物理AI產(chǎn)業(yè)深度解析：數(shù)據(jù)筑基模型搭臺加速起勢

物理AI：AI發(fā)展的下一個時代

物理AI是將人工智能能力與物理世界中的感知、決策與執(zhí)行系統(tǒng)深度融合的智能技術(shù)體系。與主要基于文本、視頻等數(shù)字信息“預(yù)測下一個token”的數(shù)字AI不同，物理AI模型輸入包含力等其他傳感器采集數(shù)據(jù)，輸出主要為物理載體控制信號，其智能上限更高。科技大廠如英偉達、特斯拉及金融資本密集加注，推動物理AI邁入加速發(fā)展階段。據(jù)InfoQ公眾號數(shù)據(jù)，截至2026年6月，近18個月內(nèi)超百億美元資金流入物理AI賽道。

應(yīng)用層：自動駕駛與具身智能雙輪驅(qū)動

應(yīng)用層方面，自動駕駛有望從“高端車專屬”向“全價位段普及”。隨著端到端大模型技術(shù)走向主流，模型能力成為智駕競爭的關(guān)鍵。部分車企承諾為局部智駕兜底，顯著拉升了智駕功能使用率，推動硬件普及。億歐智庫預(yù)計中國高速及城市NOA市場規(guī)模將持續(xù)擴大。同時，具身智能助機器人突破封閉場景，頭部人形機器人廠商在規(guī)模量產(chǎn)前夕，弗若斯特沙利文預(yù)計全球具身智能機器人市場規(guī)模將保持高速增長。此外，首例“自主手術(shù)”實驗成功及無人裝備的持續(xù)推出，顯示物理AI正逐步滲透千行百業(yè)。

模型層：世界模型多路線融合演進

世界模型是物理AI發(fā)展的引擎。李飛飛將世界模型按輸出分為渲染器、模擬器和規(guī)劃器三類。渲染器追求視覺保真，代表模型如OpenAI Sora；模擬器關(guān)注物理結(jié)構(gòu)，能更真實還原世界，代表包括英偉達Cosmos系列；規(guī)劃器指導(dǎo)物理載體與現(xiàn)實世界互動，代表如谷歌Gemini Robotics系列。目前，三類模型正相互融合，英偉達Cosmos 3等嘗試用單一模型架構(gòu)統(tǒng)一多種數(shù)據(jù)，旨在鑄就真正理解物理世界的世界模型。此外，楊立昆提出的JEPA架構(gòu)也作為一種遠期愿景，致力于建模“物理邏輯”。

數(shù)據(jù)層：合成數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施

數(shù)據(jù)是物理AI的基石。全球高質(zhì)量物理數(shù)據(jù)僅約50萬小時，與GPT-5級別大模型所需的超100億小時訓(xùn)練語料相比，量級差距達數(shù)萬倍。真機實采數(shù)據(jù)質(zhì)量高但成本高、難以規(guī)模化。基于真實數(shù)據(jù)的仿真合成數(shù)據(jù)可控制誤差、覆蓋長尾場景且邊際成本低，被視為物理AI跑通的必經(jīng)之路。率先定義仿真環(huán)境和評測體系的系統(tǒng)有望成為物理AI時代的基礎(chǔ)設(shè)施。大廠如英偉達、谷歌等積極布局仿真系統(tǒng)，通過收購或自研構(gòu)建生態(tài)壁壘。

受益標(biāo)的：關(guān)注世界模型與數(shù)據(jù)采集

建議關(guān)注世界模型及數(shù)據(jù)采集涉及的3D仿真平臺、真機實采設(shè)備等環(huán)節(jié)。受益標(biāo)的包括海清智元、五一視界、索辰科技、風(fēng)語筑、凡拓數(shù)創(chuàng)、奧比中光、天娛數(shù)科等。這些公司在多光譜AI、數(shù)字孿生、工業(yè)仿真、3D視覺傳感器及具身智能數(shù)據(jù)資產(chǎn)等方面具備技術(shù)積累或市場優(yōu)勢，有望在物理AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展中受益。