华为、小米、商汤：统一数字AI与物理AI的三条路（1/2）
在当下的科技圈，“统一数字AI和物理AI”已经成了不少大厂的核心目标。简单说，数字AI就是咱们手机里的智能助手、AI修图这些“活在屏幕里”的能力；物理AI就是自动驾驶、机器人干活这些“能在现实世界动手做事”的本事。把这两者捏合到一起，才能让AI真正从“会说话”变成“会办事”，不管是手机发指令，还是汽车、机器人去执行，都能用同一套逻辑，不跑偏、不卡顿。
目前国内有三家企业在这条路上跑得最猛，但玩法天差地别——华为是“自己搭全套基建的全能选手”，小米是“靠硬件生态打天下的实干派”，商汤是“不造硬件只卖大脑的技术供应商”。接下来就掰开揉碎，把三家的努力、套路、优势和坑都讲清楚。
一、华为：自己修路自己跑车，全栈闭环的“基建狂魔”
华为做统一AI的思路特别简单粗暴：从芯片到系统，从大模型到硬件，全都是自己的。就像要修一条连接数字世界和物理世界的高速公路，华为不只是铺路，连路上跑的车、开的导航、用的燃料，全都是自家造的。这种“全栈自研”的模式，让华为在统一两条AI路线时，少了很多扯皮和兼容的麻烦，是目前进度最稳、闭环最强的玩家。
1.数字AI侧：把“大脑”装到每一台华为设备里
华为的数字AI核心，就是盘古大模型和鸿蒙操作系统，这俩东西一搭配，直接让所有华为设备都有了“统一的智商”。
先说说盘古大模型。这玩意儿不是单一的一个模型，而是一套“全家桶”——有负责理解语言、处理文字的通用大模型，也有专门搞影像、搞导航的垂直小模型。华为把这些模型做了“轻量化瘦身”，能直接装到手机、平板、手表的端侧芯片里，不用每次都连云端服务器。咱们用华为Mate系列手机拍照片，AI能自动识别场景修图；喊小艺助手订机票、查天气，它能秒回不用等；甚至跨设备传文件，“碰一碰”就能搞定，背后都是盘古大模型在发力。而且这些能力不是孤立的，手机学到的用户习惯，能直接同步给平板和电脑，比如你在手机上设置的工作闹钟，到了平板上也会提醒，这就是数字AI的“协同感”。
再看鸿蒙操作系统，这才是华为统一数字AI的“灵魂”。鸿蒙的核心逻辑是**“万物互联”**，不管是手机、电视、汽车还是智能家居，在鸿蒙眼里都不是孤立的设备，而是一个“超级终端”的一部分。比如你开车时，手机的导航能无缝流转到车机屏幕上；你在家做饭，手机收到的外卖信息能自动弹到冰箱的显示屏上。这种流转不是简单的“投屏”，而是AI在背后统一调度——它知道你现在在开车，所以把导航优先级调高；知道你在做饭，所以把外卖信息推到最方便看的地方。这种“懂你”的能力，就是数字AI的最高境界。
除此之外，华为还在持续强化端侧算力。自家的麒麟芯片，专门为AI模型做了优化，能让大模型在手机上跑得又快又省电。比如你用手机剪视频，AI自动帮你剪辑、加字幕，全程不用连网，也不会卡顿，这就是端侧算力的功劳。可以说，华为的数字AI，已经渗透到了用户使用的每一个细节里，为后续对接物理AI打下了坚实的基础。
2.物理AI侧：让汽车和机器人，都听“同一个大脑”指挥
华为的物理AI布局，主要集中在自动驾驶和具身智能机器人两大块，而且核心思路还是“统一”——让汽车和机器人的决策逻辑，和手机里的盘古大模型保持一致。
先说自动驾驶。华为的乾昆智驾WEWA方案，和其他车企的思路不太一样。很多车企做自动驾驶，是“感知-规划-决策”三步走，先靠摄像头、雷达感知路况，再规划路线，最后做决策。但华为直接跳过了复杂的规划环节，用**“视觉直接到决策”**的端到端模型——摄像头看到的路况，直接输入盘古大模型，模型根据学习到的驾驶经验，直接输出“加速”“刹车”“转向”的指令。这种方式更像人类开车，不用一步步算，靠直觉就能反应。而且华为的智驾方案，不是只装在某一款车上，而是作为“零部件”卖给不同的车企，不管是问界还是其他品牌，装上华为的智驾系统，就能拥有同样的“驾驶智商”。更关键的是，这套智驾系统和手机的数字AI是打通的——你在手机上设置好通勤路线，上车后车机自动规划最优路径；开车时遇到堵车，手机会自动帮你调整下午的会议时间。数字世界的指令，直接变成了物理世界的行动。
再看具身智能机器人。华为在深圳建了具身AI中心，还投资了不少做世界模型的公司，目的就是让机器人能像人类一样，理解物理世界的规则。比如工业机器人，能通过AI识别不同的零件，自动分拣、组装；物流机器人能自主避障，精准送货。这些机器人的“大脑”，还是盘古大模型——它们和手机里的AI用的是同一套语言，手机发个指令，机器人就能精准执行。比如工厂的管理员，在手机上点一下“启动生产线”，机器人就会自动开始工作；工作完成后，机器人会把数据回传到手机上，管理员随时查看进度。这种“手机指挥，机器人干活”的模式，就是物理AI和数字AI统一的最佳体现。
3.统一的关键：三位一体，无缝衔接
华为能把数字AI和物理AI捏合到一起，核心靠的是昇腾芯片+鸿蒙OS+盘古大模型的三位一体架构。昇腾芯片提供底层算力，不管是手机端侧还是云端服务器，都能高效运行AI模型；鸿蒙OS提供统一的系统框架，让不同设备之间能顺畅沟通；盘古大模型提供统一的“智商”，让数字世界的指令和物理世界的执行，都遵循同一套逻辑。
这种全栈自研的模式，优势特别明显——统一效率高，没有兼容问题，数据能在设备间自由流转，形成“感知-决策-执行-反馈”的闭环。比如你用手机订了一个生鲜配送，手机的数字AI会根据你的位置和偏好，推荐最合适的商品；下单后，物理AI的物流机器人会自动分拣、配送；送到家后，智能家居的冰箱会自动识别商品，提醒你保质期。整个过程，没有人工干预，全靠AI统一调度。
当然，这种模式也有挑战——研发投入太大了。芯片、系统、大模型，每一项都是烧钱的无底洞，而且生态开放度有待提升。很多第三方厂商，因为担心被华为“绑定”，不敢轻易接入鸿蒙生态。但不管怎么说，华为的这条路，是目前最接近“统一数字AI和物理AI”终极目标的路线。
二、小米：靠硬件生态打天下，贴近生活的“实干派”
小米做统一AI的思路，和华为完全不同——它没有华为那么强的芯片和系统自研能力，所以走了一条**“硬件生态驱动AI统一”**的路子。简单说，小米就是靠手机、汽车、智能家居这些海量的硬件产品，收集数据，训练AI模型，再用统一的大模型，把这些硬件串成一个“人车家全生态”。小米的目标很明确：让AI从实验室走进普通人的生活，不管是手机、汽车还是扫地机器人，都能听你的话，帮你办事。
1.数字AI侧：MiMo大模型是“大脑”，手机是“核心入口”
小米的数字AI，核心是MiMo系列大模型，尤其是2025年11月开源的MiMo-Ebodied模型，这是全球首个打通自动驾驶和具身智能的统一基座模型。和华为的盘古大模型不同，MiMo模型从诞生之初，就不是只针对手机这类数字设备，而是为了打通“数字”和“物理”两个世界。
小米把MiMo模型做了轻量化处理，装到了小米14、15系列手机里，让手机变成了整个生态的“核心入口”。咱们用小米手机拍照，AI能根据你的拍照习惯，自动调整参数；喊小爱同学控制智能家居，它能精准识别你的指令；甚至你用手机刷短视频，AI会根据你的喜好，推荐你喜欢的内容。这些能力，都是MiMo模型在背后支撑。而且小米的手机AI，不是孤立的——它能和智能家居联动，比如你在手机上说“我回家了”，家里的灯光会自动打开，空调会调到合适的温度，扫地机器人会自动停止工作。这种“一句话控制所有设备”的体验，就是数字AI的价值所在。
除此之外，小米还在积极布局原生AI手机。虽然目前还没有公布类似“豆包手机”的项目，但小米的目标很明确：让手机不只是一个通讯工具，而是一个“智能中枢”。未来的小米AI手机，会有更强的端侧算力，能运行更复杂的AI模型，甚至能直接和汽车的自动驾驶系统对话，不用依赖云端服务器。比如你在手机上规划好周末的自驾游路线，上车后，汽车会自动按照你的路线行驶，遇到景点还会自动提醒你停车拍照。
2.物理AI侧：自动驾驶和机器人，都是生态的“执行终端”
小米的物理AI布局，紧紧围绕“人车家全生态”这个核心，主要包括自动驾驶和智能家居机器人两大块，而且这些物理设备，都是数字AI的“执行终端”——手机发指令，它们去干活。
先说自动驾驶。小米汽车SU7搭载的XIAOMIPilot智驾系统，和MiMo大模型深度绑定。这套智驾系统的感知、决策逻辑，都来自MiMo模型的训练数据。比如汽车在路上行驶，摄像头和雷达收集到的路况数据，会实时输入MiMo模型，模型根据学习到的驾驶经验，输出“加速”“刹车”“转向”的指令。而且这套系统和手机的数字AI是打通的——你在手机上设置好通勤路线，上车后车机自动规划最优路径；开车时遇到堵车，手机会自动帮你调整下午的会议时间。更关键的是，汽车行驶过程中收集到的路况数据，会回传到小米的云端，用来训练MiMo模型，让模型变得更聪明。这种“数据双向流通”的模式，让小米的自动驾驶和数字AI形成了良性循环。
再看智能家居机器人。小米的铁蛋机器人、米家扫地机器人、米家洗烘一体机，都是物理AI的重要载体。这些机器人的“大脑”，也是MiMo模型——它们能通过AI识别不同的场景，自动完成任务。比如铁蛋机器人，能陪你散步、帮你拿快递，还能和你的手机联动，你在手机上点一下“让铁蛋过来”，它就会自动导航到你身边；米家扫地机器人，能通过AI识别家里的家具布局，自动规划清扫路线，还能避开宠物和小孩。这些机器人的工作数据，也会回传到云端，用来训练MiMo模型，让模型更懂你的生活习惯。
除此之外，小米还在2025年12月官宣了“十年AI战略”，计划投入千亿资金，聚焦“大模型与物理场景融合”。小米的目标很明确：让AI从“软件”走向“实体经济”，不只是在手机里聊天，还要能在现实世界帮你干活。比如未来的小米生态，你用手机说“我要做饭”，冰箱会自动推荐菜谱，烤箱会自动预热，扫地机器人会自动打扫厨房，整个过程不用你动手，全靠AI统一调度。
3.统一的关键：MiMo大模型+海量硬件，数据驱动进化
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