随着物理 AI 技术持续落地，人工智能正式从虚拟数字世界走向真实物理世界，与现实环境的动态交互能力成为行业核心竞争力。在这一产业变革中，带有时空关联、多模态特征且符合真实物理规律的高质量具身交互数据，被视作物理 AI 时代的核心生产要素 —— 谁掌握了这类数据的采集、处理与仿真能力，谁就掌握了物理 AI 模型迭代的底层支撑。围绕数据供给体系、市场竞争格局与产业价值演变，行业正逐步形成清晰的发展框架。

一、物理 AI 的数据特殊要求与双层供给体系

不同于传统大模型依赖的文本、图像等互联网公开数据，物理 AI 对训练数据有着更高维度的要求。数据不仅需要覆盖视觉、听觉、力觉、触觉等多模态信息，更要贴合真实物理规则、具备时空连续性，能够还原物体碰撞、形变、受力等真实世界的物理效应，这也决定了其数据供给体系的特殊性。

当前行业数据获取主要分为真实世界采集与虚拟仿真生成两大路径，两类方式优势互补，共同构成产业数据底座。

真实世界采集是保障数据精准度的核心来源，又可细分为三类落地模式。其一为真机遥控采集，由专业操作人员远程操控机器人完成作业，同步采集全维度交互数据，数据精度最高，但成本也最为昂贵，单套专业遥控设备造价较高，且有效数据产出效率偏低，人力与时间成本突出。其二为无本体采集，通过机械爪、动作捕捉手套等轻量化设备，由工作人员演示操作过程，替代机器人本体完成数据采集，在保障数据有效性的同时，显著提升了采集效率、降低了综合成本。其三为 3D 视觉感知采集，依托机器视觉与深度感知技术，实时采集物体与环境的三维物理数据，包括形状、位置、姿态、形变等信息，以此构建数字孪生场景，是还原真实环境的重要技术路径。

虚拟仿真生成则是实现数据低成本、规模化供给的核心方向，同样分为两类技术路线。一类是物理仿真平台合成，厂商通过高精度物理引擎，在虚拟环境中还原力碰撞、接触形变等真实物理效应，批量生成标准化的高质量仿真数据，具备成本可控、可规模化生成、覆盖长尾场景多的优势，能够有效弥补真实场景数据不足的问题。另一类是世界模型扩充生成，以少量真实数据为基础，通过调整光照、纹理、视角等参数衍生出多倍训练数据，大幅降低数据采集的边际成本。

目前行业已经形成成熟的数据金字塔结构：底层是海量互联网公开数据，用于模型基础能力训练；中层是仿真生成数据与无本体采集数据，兼顾规模与成本，是训练数据的主体；顶层是真机遥控采集的高精度数据，用于模型最终落地效果的优化。三层数据相互补充、融合应用，已成为物理 AI 数据体系的行业主流范式。

二、四类市场主体卡位赛道，差异化构建竞争优势

在物理 AI 数据赛道，四类企业凭借自身禀赋形成了差异化的竞争优势，成为产业核心参与者。

第一类是 3D 可视化与数字孪生厂商。这类企业通常拥有十到二十年的 3D 建模经验积累，沉淀了海量高精度三维模型与场景数据，可直接转化为物理 AI 的训练场景；同时自研的 AI 3D 引擎与仿真平台，能够支撑产业级场景数据生成与模型训练，是连接数字空间与物理 AI 的重要载体，A 股多家 3D 可视化企业均已向该方向延伸布局。

第二类是专业数据服务商。这类企业具备成熟的数据采集、标注与处理能力，拥有标准化的多模态数据采集设备与数据产品体系，可快速响应不同客户的定制化需求，为下游机器人厂商、AI 企业提供配套数据服务，是产业链中重要的第三方供给方。

第三类是仿真平台与物理引擎厂商。这类企业掌握底层物理仿真技术，能够高效生产符合真实物理规律的训练数据，核心竞争力在于高精度物理引擎、仿真行为还原能力与训练测评闭环，是虚拟数据供给的技术核心，也是降低物理 AI 训练成本的关键环节。

第四类是拥有真实场景的跨界机构。这类企业自身具备天然的数据采集场景，可通过规模化部署机器人完成真实交互数据积累，比如物流仓储企业、通信运营商、大型制造企业等，既拥有工业、仓储等专业场景，也覆盖民用生活场景，能够依托自身业务网络形成数据闭环，具备场景与数据的双重天然优势。

三、数据价值重估下的行业趋势与观察维度

随着物理 AI 产业加速发展，数据资产的价值正逐步从幕后走向台前，从企业的成本项转变为核心生产要素，也带动整个赛道的产业价值重构。

从行业发展趋势来看，虚实融合将成为长期主流。纯真机采集成本高、效率低，纯仿真数据存在落地偏差，二者结合的混合训练模式已成为行业共识。未来随着仿真精度持续提升、真实场景数据不断丰富，数据供给的成本将持续下降，规模化应用的门槛也将逐步降低。与此同时，数据标准化、合规化体系也将逐步完善，推动行业从零散供给走向规范化发展，具备技术与合规双重能力的厂商将逐步拉开差距。

据三方机构预测，2030 年中国物理 AI 仿真数据市场规模有望达到千亿级，赛道长期成长空间充足。但与此同时，行业也处于发展早期，技术迭代、商业化落地节奏都存在不确定性，需要理性看待产业发展周期。

对于市场参与者而言，区分赛道的真实成长与概念炒作，可从三个维度观察：一是技术落地能力，核心看物理仿真精度、数据采集的实际效果，是否通过了头部客户的供应链验证；二是业务基本面支撑，相关企业是否有成熟的传统业务托底，而非单纯依赖概念包装；三是商业化兑现进度，重点跟踪订单落地情况、客户合作进展，而非仅停留在战略规划层面。

整体而言，具身交互数据作为物理 AI 的核心底座，其产业价值已经成为行业共识。拥有数据资产积累、核心采集技术与仿真能力的企业，将在产业浪潮中具备先发优势。但赛道从概念走向业绩兑现，仍需要技术迭代、场景落地、成本下降等多重条件催化，长期成长逻辑清晰的同时，也需要客观看待短期的产业节奏与波动。

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作者简介：

刘煦然  文储基金总经理   投资总监

央视财经频道 、央广经济之声、北京电视台财经频道  特约评论员