谷歌DeepMind首席执行官戴密斯·哈萨比斯认为，宇宙的本质可能是信息，现实运行在代码之上。这一观点引发了科学界的广泛讨论，尤其是在AI解析蛋白质结构和围棋策略方面的突破，显示自然界可能具有可学习的结构。这一理论挑战了传统物理学，暗示人类可能只是计算结构的副产品，带来存在感危机。

科学家发现，关闭线虫的DAF-2基因开关可以使其剩余寿命翻倍。这一发现挑战了传统的损伤累积理论，提出衰老是一个物理失稳过程。研究表明，晚期干预可以有效延长寿命，而不必修复所有损伤，揭示了衰老机制的复杂性。损伤堆积与物理失稳并非对立，而是描述衰老的不同层面，未来的抗衰老策略应结合两者。

LaST-R1是一种新型机器人强化学习框架，通过隐空间中的物理推理优化机器人的思考和动作。该方法结合LAPO算法，使机器人在执行动作前进行推理，从而提高在复杂环境中的适应能力和成功率。实验结果显示，LaST-R1在仿真和实际任务中均表现优异，成功率显著提升，标志着机器人从“模仿”向“理解”迈进。

随着AI机柜功率的增加，传统48V供电已无法满足需求，必须升级到800V高压供电。高压供电能显著降低电流、减轻铜排重量、降低发热量，从而提高效率。目前有三种技术路线在竞争，目标是实现垂直供电，减少电压转换级数和供电距离。高压转换器厂商和垂直供电方案商将成为赢家，而中间转换器制造商面临被淘汰的风险。

Momenta CEO曹旭东表示，自动驾驶是物理AI的起点，需要投入百亿美金。数据的价值在于其转化能力，原始数据仅占10%。未来自动驾驶公司将快速整合，可能只剩下2-3家。物理AI需要现金流支持，自动驾驶是实现数据与商业闭环的最佳场景。

智能驾驶行业正在快速变革，卓驭科技在北京车展推出原生多模态基础模型，旨在提升移动物理 AI 能力，支持多种载体的智能化。该模型通过预训练理解物理世界，降低不同场景的适配成本，推动智能驾驶从乘用车向商用车和无人配送扩展。卓驭已与多家车企合作，计划在2026年前实现多种车型的量产。

轻舟智航在北京车展上展示了“轻舟乘风MAX”自动驾驶方案，具备500+TOPS算力，实现全场景智能辅助驾驶。该技术通过“世界模型”和强化学习提升驾驶安全性，能有效处理复杂交通场景，降低误触发率，增强用户信任，推动自动驾驶行业发展。

NVIDIA与谷歌云合作推出基于Vera Rubin的A5X实例，支持近百万个Rubin GPU，推动智能和物理AI的发展。新基础设施降低推理成本，提升处理能力，助力企业将AI应用于生产。谷歌云的保密计算功能确保敏感数据安全，支持多种开放模型，促进工业AI和机器人技术的进步。

高德推出的ABot-World模型是全球首款具身智能机器人操作系统，采用双引擎架构，突破了物理一致性、动作可控性和零样本泛化能力。该模型通过物理优先原则生成高保真场景，支持精确的动作条件化控制，提升了机器人在真实环境中的可靠性。ABot-World在多个评测中表现优异，展现了其在工业级应用中的潜力。

戴盟机器人发布了全球最大规模的全模态物理世界数据集Daimon-Infinity，涵盖触觉、视觉等多维信息，计划形成数百万小时的数据。该数据集将用于真实场景的物理交互，推动具身智能的发展，并已开源10000小时高质量数据，构建了外发式数据采集网络，形成完整的数据处理闭环。

苏昊加盟复旦大学，担任浩清特聘教授，负责建设通用物理智能研究院。他是具身智能领域的领军人物，参与过ImageNet等重要项目，致力于推动AI在物理世界中的应用。苏昊强调研究院将打破学科界限，培养未来AI领军人才，推动物理智能的发展。

本文探讨了托管数据库服务对物理复制流的访问限制，导致用户被锁定。提出了一种基于开源组件的云中立架构（PostgreSQL、Kubernetes和CloudNativePG），以恢复数据所有权。CloudNativePG能够自动化PostgreSQL集群的生命周期管理，确保用户拥有物理复制流，实现数据的永久可移植性。文章强调，云中立架构不仅满足合规要求，还提升操作灵活性，避免DBaaS锁定。

在国家机器人周期间，NVIDIA展示了人工智能在农业、制造和能源等行业的应用，强调了机器人学习、仿真和基础模型的进步。这些进展加速了机器人从虚拟环境到现实部署的转变。NVIDIA的仿真和AI驱动的机器人学习平台为开发者提供了在复杂环境中构建智能机器的工具。

生数科技于4月10日完成近20亿元B轮融资，致力于构建通用世界模型，实现数字与物理世界的统一。其Vidu系列模型在音视频生成领域处于领先地位，Motus模型则推动具身智能的发展。公司与多家机构合作，推动AI技术创新，力求成为通用智能基础设施的关键构建者。

NVIDIA在GTC展示了物理AI的新进展，包括新模型和蓝图，推动机器人、车辆和工厂智能化。Omniverse DSX蓝图统一了AI工厂的模拟，优化性能。通过OpenUSD，CAD文件可转化为仿真资产，提高机器人设计效率。NVIDIA与全球机器人生态系统合作，推动物理AI从模拟走向现实。