Nvidia与Hitachi正推动Physical AI（物理AI）从机器人场景进一步走向更广泛的基础设施领域。业内普遍认为，在列车、电网、工厂等真实系统中部署AI，其对精度、可靠性和验证体系的要求，明显高于生成式AI。

据日本IT媒体当地时间15日报道，Hitachi正以面向基础设施领域的AI解决方案“HMAX by Hitachi”为核心，加快相关业务布局。

在今年1月于美国拉斯维加斯举行的CES 2026上，Hitachi America首席营销官（CMO）Arya Barirani将Physical AI定义为“能够感知、推理，并与物理世界交互和行动的AI”。他表示，Physical AI的应用不应局限于机器人，变压器、输电网络、列车、信号系统、生物反应器等基础设施场景，同样是值得重点关注的落地方向。

这类应用的核心在于可靠性与准确性。Nvidia负责边缘AI与机器人业务的副总裁Tiffu Talala用“几个9”来说明不同场景对可靠性的要求：楼宇管理系统需要“6个9”，自动驾驶需要“10个9”，手术机器人则需要“15个9”。与生成式AI的失误多表现为信息偏差不同，Physical AI一旦发生误动作，影响的将是现实世界中的安全与运营。

除技术门槛外，基础设施场景还面临更严格的落地约束。Hitachi指出，相关设备通常需要运行数十年，数字化与互联程度较低，同时还要面对更为严格的监管要求，这些都增加了AI导入难度。尤其在铁路和能源领域，除了决策过程必须具备可追溯性，还需要建立人工接管、叫停或修正AI决策的机制。

为满足上述要求，Nvidia提出了一条三阶段开发路径：先在数据中心训练AI模型，再在仿真环境中开展大规模验证，最后部署到现场运行系统。其关键价值在于，无需让真实设备停机，也能在虚拟环境中完成数百万次测试。

数据短缺同样是主要挑战之一。无论是工厂异常振动、铁路钢轨缺陷，还是生物工艺异常，相关真实故障数据都难以获取，也难以重复复现，因此合成数据的应用正在扩大。Nvidia面向物理世界的基础模型“Cosmos”可生成多种物理环境，并与真实传感器数据结合，用于补充训练数据。

与此同时，Nvidia也在通过开放多类模型推动Physical AI扩展应用，包括语言模型“Nemotron”、自动驾驶模型“AlphaMayo”、人形机器人模型“GR00T”、生物医药模型“BioNeMo”以及气候仿真“Earth-2”等。其策略是同时开放模型权重和训练工具，便于企业结合自身业务环境进行适配。

在此基础上，Hitachi推出的HMAX by Hitachi聚焦出行、能源和工业三大领域。该方案以变压器、输电网络、列车和工厂设备等场景长期积累的传感器数据和行业知识为基础，再结合合成数据与AI模型，进一步形成面向现场应用的落地型解决方案。

业内认为，Physical AI的竞争正在从单纯比拼模型能力，转向比拼数据积累、仿真验证、合规能力以及行业运营经验等综合实力。在“不能停机”的基础设施环境中，能否实现导入，关键将越来越取决于验证等级和人工可控性，而不只是单一性能指标。