(yōu)勢與應對之策

面對這種趨勢，我們既要清醒認識挑戰(zhàn)，也不能妄自菲薄。美國在算力上有優(yōu)勢，但我們在落地經(jīng)驗上無可替代。

這就像美國雖然有頂尖的工業(yè)仿真軟件，但在高超音速導彈領域卻落后于中國。為什么？因為他們沒有足夠的高超音速風洞實驗數(shù)據(jù)。仿真再先進，也替代不了真實世界的物理驗證。

中國作為制造業(yè)大國，擁有世界上最完整的工業(yè)體系、最多的工廠應用場景。機器人要真正“學會”工業(yè)生產(chǎn)，必須在真實工廠里反復實踐。這一點上，我們有著天然的數(shù)據(jù)積累優(yōu)勢。

在防水維修領域，我們也面臨類似的機遇與挑戰(zhàn)。許多創(chuàng)業(yè)者擔心AI會取代傳統(tǒng)技能，但實際上，AI最先取代的是那些重復性、標準化的工作，而對于需要現(xiàn)場判斷、經(jīng)驗積累的復雜滲漏治理，老師的價值反而更加凸顯。

07 實體經(jīng)驗的不可替代性

英偉達的Cosmos模型可以模擬工廠環(huán)境，但模擬永遠基于已有的物理規(guī)律認知?，F(xiàn)實世界總有超出預期的復雜情況。

我在防水行業(yè)28年，遇到過太多教科書上沒有的滲漏案例。有一次，某市一棟高層建筑的外墻滲水，我們排查了所有常規(guī)原因都找不到問題所在。最后發(fā)現(xiàn)是因為附近新建的地鐵隧道施工，改變了地下水流向，導致建筑基礎受力變化產(chǎn)生微裂縫。

這種跨系統(tǒng)、跨領域的復雜問題，需要的是對建筑結構、地質水文、材料性能的綜合理解，而不僅僅是數(shù)據(jù)分析能力。同樣，制造業(yè)中的許多問題也需要現(xiàn)場工程師的經(jīng)驗判斷。

08 中國企業(yè)的行動方向

面對物理AI的浪潮，中國企業(yè)需要從幾個方面著手應對：

第一，加強AI基礎設施建設。目前美國占據(jù)全球七成以上算力，中國僅占15%，這種不平衡必須改變。

第二，建立行業(yè)數(shù)據(jù)聯(lián)盟。在保障數(shù)據(jù)安全的前提下，推動制造業(yè)數(shù)據(jù)的共享與應用，加速AI在工業(yè)場景的落地。

第三，強化產(chǎn)教融合。就像我們青龍防水補漏學院的做法，把一線經(jīng)驗系統(tǒng)化、課程化，加速技術傳承與創(chuàng)新。

第四，專注細分領域深度。在物理AI的通用能力之外，培養(yǎng)在特定行業(yè)的精深專業(yè)知識。防水維修看起來簡單，實際上涉及建筑材料學、結構力學、施工工藝等多元知識，這種復合型經(jīng)驗正是AI最難掌握的。

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演講結束后的深夜，我站在公司研發(fā)中心的落地窗前，看著樓下實操基地里還在練習的學員。他們中有人曾是房地產(chǎn)公司的工程師，有人是裝修公司的項目經(jīng)理，現(xiàn)在都轉型來做防水維修創(chuàng)業(yè)。

技術的進步從不會因人的擔憂而停下腳步，就像當年互聯(lián)網(wǎng)沖擊實體店時，許多人恐懼卻也有許多人抓住了新機遇。物理AI的到來，對制造業(yè)是挑戰(zhàn)也是機遇——它會淘汰一些崗位，也會創(chuàng)造新的需求。

對于防水維修這樣的傳統(tǒng)行業(yè)，我們既不必過度恐慌AI的替代，也不能固步自封拒絕新技術。28年來，青龍從手工作坊發(fā)展到擁有三大生產(chǎn)基地、近千家經(jīng)銷商的企業(yè)，靠的正是對技術的持續(xù)投入和對市場變化的敏銳應對。

真正的競爭力，從來不是固守過去的優(yōu)勢，而是在變化中找到新的立足點。 對于中國的制造業(yè)和像我們這樣的傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)來說，面對物理AI浪潮，最需要的或許是保持那份在實體世界中解決真實問題的能力和耐心。

[宋叔聊商業(yè)持續(xù)輸出防水維修創(chuàng)業(yè)、獲客、材料、技術、方案培訓的干貨，喜歡可以點個關注、收藏、轉發(fā)。]

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