张伟楠在CNCC 2026提出物理智能技术栈

上交大张伟楠教授在 CNCC 2026 Tutorial 演讲中提出，物理智能是让 AI 在真实世界中形成感知、预测、行动与持续学习的完整闭环。他梳理了从硬件与系统、数据与仿真到应用层的七层技术栈，并指出当前基础模型、世界模型、强化学习与高吞吐仿真等技术正在推动物理智能从研究走向实践。物理智能需解决不确定性交互、局部感知和物理结构约束下的学习泛化等核心问题。