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ate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”。“万物互联”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。接跳过了复杂的规划环节，用“视觉直接到决策”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。
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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”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：io大模型是“大脑”，手机是“核心入口”
小米的数字ai，核心是io系列大模型，尤其是2025年11月开源的io-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，io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io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io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xiaoi pilot智驾系统，和io大模型深度绑定。这套智驾系统的感知、决策逻辑，都来自io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io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io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io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io模型，让模型更懂你的生活习惯。
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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。
小米能把数字ai和物理ai捏合到一起，核心靠的是io大模型+人车家硬件生态的组合拳。io大模型提供统一的“智商”，让不同设备之间能顺畅沟通；海量的硬件产品提供丰富的场景数据，让模型不断进化。
这种模式的优势特别明显——落地场景贴近普通人的生活。小米的手机、汽车、智能家居，都是老百姓日常能用得上的产品，ai的统一不是停留在实验室里，而是真真切切能提升用户体验。比如你用手机控制家里的所有设备，用汽车的智驾系统解放双手，这些都是实实在在的便利。而且小米的生态开放度高，很多第三方厂商都能接入米家生态，这让小米的硬件版图越来越大，数据也越来越丰富。
当然，这种模式也有挑战——统一进度依赖硬件迭代。小米的自动驾驶技术，和华为、特斯拉相比，还有一定的差距；手机的端侧算力，也不如华为的麒麟芯片。而且小米的生态链企业太多，不同设备之间的兼容问题，也是一个不小的麻烦。但不管怎么说，小米的这条路，是最接地气的路，也是最容易让普通用户感受到ai统一价值的路。
三、商汤：不造硬件只卖“大脑”，赋能行业的“技术供应商”
商汤做统一ai的思路，和华为、小米都不一样——它既不做手机，也不造汽车，而是走了一条“算法平台赋能”子。简单说，商汤就是ai界的“超级大脑供应商”，它的核心产品是日日新大模型和数字孪生平台，不管是车企、手机厂商还是机器人公司，只要买了商汤的“大脑”，就能快速拥有统一数字ai和物理ai的能力。商汤不做“手脚”，只做“大脑”，是行业里重要的“统一连接器”。
1 数字ai侧：日日新大模型是“核心产品”，赋能第三方硬件
商汤的数字ai核心，是日日新多模态大模型。这是一个能处理文字、图片、视频、语音等多种数据的大模型，和华为的盘古、小米的io相比，日日新模型的优势在于通用性强——它不是为某一款设备定制的，而是能适配各种硬件产品。
商汤把日日新模型部署在自己的sensere大装置上，这是一个能提供海量算力的云端平台。第三方厂商比如手机品牌、智能家居厂商，不用自己训练大模型，只要接入sensere平台，就能直接使用日日新模型的能力。比如某手机厂商想做ai修图功能，不用自己研发算法，直接接入商汤的平台，就能让手机拥有和商汤同款的修图能力；某智能家居厂商想做智能音箱，接入商汤的平台，就能让音箱拥有听懂复杂指令的能力。而且商汤还能根据厂商的需求，对模型进行定制化优化，比如针对手机端侧的算力，把模型做轻量化处理，让它在手机上跑得又快又省电。
除此之外，商汤还在做数字孪生和合成数据。数字孪生就是在虚拟世界里，构建一个和现实世界一模一样的模型；合成数据就是用ai生成的、和真实数据差不多的训练数据。这两个东西，能帮第三方厂商解决“数据不足”的痛点。比如某车企想训练自动驾驶模型，但缺少足够的路况数据，商汤就能用数字孪生平台，生成各种虚拟的路况场景，让车企的模型在虚拟世界里先练手；练得差不多了，再放到现实世界里测试。现实落地”的模式，能大大降低厂商的研发成本，加速产品上市。
2 物理ai侧：绝影智驾和悟能平台，帮车企和机器人公司“干活”
商汤的物理ai布局，主要包括绝影智能驾驶方案和悟能具身智能平台，而且核心思路还是“赋能”——不造整车，不造机器人本体，只提供“大脑”和方案。
先说绝影智能驾驶方案。这套方案和华为的乾昆智驾类似，也是一套端到端的自动驾驶系统，但不同的是，绝影方案是作为“零部件”卖给车企的。车企不用自己研发自动驾驶算法，只要装上商汤的绝影方案，就能拥有l4级别的自动驾驶能力。绝影方案的核心，还是日日新大模型——摄像头收集到的路况数据，输入日日新模型，模型直接输出驾驶指令。而且商汤还为绝影方案配套了数字孪生平台，车企可以在虚拟世界里测试自动驾驶系统，大大降低测试成本。比如某车企想推出一款新的自动驾驶汽车，和商汤合作后，只用几个月就能完成系统调试，而不用自己研发好几年。
再看悟能具身智能平台。这是一个专门为机器人打造的ai平台，能提供感知、导航、交互等多种能力。机器人厂商比如工业机器人公司、物流机器人公司，接入悟能平台后，就能让机器人拥有“听懂指令、自主行动”的能力。比如某工业机器人公司想做一款分拣机器人，接入悟能平台后，机器人就能通过ai识别不同的零件，自动分拣、组装；某物流机器人公司想做一款送货机器人，接入悟能平台后，机器人就能自主避障，精准送货。而且悟能平台和日日新大模型是打通的，机器人收集到的物理世界数据，会回传到日日新模型，用来训练模型，让模型变得更聪明。
除此之外，商汤还在做4d世界模型。这个模型能构建一个包含时间和空间信息的真实世界模型，能让ai更好地理解物理世界的规则。比如自动驾驶汽车，通过4d世界模型，能提前预判其他车辆的行驶轨迹，大大提升驾驶安全性；机器人通过4d世界模型，能更好地理解物体的形状和位置，精准完成抓取任务。
商汤能把数字ai和物理ai捏合到一起，核心靠的是日日新大模型+数字孪生平台的组合拳。日日新大模型提供统一的“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；数字孪生平台提供虚拟训练环境，让厂商的产品能快速落地。
这种模式的优势特别明显——技术通用性强，赋能范围广。商汤的客户遍布手机、汽车、机器人、智慧城市等多个领域，不管是大企业还是小企业，都能通过商汤的平台，快速拥有统一ai的能力。而且商汤不用承担硬件研发的成本和风险，只需要专注于算法和模型的优化，研发效率高。
当然，这种模式也有挑战——依赖合作伙伴，落地节奏受限于他人。商汤自己不造硬件，所以产品的落地效果，很大程度上取决于合作伙伴的能力。如果合作伙伴的硬件质量不行，就算商汤的模型再好，也发挥不出效果。而且商汤的盈利模式主要是卖方案和授权，利润空间不如华为、小米这样的硬件厂商。但不管怎么说，商汤的这条路，是行业里不可或缺的路，它能帮很多中小企业快速跟上ai统一的浪潮，推动整个行业的发展。
四、三家玩法大比拼：各有千秋，目标一致
华为、小米、商汤，三家企业走的是三条完全不同的路，但目标都是一样的——让数字ai和物理ai无缝统一，让ai真正服务于人类。现在咱们用大白话总结一下三家的核心差异：
从硬件态度来看，华为是“全自研”，手机、汽车、芯片、系统全都是自己的，闭环最强；小米是“自研核心硬件+生态合作”，手机和汽车自己造，智能家居靠生态链，贴近生活；商汤是“不做硬件”，只卖算法和模型，通用性最强。
从落地重心来看，华为是“to c全场景+to b行业方案”，既服务普通用户，也服务企业客户；小米是“to c消费级场景”，专注于手机、汽车、智能家居，服务老百姓；商汤是“to b技术输出”，专注于赋能企业客户，推动行业发展。
从未来挑战来看，华为的挑战是“研发投入大，生态开放度待提升”；小米的挑战是“统一进度依赖硬件迭代，汽车端经验尚浅”；商汤的挑战是“依赖合作伙伴，盈利模式有待优化”。
五、最后总结：三条路，一个未来
不管是华为的全栈闭环，小米的硬件生态，还是商汤的技术赋能，都是在为“ai统一”这个终极目标努力。未来的世界，一定是一个数字和物理无缝融合的世界——你用手机说一句话，汽车就会带你去想去的地方，机器人就会帮你做好饭，智能家居就会帮你打理好家。
这三家企业，就像三匹在赛道上奔跑的骏马，虽然跑法不同，但终点是一样的。华为是领跑者，用技术实力定义赛道；小米是实干家，用产品体验贴近用户；商汤是赋能者，用技术创新推动行业。它们的竞争和合作，会让ai统一的步伐越来越快，让我们的生活越来越智能。
也许在不久的将来，我们就能真正迎来一个“万物智能”的时代——那时候，数字和物理的界限会越来越模糊，ai会像空气一样，无处不在，却又不可或缺。