物理 AI 的下一个护城河不是更聪明的模型，而是更智能的工程系统

部署物理 AI 取决于模型能力与工程系统容量两个变量，而行业过度投入前者，后者仍停留在十年前的水平。模型质量提升 20% 仍需数月验证周期，工程系统而非模型决定了部署节奏。未来拥有相同前沿模型的两家公司，结果差异将取决于工程系统吸收模型能力的速度，而数字 AI 的智能体能力无法直接迁移到物理 AI 领域。