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兴业证券计算机小组
蒋佳霖/孙乾/杨本鸿/陈鑫/张旭光/罗池婧

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物理AI:贯通物理世界,开辟AI新蓝海。1)物理AI:AI走向真实世界的必经之路。物理AI能够理解三维世界的空间关系和物理行为,具备在现实世界中的交互能力。产业链环节看,包括感知、本体等硬件以及世界模型、空间智能、数据、仿真等软件,可应用于具身智能、自动驾驶、工业孪生等场景。2)英伟达:引领物理AI全链路生态建设。英伟达在物理AI领域布局最为领先,已构建起模型、仿真、数据等全链路工具链能力,在工业孪生、智能驾驶、具身智能领域均有落地,拥有较为完备的合作生态。
世界模型:两大路线并进,建模3D世界。1)世界模型:隐式、显式两技术路线并进。目前世界模型的主流技术路径为视频生成路径,采取显式生成、隐式推理方式。以Yann LeCun为代表的隐式路径,侧重于对世界的抽象化建模。显式生成代表模型包括英伟达Cosmos、谷歌Genie等;此外,以李飞飞的3D生成路径,采取显式生成及推理方式,侧重3D空间结构重建。2)谷歌:布局实时可互动通用型世界模型。谷歌的多模态模型能力领先,世界模型Genie率先实现了长时序的实时生成和交互,最新模型Gemini Omni融合物理能力,向多模态输入、多模态输出演进。
仿真平台:核心基础设施,护城河较宽。1)仿真平台:物理AI落地的核心基础设施。仿真平台式物理AI大规模落地的重要基础设施,根据沙利文数据,预计2030年中国物理AI仿真及数据平台的市场规模达到1806亿元。2)关注具备核心卡位优势的仿真平台厂商。仿真平台底层需要强大的物理引擎能力支持,具备较高的技术壁垒,拥有相关技术积累、工程化经验、卡位领先的厂商具备明显的先发优势。
具身数据:物理AI核心瓶颈,供给缺口大。1)具身智能亟需训练数据,供给缺口巨大。现阶段,数据规模为具身智能落地的核心瓶颈,行业主流真机训练数据量级仅几万小时,对标GPT-3约1580万小时的训练数据规模,供给缺口巨大。目前,混合数据训练为行业共识,即用第一人称视角、UMI数据、虚拟数据等进行预训练、用真实数据进行精调。2)机器人资本化加速,数据服务商适春风。全球具身智能本体厂商在数据采集方面的布局明显加速,智元计划在2026年建设千万小时数据产能。作为物理AI数据“卖铲人”,数据服务商有望迎来产业机遇。
投资建议与公司梳理:物理AI逐渐步入商业化落地阶段,世界模型、仿真平台、具身数据等基础设施环节加速成熟,建议关注相关投资机会,包括:中控技术、索辰科技、海天瑞声、五一视界(港股)、群核科技(港股)。
风险提示:1)行业竞争加剧的风险;2)物理AI产业进展不及预期的风险;3)高质量具身数据供给不足的风险。


注:文中报告节选自兴业证券经济与金融研究院已公开发布研究报告,具体报告内容及相关风险提示等详见完整版报告。
证券研究报告:《物理AI:AI新浪潮,Infra建设提速》
对外发布时间:2026年6月9日
报告发布机构:兴业证券股份有限公司(已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格)
本报告分析师 :
蒋佳霖 SAC执业证书编号:S0190515050002
研究助理:
罗池婧
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行业评级:推荐-相对表现优于同期相关证券市场代表性指数;中性-相对表现与同期相关证券市场代表性指数持平;回避-相对表现弱于同期相关证券市场代表性指数。
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