物理AI：AI革命下一站-260525（28页）.pdf

1、物理AI：AI革命下一站2026年5月25日核心观点物理AI是AI下一站，物理AI核心在于让模型理解真实世界并预测世界状态，是虚拟世界和真实世界的链接。I是可以理解真实世界的AI系统，需要回答“世界接下来如何变化”以及“实体发生动作之后，世界会如何反应”。它需要处理视频、传感器数据等高维、含噪数据，构建预测模型，洞察环境演变及自身行动的影响，并具备规划、推理、控制和安全可控能力。物理AI还没有一个固定实现范式，当前物理AI需要世界模型+VLA共同实现，其中世界模型的实现方式尚未收敛。世界模型是指可构建一个无限逼近真实世界的虚拟环境让AI学习环境规律并进行内部推演，以更低成本、更安全的方式支持训

2、练、测试和验证；VLA即视觉语言动作模型则通过端到端学习，在统一模型中跨视觉和语言模态理解任务语义，并映射到具体操作上。英伟达、杨立昆、李飞飞集体入局物理AI，李飞飞和杨立昆都认为通用人工智能AGI，不会仅靠大语言模型来实现，还需要可以理解、以及预测物理世界的模型来实现。DemisHassabis在2026年CNBC开年采访中给了一个判断：AGI还差一块拼图，可能是世界模型。英伟达在2025年CES上发布的物理AI世界基础模型平台Cosmos，用于模拟真实世界的物理环境，帮助自动驾驶、机器人等系统在虚拟环境中安全高效训练。gtrdot图灵奖得主杨立昆宣布创立专注世界模型研发的AMILabs，完

3、成10.3亿美元种子轮融资，计算机视觉领域顶尖学者谢赛宁以首席科学官身份加盟；AI教母李飞飞联合创立的WorldLabs宣布完成10亿美元新一轮融资，成立不到两年估值突破50亿美元。近期，WorldLabs的新模型Marble1.1&1.1-Plus发布，并且开源3D高斯溅射渲染引擎Spark2.0。黄仁勋在2026年CES上表示，物理AI可重塑价值约50万亿美元的制造和物流产业。CoatueManagement预计物理AI市场规模至少可达6万亿美元，较数字AI高出约50%。自动驾驶、工业软件和具身智能构成物理AI最核心的落地场景。自动驾驶有望率先跑通物理AI的“数据闭环”和“商业闭环”，Ro

4、botaxi、智能驾驶乘用车和无人重卡推动世界模型、强化学习和端到端算法加速落地。具身智能则是物理AI“感知理解推理行动”闭环的核心载体，机器人、人形机器人、智能硬件和感知部件有望受益于仿真训练、边缘推理、运动控制和空间感知能力提升。工业软件是物理AI训练、验证、部署和运维的控制台，CAE仿真、数字孪生、工业控制、工业IoT、能源调度、EDA/CAD等场景为物理AI提供物理底座、高质量数据和验证环境。投资标的：我们建议关注有世界模型能力的公司，以及物理AI可以布局的工业软件/具身智能/自动驾驶场景中的软硬件公司：物理AI：英伟达、谷歌、Meta、索辰科技、五一视界、智微智能、群核科技、商汤等；

5、工业软件：中控技术、宝信软件、海康威视、道通科技、汉朔科技、国能日新、滴普科技、科远智慧、能科科技、中望软件、华大九天等；具身智能：小米集团、奥比中光、拓普集团、绿的谐波、地平线机器人、优必选等；自动驾驶：小马智行、德赛西威、小鹏、吉利、奇瑞、赛力斯等；一级市场公司：AMI（AdvancedMachineIntelligence）、WorldLab、Momenta、飞渡科技、虚时科技（IntimeAI）、凌迪科技、轻舟智行等风险提示：模型迭代不及预期、算力供应不及预期、物理AI商业化进展不及预期、工业软件国产替代不及预期、下游制造业资本开支不及预期。定义物理AI是AI下一站物理AI是可以理解真

6、实世界的AI系统，物理AI要回答世界接下来如何变化，实体发生动作之后，世界又会怎么反应。物理AI需要理解高维、连续、含噪的数据（如视频、传感器数据）；能构建预测模型，洞察环境演变及自身行动的影响；能进行规划和核心层面的推理；并且是可控且安全的。黄仁勋提到AI经历了三代技术范式的转移，从感知AI到生成式AI，再到AgenticAI，接下来将会是物理AI（PhysicalAI）的时代。我们正在进入物理AI的时代，即能够运行、推理、计划和行动的AI。(divcenter)英伟达对物理AI的理解(/divcenter)物理AI是AI下一站物理世界的AI驱动，最初也是依赖人工规则驱动，使用硬编码逻辑，场