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物理AI概念爆火,为何2026被称为元年?一文看懂核心逻辑,及10家核心龙头公司

物理AI概念爆火,为何2026被称为元年?一文看懂核心逻辑,及10家核心龙头公司
今天和大家深度拆解近期热度走高的方向 —— 物理 AI。
如果还简单把 AI 等同于文案生成、图像绘画工具,其实已经跟不上本轮技术迭代节奏。
2026 年,AI 正在迎来一轮关键范式转变:从纯粹虚拟数字场景,延伸落地到真实物理世界。
英伟达 CEO 黄仁勋曾给出判断:物理 AI 已经迎来类似 ChatGPT 的行业爆发节点。此前 6 月初台北 GTC 大会,英伟达发布全球首款全模态物理 AI 大模型 Cosmos 3,推动整个物理 AI 产业关注度大幅提升。
今天,咱们抛开情绪炒作视角,从基础概念、产业爆发动因、分层产业逻辑、纯正物理 AI 产业链企业基本面给大家做一个完整梳理。

一、

什么是物理 AI?通俗拆解核心定义

传统大模型如对话类、文生图模型,优势集中在数字信息创作、文本图像内容生成,但无法理解现实世界运行规则。
面对实体操作、空间运动、力学交互场景完全无法适配:
比如说,无法自主完成机械装配、物流分拣、自主驾驶路况适配等实操任务,根源是没有掌握重力、摩擦力、空间坐标、碰撞形变等物理运行逻辑。
物理 AI(生成式物理 AI),核心是给机器人、自动驾驶车辆、工业装备等实体硬件搭载具备物理推演能力的 AI 系统,使其能够感知真实环境、推演物理规律、自主输出可执行实操指令,本质是让 AI 从 “数字化内容输出” 转向 “物理世界实操作业”。
给大家打个比方,传统 AI 如同饱读典籍但无实操能力的书生;物理 AI 是兼具知识储备与现实动手执行能力的完整体系。
黄仁勋在 2026 CES 现场解读过核心框架:物理 AI 可解析 3D 空间位置、识别温距等实景传感数据,转化为硬件可执行动作指令,整体体系依托数据、底层物理仿真平台、专用大模型三大支柱运转。

二、

为何 2026 成为物理 AI 规模化起步关键年份?

四大核心驱动

物理 AI 并非全新概念,此前长期停留在实验室研发阶段,2026 迎来质变拐点,四大支撑条件同步成熟:

英伟达搭建通用底层平台,补齐行业基础设施

GTC 推出的 Cosmos 3 是全球开放型全模态物理 AI 大模型,一体化打通视觉推理、虚拟世界生成、动作预判能力,可精准模拟力学、流体、碰撞、光影多维度物理规则。

同时英伟达组建 Cosmos Coalition 全球开发者联盟,联合多家技术企业共建统一生态,对标早年安卓系统对智能手机的赋能作用,底层平台成熟会带动上层应用快速扩容。

权威媒体与行业研究院统一定调产业周期

4 月《瞭望》刊发专题内容,明确物理 AI 正从技术概念快速转向产业应用核心赛道;

北京智源研究院《2026 十大 AI 技术趋势》将其列为 AI 跨域分水岭,官方研究体系的一致看好,意味着该赛道已纳入重点技术发展视野。

全球产业资本持续加码投入

多家头部资本与企业家加大布局力度;2025 全年全球物理 AI 赛道整体融资规模突破 100 亿美元,资金持续流入加速技术迭代与团队扩张。

海外 Figure、Project Prometheus 等具身、物理仿真企业获得大额融资,落地试验线快速铺开。

标杆项目实现实景商业化验证

海外落地标杆:美国 Figure 机器人企业开展长时间产线实操测试,人形机器人持续完成包裹分拣作业,稳定工况运行验证物理 AI 工业落地可行性。

国内软件端同样实现从零到一突破:索辰科技自研物理 AI 平台 2025 年已产生五千余万商业化落地收入,标志国内本土可微分物理工具链具备市场化交付能力。

三、

产业价值分层逻辑,三层递进关系清晰

第一层:技术突破打开全新成长空间

此前市场行情更多围绕通用大模型、通用算力定价,物理 AI 开辟独立细分赛道:工业可微分仿真、3D 空间视觉、数字孪生、机器人伺服执行部件、具身控制算法等环节,迎来专属 AI 赋能成长曲线。

沙利文机构测算,狭义物理 AI 仿真建模市场规模,2026 年约 15 亿美元,2032 年有望增长至 152.4 亿美元,复合增速 47.2%;IDC 广义生成式物理 AI 统计,2026 全球整体市场空间有望突破 800 亿美元,两组数值统计边界不同,可分开参考。

第二层:产业链传导顺序明确,专用软硬件先行受益

纯正物理 AI 产业链四层结构:专用算力 / 传感硬件层 → 可微分物理仿真平台层 → 具身控制算法集成层 → 机器人 / 工业设备落地应用层产业规律里,物理仿真软件、3D 视觉、机器人执行零部件是赛道原生核心;上游专用工具、专用硬件 “卖铲人” 最先承接赛道增量订单。

第三层:国内制造业场景形成独有增量优势

我国拥有全球最完备制造业产业链、海量工厂实操场景、仓储物流、低空协作需求,是物理 AI 最佳落地试验场。IDC 预判,国内市场有望占据全球生成式物理 AI 整体份额 35% 以上,协作机器人、工业产线、智能仓储都是高适配落地场景。

四、

 10 家核心企业基本面梳理

给大家筛选了主营业务深度绑定可微分物理仿真、具身智能、机器人感知执行、工业数字孪生的正宗赛道公司,分三大梯队排布:

第一梯队:

可微分物理仿真 & 工业软件

(赛道技术壁垒最高,直接对接 Cosmos 生态)

索辰科技(688507)

2025 年营收 4.66 亿元,同比 + 22.97%;自研 “天工・开物” 可微分物理 AI 平台,国内少有的完整覆盖「建模 - 物理仿真 - 机器人模型训练」本土工具链,2025 年物理 AI 平台商业化收入 5816 万元,已完成与英伟达 Cosmos 生态对接,是 A 股物理仿真软件第一标的。

中望软件(688083)

2025 年营收 8.93 亿元,毛利率 95.97%;国产工业 CAD/CAM 龙头,针对性拓展机器人运动物理仿真、工厂数字孪生模块,为机械臂、协作机器人提供底层几何建模 + 力学仿真底座,大量工业机器人厂商采用其仿真工具做前期训练调试。

能科科技(603859)

2025 年营收 15.25 亿元,归母净利润 2.26 亿元,同比 + 17.67%;AI 产品服务收入 4.60 亿元,同比 + 68.52%;自研 “灵智” 具身智能训推平台,专门针对十余类工业机器人做运动控制、物理碰撞仿真验证,深度绑定制造业工厂数字孪生改造需求。

第二梯队:

3D 视觉感知 + 机器人执行硬件

(物理 AI 实体载体核心零部件)

奥比中光(688322)

2025 年营收 9.41 亿元,同比 + 66.66%;归母净利润 1.28 亿元,扭亏转正。全品类 3D 视觉传感器供应商,机器人空间测距、环境识别、碰撞感知的核心硬件,产品适配人形机器人、工业协作臂、仓储 AGV 等全部物理 AI 终端,同步和海外物理 AI 生态厂商开展技术适配合作。

绿的谐波(688017)

2025 年营收 5.71 亿元,同比 + 47.31%;归母净利润 1.24 亿元,同比 + 121.42%。国产谐波减速器龙头,是人形机器人、协作机械臂关节核心执行部件;物理 AI 仿真训练后,最终动作落地完全依靠高精度减速器实现精准力学执行,属于物理 AI 硬件刚需环节。

双环传动(002472)

2025 年营收 82.16 亿元,归母净利润 7.03 亿元;机器人 RV 减速器规模化量产供货,覆盖多家人形机器人整机企业,RV 减速器适配大负载工业机械臂场景,弥补大吨位物理 AI 设备执行硬件国产化缺口。

拓斯达(300607)

2025 年营收 32.45 亿元,工业机器人整机 + 产线集成双主业;自研机器人运动仿真控制系统,把物理仿真模型直接下发至实体机械臂完成实操调试,形成 “仿真 - 真机落地” 闭环,下游覆盖注塑、仓储、3C 制造多个工厂场景。

第三梯队:

端侧专用 AI 模组、具身算法集成、数字孪生配套

美格智能(002881)

2025 年营收 37.47 亿元,同比 + 27.39%;定制化高算力端侧 AI 模组专门供给人形机器人原型机,支撑机器人本地物理推理、实时动作运算;5G 高速模组实现仿真云端与实体机器人的数据互通,是物理 AI 端侧轻量化算力载体。

凡拓数创(301313)

2025 年营收 7.82 亿元,数字孪生全栈服务商;搭建工厂、园区实景数字孪生体系,依托物理仿真引擎还原产线力学、流转逻辑,服务工业智能化改造,大量项目配套协作机器人物理 AI 调试。

天娱数科(002354)

2025 年营收 24.19 亿元;旗下子公司深耕数字人、工业物理仿真算法,布局虚实交互物理推演技术,面向工业设备、智能运维场景提供轻量化物理 AI 推演解决方案。

五、风险提示

行业长期空间可观,但现阶段仍处于产业早期,多家企业自身也披露经营不确定性,结合企业公告与机构观点,四大核心风险需要理性看待:

Sim-to-Real 虚实迁移核心技术瓶颈未完全突破

行业最大技术难点:虚拟仿真参数很难 1:1 复刻现实环境摩擦力、形变、微小扰动,仿真训练模型落地真机容易动作偏差。索辰科技公告明确提示,物理 AI 业务尚在布局扩张期,长期高额研发投入会持续压制短期利润释放。

整体业绩兑现周期偏长

目前绝大多数公司物理 AI 相关业务占总营收比例偏低,行业普遍测算大规模订单放量、利润兑现集中在 2027—2028 年。若市场预期提前透支,估值和真实业绩错配时,存在估值回调压力。

海内外竞争压力较大

海外老牌厂商优势稳固:ANSYS、西门子占据高端工业仿真市场;英伟达、特斯拉、波士顿动力手握底层大模型 + 整机全套技术;国内企业仅在中端制造场景实现突破,高端高精度仿真、人形整机层面仍存在技术差距。

下游资本开支波动风险

物理 AI 需求完全依附制造业、机器人厂商扩产计划;如果实体经济复苏放缓、工厂设备投资预算收缩,仿真软件、机器人零部件的订单增速会直接承压。

写在最后

复盘近年科技产业主线:2020 新能源、2023 通用大模型、2024 视频生成大模型,每一年都有具备变革潜力的新技术赛道。
2026 年物理 AI 完成底层平台、人形机器人实景测试、产业资本三重验证,AI 从虚拟走向实体已经成为明确发展方向。
本文核心作用是理清产业概念、拆解上下游逻辑、梳理纯正赛道企业真实基本面数据,仅做产业科普分析。
何时布局、仓位如何分配,需要各位结合自身风险承受能力独立判断。
觉得内容实用,可以点在看、转发给身边关注产业投资的朋友,我们下期再见。

📊信息参考来源

沙利文、IDC 行业研究报告;各上市公司 2025 年度报告、官方公告;英伟达 GTC、CES 公开发布会内容;《瞭望》期刊、北京智源研究院行业白皮书;Figure 机器人公开测试资料。

⚠️声明

本文仅围绕物理 AI 产业趋势、企业公开财报信息开展客观产业解读与知识科普,不构成任何个股买入、卖出、持仓、加仓减仓的投资操作建议。科技行业受技术迭代、资本开支、国际竞争、政策变化多重因素影响,股价波动风险较高,股市投资有风险,入市需审慎决策。
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