物理AI主升浪

1、最近AI应用行情火爆，从医疗炒到漫剧，最近市场重点是AI数据，国家数据集团成立推动数据资产化，具身智能加快物理AI发展，海外头部如Figure、特斯拉、OpenAI全面加大数采设备自研与采购，行业硬件形态由早期Ego眼镜向手部高精微操（数采手套）及全身动捕深度演进，同时模组化与小型化催生底层传感器价值重估。

2、今天物理AI板块大涨，板块迎来集中行情催化：

1）具身“大脑”或出现新解法。Artificial Analysis首版具身榜AA-Robotics，Astra以69.4分居首，目前社区已沉淀37个具身案例，国内外一二级市场均在讨论通用模型是否可以承担一部分具身“大脑”的功能。

2）中美共振，通用下场具身领域。OpenAI、DeepSeek正式表示进军具身，宇树王兴兴表示GPT-6让具身突破预期提前到“一两年内”。这一系列变化主要源于前沿AI实验室认为解决物理规律是通往AGI的问题子集之一。

3）国标与政策落地。商务部等九部门印发科技兴商意见，推动具身智能在商贸场景落地；首批6项人形机器人国家标准正式发布，2027年实施，行业标准化框架成型，产业化预期抬升。 

4）英伟达GTC前瞻，物理AI为核心议题。10月20-22日英伟达柏林GTC，黄仁勋演讲聚焦物理AI、世界模型、机器人智能体，市场预期Cosmos世界模型、物理AI仿真工厂方案将进一步披露，叠加同期南京物理AI与世界模型大会。 

5）产业资本与数据供给持续验证。宇树官宣世界物理AI大会，京东开源EgoLive具身数据集缓解训练数据瓶颈，新芯航途完成战略轮融资。海外Figure、Optimus持续释放作业视频，验证物理AI从实验室走向实体作业。 

3、我们如何看待？根据产业调研，真正落地仍有较多卡点，但模型前沿探索加速、卡点在数据是两大确定性方向

1）Astra确实展现了一部分物理规律推理/3D能力，但要落实到替代具身大脑（实际上就是替代中间VLA一层，用Astra完成顶层任务理解+最底层机器人执行任务强化训练出来的动作）仍有较多卡点，包括参数量限制落地部署、时延等问题。但国内外头部AI大厂入局具身是明确的趋势，无论当下该解法如何，背靠前沿AI Lab的技术、数据、算力等实力，均可期待对具身大脑前沿探索的速度。

2）数据是当前最大卡点之一，也是最确定性的方向。无论是基于哪条路径走向具身，数据都是绕不过去的话题，本质是找到可scaling的数据解决方案。当前最优解法是UMI数据（Universal Manipulation Interface，抓夹采集数据）+EGO数据（第一视角人类操作视频）+触感（umi和ego数据缺触感），需求量已在一级市场及产业均看到确定性的增长。

关于物理AI：物理AI学习重力、摩擦、碰撞、形变，通过实体载体完成感知—推理—规划—执行闭环，输出"预测并改变物理世界状态"。四层技术栈为世界模型、VLA、3D感知（Ego数采）、运动执行；链路是LLM拆任务→VLA出策略→世界模型校验→底层执行→真机回流。

数采的三重约束：物理域Gap（仿真与人类动作难迁移到本体动力学）；高质量3D交互数据稀缺；端侧算力约束（毫秒级闭环）。结论上看，具身智能的第一阶段不拼模型参数量，拼数据广度、标注密度与跨本体复用效率。