物理AI前沿探索与实践 |《2026年物理AI行业研究报告》

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*本文参考报告：《2026年物理AI行业研究报告：物理AI前沿探索与实践》，首发于头豹科创网。

人工智能产业的关注重点，正在从数字内容生成、软件任务执行，转向真实物理世界中的感知、决策与控制。物理AI以多模态感知、智能决策、执行控制和数据反馈为核心，目标是推动智能系统在真实环境中完成自主任务，并在运行过程中持续优化性能。相较生成式AI和代理式AI，物理AI直接作用于物理对象与现实场景，系统输出对应具体动作结果，涉及更高等级的安全约束、验证要求和工程门槛。2026年，物理AI进入产业扩张阶段，技术验证、基础设施完善、场景复制和商业化部署同步推进，行业关注重点集中于系统工程能力、仿真验证体系、数据闭环效率以及规模化交付能力。中国凭借制造业基础、供应链完整度和应用场景密度，在全球物理AI产业体系中具备重要位置。

物理AI是指在真实物理世界中，将多模态感知、智能决策与执行控制深度融合，并通过数据反馈持续优化、实现自主任务完成的工程化智能系统。该类系统通过传感器获取环境与对象信息，结合机器学习、计算机视觉、运动规划与控制算法进行动态分析与任务决策，再驱动机器人、自动化设备或智能车辆完成实体操作。其核心特征包括三项。第一，行动闭环从信息域扩展至物理域，系统输出对应可执行动作，并对现实结果负责。第二，安全要求嵌入架构设计，仿真验证、运行监控、硬件级回退等机制属于必要组成部分。第三，系统具备持续演进能力，可在长期运行过程中依据反馈数据完成模型修正、策略优化与系统校准。物理AI的产业意义，集中体现于让智能系统具备现实场景中的操作能力、适应能力与责任约束能力。

资料来源：头豹研究院

物理AI的能力体系由感知、决策、验证、执行、反馈五个环节构成。感知环节负责完成环境结构化建模，输出包含语义、位姿和物理属性的信息；决策环节负责将任务指令拆解为可执行动作序列；验证环节依托数字孪生和仿真系统完成前瞻性推演与风险校验；执行环节负责动作落地的精度、稳定性与鲁棒性；反馈环节负责回收状态与结果数据，用于驱动模型优化和系统迭代。支撑该闭环的三项核心技术基石分别为策略模型、世界模型以及仿真与数字孪生体系。策略模型承担动作生成与控制映射功能，世界模型承担环境理解与动态预测功能，仿真与数字孪生承担训练、验证和迭代基础设施功能。物理AI的技术成熟度，取决于各环节协同效率及整体工程实现能力。

资料来源：头豹研究院

2020年至2024年属于概念提出与产业萌芽阶段，行业完成学术定义确立和战略认知积累；2025年属于产业关注与技术铺垫阶段，核心模型、开发平台和生态联盟加快形成；2026年进入产业爆发与生态构建阶段，技术展示逐步落地为可交付方案，开源策略、跨界进入和商业部署频率同步提升。该阶段的关键特征包括三项。第一，行业竞争主体数量增加，芯片、工业软件、机器人、汽车和云平台企业均在加快布局。第二，技术竞争单元从单项模型性能扩大至平台、工具链、数据流和场景交付体系。第三，商业判断标准开始向交付效率、部署成本、稳定性和投资回报率集中。物理AI的产业节奏，已进入工程化验证与生态重组并行推进阶段。

资料来源：头豹研究院

全球物理AI市场规模预计将在2025年达到1,241.0亿美元，2035年达到9,000.0亿美元。2025年至2030年复合增长率为18.0%，2030年至2035年复合增长率为26.0%。中国物理AI市场规模预计将在2025年达到385.0亿美元，2035年达到3,375.0亿美元。2025年至2030年复合增长率为20.8%，2030年至2035年复合增长率为27.8%。按照该预测口径测算，中国市场全球占比预计将从31.0%提高至37.5%。市场扩张背后的主要支撑因素包括制造业基础雄厚、机器人与自动驾驶场景丰富、政策资源持续投入、算力与传感器基础设施扩容，以及产业链配套效率较高。中国市场具备规模、场景与供应链协同优势，在全球物理AI产业中的战略权重持续抬升。

资料来源：头豹研究院

物理AI行业扩张的驱动因素主要集中于四个方面。第一，多模态基础模型、策略模型、世界模型和高保真仿真工具链进入工程可用区间，显著提高研发效率、任务适配能力和系统泛化能力。第二，仿真、合成数据和数字孪生基础设施不断完善，长尾场景生成、异常工况回放、云端复现和故障诊断能力持续增强，训练、验证、修复和再部署流程可纳入统一闭环。第三，项目降本提效需求明确，高保真仿真可压缩现场部署周期，软件化能力替代部分非标硬件和定制工程，规模化部署带来边际成本下降。第四，算力与传感器供给同步扩容。2023年至2028年，中国智能算力规模预计将从416.7 EFLOPS增长至2,781.9 EFLOPS，传感器市场规模预计将从3,644.7亿元增长至5,790.5亿元，智能传感器市场规模预计将从1,429.6亿元增长至2,585.3亿元。技术可用性与经济可行性同步改善，为物理AI商业部署提供了基础条件。

资料来源：头豹研究院

物理AI产业链可划分为上游基础设施层、中游系统能力层和下游场景应用层。上游主要包括算力芯片、边缘计算设备、传感器、执行器和基础软硬件平台，为物理AI提供计算、感知与控制基础；中游主要包括多模态感知模型、策略模型、世界模型、仿真与数字孪生平台、数据闭环系统和场景化系统集成能力，承担从环境理解、动作规划、安全验证到部署运维的系统构建职能；下游覆盖人形机器人、工业制造、自动驾驶、无人机、能源运维、城市治理、多光谱感知等应用场景，负责将物理AI能力转化为具体任务执行和商业价值。产业竞争重心集中于仿真平台精度、工具链完整度、数据闭环效率、软硬件协同能力和场景复制能力。具备基础设施供给、模型算法开发、仿真验证、系统集成和长期运维能力的企业，更容易在规模化落地阶段获得竞争优势。

资料来源：头豹研究院

物理AI下游落地围绕实体执行与复杂环境感知展开。人形机器人是重要具身载体，2025年全球年度出货量约为1.7万台，市场规模28.8亿元；其中，中国市场出货量约为1.4万台，占全球84.7%，市场规模15.5亿元。工业制造具备明确需求基础，中国工业机器人2025年年度装机量预计达到32.5万台，占全球56.5%，需求重心从汽车制造延伸至电气电子、一般工业等柔性生产场景。自动驾驶方面，中国自动驾驶市场规模预计将从2024年的121.0亿美元增长至2030年的6,828.0亿美元，整体复合增长率为96.0%。多光谱AI作为物理AI感知层的重要延伸，通过可见光、红外、近红外、紫外等多源数据融合，提升消防安全、食品安全、城市管理、工业危害预防、能源安全和公共安防等场景的风险识别与现场判断能力。其市场规模从2020年的6.3亿元增长至2025年的20.2亿元，2030年预计达到77.7亿元。整体来看，人形机器人、工业制造和自动驾驶主要验证物理AI在执行、控制和移动场景中的商业价值，多光谱AI补强复杂环境感知与风险识别能力，共同支撑物理AI从感知理解到规划执行的规模化落地。

资料来源：头豹研究院

未来技术方向将围绕“感知增强”与“通用智能”同步推进，物理AI的技术重心将从视觉识别、语义理解等单点能力，拓展至多模态感知、空间认知、世界模型、运动控制与系统协同。多模态感知将融合视觉、深度、红外、多光谱、热成像、触觉、力觉、声音和时空数据，提升系统对物体、设备、人员与环境状态的识别精度；世界模型与VLA体系将强化真实场景理解、状态预测和任务规划能力。场景落地方面，城市治理、工业安全、能源设施和交通系统将率先推进，应用范围覆盖河湖管网、消防、园区人流、低空飞行器、公共设施、设备诊断、机器人巡检和基础设施运维等连续监测场景。产业层面，芯片、算力、仿真平台、工业软件、机器人本体、智能终端和场景运营企业将加强协同，平台型企业建设模型、开发工具和生态底座，专业化企业聚焦安全巡检、仓储拣选、产线下料、园区安防、电力检测等标准化场景复制。总体来看，物理AI将以多模态感知为基础，以世界模型和智能控制为核心，以高价值场景规模化部署为牵引，构建可感知、可推理、可执行、可反馈的智能系统。

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