谷歌补齐物理AI关键拼图，机器人“安卓系统”呼之欲出

AI在抽象任务上进步神速，但在模拟人类基本感官与身体协调方面屡屡碰壁。这道被称为“莫拉维克悖论”的鸿沟，成为发展物理AI（Physical AI）的巨大障碍。

大型语言模型能几秒内写出莎士比亚风格的戏剧，或生成数万行复杂代码；但在物理世界的工厂车间，为了让机械臂准确抓取角度稍有偏移的电路板，工程师仍需耗费数周进行底层代码调试与物理标定。

要跨越鸿沟，仅靠硬件迭代或纯虚拟环境下的算法推演已行不通。行业共识是：必须让云端的“认知大脑”直接调度底层“运动神经”，将复杂物理规则转化为大模型能理解并输出的通用指令。

英伟达CEO黄仁勋曾将具身智能称为“AI的下一波浪潮”，高通CEO安蒙也多次看好端侧物理AI。

在各大厂抢占高地之际，2月25日，Alphabet旗下的机器人软件公司Intrinsic宣布正式并入谷歌。通过将Intrinsic的工业机器人控制平台与Google DeepMind的AI研究、Gemini大模型及谷歌云深度绑定，谷歌正试图为形态各异的工业机器人打造一个统一的、高度自适应的“安卓系统”。

工业自动化并非新事物。自20世纪中叶，机器人已在制造业承担重复、危险任务，但传统系统局限于预设程序，无法应对复杂多变的环境。

例如，电子装配中部件微小差异就可能导致系统瘫痪。这正是物理AI兴起的背景：除了“思考”，AI还需通过传感器、执行器与物理世界互动，实现感知、决策和行动的闭环。

未来工厂流水线机器人不再需对每个新零件“硬编码”，而是拥有“常识”和“适应性智慧”，利用多模态传感器实时感知环境、推理异常并自主调整动作。

在此背景下，机器人软件被视为下一个“月球级”创新机会，Intrinsic的加入对谷歌尤为及时。

Intrinsic：从X实验室走出，重回谷歌战略核心

作为Alphabet在物理AI领域的关键布局，Intrinsic起源可追溯至2015-2016年。当时，Alphabet的X实验室（前身Google X）启动内部项目，开发让工业机器人更易用、更灵活的软件工具。此前，X实验室用同样模式孵化出Waymo和Wing。

Intrinsic在X实验室酝酿五年，专注AI增强的感知、学习和自适应能力。2021年7月，它从X实验室“毕业”为独立子公司，从原型转向产品验证。

独立后，Intrinsic瞄准了让工业机器人编程像安装手机App一样简单的愿景。

推动项目商业化的关键人物是Wendy Tan White。她于2021年出任Intrinsic CEO，此前担任X实验室月球工厂副总裁。Wendy有丰富创业背景：曾联合创立全球首款SaaS网站构建平台Moonfruit，参与英国首家互联网银行Egg.com，后任BGF Ventures合伙人等。

（来源：Intrinsic）

并购方面，Intrinsic展现了战略眼光。2022年4月，收购专注视觉认知的Vicarious，后者曾从杰夫·贝索斯等人处获约2.5亿美元融资，核心是让机器人在复杂环境下精准抓取。2022年底，Intrinsic收购开源机器人领域中坚力量Open Robotics的商业部门，该部门维护全球最受欢迎的机器人操作系统ROS及仿真软件Gazebo，此举掌握了机器人行业“通用语言”的商业化桥头堡。

2023年5月15日，Intrinsic推出核心产品Flowstate——基于Web的机器人开发环境与仿真引擎，允许非专家用户通过“技能模块”快速构建和部署机器人工作流，支持多机器人、多传感器集成。其后，Intrinsic与西门子、Comau、KUKA、TRUMPF等合作。2025年11月，宣布与富士康成立合资企业，研发通用性智能机器人，目标直指电子制造全厂自动化。

图 | 鸿海科技集团（富士康）董事长刘扬伟和Intrinsic首席执行官Wendy Tan White（来源：Intrinsic）

整合大模型与物理AI团队，谷歌意在重塑制造业生态

Google DeepMind在物理AI领域已有硕果。近年来，DeepMind发布RT-1、RT-2及Open X-Embodiment系列视觉-语言-动作（VLA）大模型。通过扩展多模态推理，这些模型能直接控制机器人执行复杂操作，最低仅需100次演示即可学习长时序任务，甚至适应新机器人形态。DeepMind近期发布的Genie 3世界模型进一步强化模拟能力，从文本提示生成可交互3D环境，支持实时导航。

合并前，Intrinsic与DeepMind已有重要合作。2025年9月，DeepMind机器人团队与Intrinsic和伦敦大学学院合作，提出强化学习框架，使用图神经网络在共享障碍环境中协调8个机器人完成40项任务。该方法包括场景图表示，通过RL训练GNN策略，实现任务分配与运动规划联合优化，训练在模拟中完成，零样本泛化到未见环境，支持秒级规划。这一技术有望直接应用于工业，优化手动轨迹设计，效率提升33%。

（来源：https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.ads1204）

2025年10月27日，Intrinsic发布工业级感知基础模型Intrinsic Vision Model（IVM），定位为“Intrinsic Intelligence”的一部分，嵌入Flowstate平台。IVM具备CAD原生能力：仅需零件CAD文件即可在真实相机画面中定位，无需重新训练。在ICCV 2025上，IVM参与6D物体姿态估计基准验证，11个赛道中拿下7个第一。

（来源：Intrinsic）

Intrinsic并入谷歌后，IVM将进一步获得Gemini和DeepMind的赋能。合并公告中，CEO Wendy Tan White强调：“结合谷歌的强大AI和基础设施，我们将为更多制造业企业解锁物理AI潜力。”谷歌Other Bets首席产品官Hiroshi Lockheimer补充：“我们看到了弥合数字与物理世界鸿沟的巨大机会。”不过，传统机器人巨头不会轻易开放底层操作控制权，如果无法接入主流硬件，Intrinsic系统可能限于边缘市场。而其最大对手可能是英伟达，后者已布局Omniverse和Isaac Sim，近期推出人形机器人基础模型Isaac GR00T N1。

参考资料：

https://www.intrinsic.ai/blog/posts/intrinsic-joins-google-to-accelerate-physical-ai

https://techcrunch.com/2026/02/25/alphabet-owned-robotics-software-company-intrinsic-joins-google/

https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.ads1204

https://www.intrinsic.ai/intrinsic-vision-model

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