過去幾年，人工智能(neng)一路(lu)狂飆，從識(shi)圖識(shi)聲，到(dao)能(neng)寫能(neng)畫(hua)，再到(dao)能(neng)干活做決(jue)策，甚至走上現實生活的“物理戰場”。你是否也(ye)曾困惑(huo)，AI到(dao)底(di)發展到(dao)哪個階段(duan)了？又有(you)哪些能(neng)力正在(zai)悄悄進化？

Nvidia的創始(shi)人黃仁勛（Jensen Huang）在(zai) GTC 2025 提出了AI 發展的四個(ge)階段。

今天，我們就來具體聊聊 AI 發展的 四個階段：

Perception AI → Generative AI → Agentic AI → Physical AI

每一階(jie)段，都(dou)是(shi)一次技(ji)術躍遷。看完本文，你(ni)將秒懂它們(men)的(de)本質(zhi)區別與商業機(ji)會。

? 第一階段：Perception AI（感知型AI）

讓 AI 看得(de)見、聽得(de)懂、讀得(de)清

這是 AI 的“眼睛”和(he)“耳朵”，它讓機器第一次具備了(le)“理解世(shi)界”的能力。

代表能力：

• 圖像識別（CV）：人臉識別、目標檢測、安防監控
• 語音識別（ASR）：語音助手、電話客服
• 文本識別（OCR）：發票識別、合同解析
• 情感分析、實體識別、關鍵詞抽取

編者注：
聚焦感知能力：讓 AI “看懂”（CV：圖像識別）、“聽懂”（ASR：語音識別）、“讀懂”（OCR）等基本任務，是 AI 的起點。
英文縮寫詞解釋：
CV（Computer Vision）= 計算機視覺，它是人工智能（AI）領域的一個重要分支，研究如何讓機器“看懂”圖像、視頻、甚至三維世界中的內容。
ASR（Automatic Speech Recognition）= 自動語音識別，讓機器聽懂人說話，轉成文本。
OCR（Optical Character Recognition）= 光學字(zi)(zi)符識(shi)別，讓(rang)機器(qi)看懂文字(zi)(zi)，從圖(tu)片中讀出文字(zi)(zi)，本質(zhi)是CV（計算機視覺）的(de)細分任務。

商業價值：

• 金融風控：票據識別、影像審核
• 醫療影像：病灶檢測、報告輔助
• 智能硬件：智能安防攝像頭、車載感知系統

這(zhe)階(jie)段的AI雖然智能(neng)，但只能(neng)“看見”世界，無(wu)法“改變”世界。

?? 第二階段：Generative AI（生成型AI）

讓 AI 能(neng)“表達(da)”“創作”，第一次具備了創意(yi)和內容輸出(chu)能(neng)力

這(zhe)一波的主(zhu)角你一定熟(shu)：ChatGPT、Midjourney、Suno（音樂生成）、Sora（視(shi)頻生成）……

代表能力：

• 生成文本：聊天、文章、摘要、代碼
• 生成圖像：海報設計、產品圖、插畫
• 生成音頻/音樂：AI歌手、播報配音
• 多模態融合：文字轉視頻、圖像轉語音

商業價值：

• 內容創作工具：AI 寫作、AI 配圖、AI 視頻
• 營銷自動化：文案生成、廣告素材組合
• 編程助手：GitHub Copilot、APEX AI Assistant

這一階段的 AI 就(jiu)像“有創造力的秘書”，大(da)大(da)提高了內容產業的效率。

編者注：
像本(ben)文這樣的科普文章(zhang)，筆者也是充分用到(dao)生成型AI的能力，先提出具體要求讓它幫我(wo)生成初(chu)稿(gao)，然后(hou)再反復(fu)校對修改，確保符(fu)合(he)自己最初(chu)的意圖，相比以前的從零開始模式，效率上要提升很多。

第三階段：Agentic AI（智能體AI）

真正能“自己干活”的 AI 時代來了

如(ru)果(guo)說(shuo) ChatGPT 是“聰明(ming)的(de)對話者”，那么 Agentic AI 就是“你可以托付任務的(de)數字員工”。

它(ta)不(bu)僅能理(li)解你的需求，還(huan)能自己想辦法完成任務，比如：

• 自動拆解步驟（先查資料 → 再寫報告 → 最后發郵件）
• 主動調用各種工具（查天氣、調用 API、執行 SQL、調用搜索引擎）
• 多輪思考 + 狀態追蹤（記住你前面說的話、當前進度）

它具備哪些關鍵能力？

• 任務理解 + 拆解 + 執行
• 調用外部工具（API/數據庫/搜索等）
• 多輪執行 + 上下文記憶
• 多個智能體協作，完成復雜任務

舉幾個典型案例：

• LangChain / AutoGen 智能體：它們是開發者用來構建“能自主執行任務”的 AI 系統框架。
  比如讓 AI 自動查找資料 → 匯總成報告 → 發送通知，甚至可以自己生成代碼并測試運行。
• 企業 AI Copilot：如 Microsoft 365 Copilot，自動總結會議紀要、發郵件、安排日程
• 流程自動化增強：AI 自動登錄 OA 系統 → 審批報銷 → 通知員工，像一個自動辦公機器人

商業價值：

• 數字化辦公助理：幫你整理文件、寫文案、收集信息
• 智能客服和運營：根據用戶對話自動查詢訂單、推薦商品
• 業務流程自動化：用 AI 替代重復點擊和操作，提高效率

這階段的 AI 不再只是工具，而是真正“可托付任務的虛(xu)擬(ni)員工”。

編者注：
這一階(jie)段就有些厲害了(le)，也就是說每個智能(neng)體都可(ke)(ke)以自(zi)主決(jue)策做實際的(de)事(shi)情(qing)了(le)，不需(xu)要(yao)我們人(ren)工干預就能(neng)獲(huo)取比較好的(de)結果。因(yin)為(wei)智能(neng)體通(tong)常要(yao)涉及(ji)到多次的(de)工具調用，多次的(de)LLM模型交互，所(suo)以等待的(de)時(shi)間肯(ken)定要(yao)比直(zhi)接(jie)(jie)的(de)生成式AI要(yao)久，但是在很多場景下這都不是問題，人(ren)們通(tong)常是可(ke)(ke)以接(jie)(jie)受(shou)多花(hua)一些時(shi)間得到更靠譜(pu)更符合(he)自(zi)己(ji)預期的(de)結果。

第四階段：Physical AI（實體型AI）

AI 開始“動手”，從數(shu)字世界走向現實世界！

這是AI能力在現實物理世界中的終極體現——有眼（感知）、有腦(nao)（決(jue)策）、有身體(ti)（執行），能直接行動改變物理世界！

注意：不(bu)是所有機器人都叫 Physical AI！

許多傳統設(she)備（如老式掃地機器人、機械臂）只是“預設(she)程序驅動”的自動化產物。

而真正的 Physical AI，必須具備：

• 感知：能看到環境（如識別寵物/人）
• 決策：能自主判斷、規劃任務（如動態避障）
• 表達：能用語音、圖像反饋清掃狀態
• 執行：能越障、能動態適配環境

只(zhi)有(you)像 Tesla FSD、Atlas、Dyson AI 掃地旗艦款這類設備，才剛剛具(ju)備「感知(zhi)→決策(ce)→執(zhi)行」的閉(bi)環。

我們正處在從(cong) Agentic AI 向 Physical AI 過渡(du)的早期階段。

商業價值：

• 倉儲自動化、柔性生產
• 生活服務機器人（陪護/清潔/配送）
• 實體場景勞動力替代：物流/酒店/醫療操作

這一階段的 AI，不僅能想，還能做，甚至能替代人類“物理勞動力”。
編者注：
這(zhe)一階段就更(geng)(geng)加神奇且令人(ren)神往了(le)(le)，需要(yao)注(zhu)意的(de)是(shi)，即便是(shi)這(zhe)里提到的(de)所謂新一代(dai)掃地機(ji)器人(ren)等代(dai)表形(xing)態，也只是(shi)純粹為了(le)(le)讓大家更(geng)(geng)好理解(jie)(jie)，勉強算是(shi)Physical AI前期嘗試的(de)一個例子(zi)/雛形(xing)而已，真正的(de)Physical AI 時代(dai)，機(ji)器不(bu)但可以在物理世界行動，還能夠深入(ru)理解(jie)(jie)環境中摩擦、慣(guan)性(xing)、因(yin)果關系、物體恒存等，甚至(zhi)在未來，可能要(yao)比人(ren)類理解(jie)(jie)的(de)更(geng)(geng)加深入(ru)和透徹，屆時會出(chu)現(xian)各種各樣的(de)機(ji)器人(ren)等實體應(ying)用。

總結：AI 四階段的能力演進圖

為什么要了解這個框架？

• 產品經理 → 定位產品階段，定義能力邊界與商業模式
• 技術專家 → 理解LLM+多模態+Agent+機器人融合路徑
• 行業用戶 → 預判哪些“智能能力”將重塑生產力

最后一問：你準備好迎接 Agentic 和 Physical AI 時代了嗎？

未來 5 年，最有潛力的 AI 創新，正處于 第 3 階段（Agentic）向第 4 階段（Physical）邁進的臨界點。具身智能、機(ji)器(qi)人基礎模型、人形機(ji)器(qi)人等突(tu)破正加速到(dao)來！

讓我們一起站上智能新時代的浪尖！
如果這篇框架解析(xi)對(dui)你有(you)啟發，歡迎點贊、轉發，傳播真正(zheng)“穿透AI迷霧的認(ren)知坐標”。