核心解读

物理 AI 作为打通虚拟人工智能与现实物理世界的关键载体，受软硬件技术迭代驱动快速落地，但当前面临真机数据获取成本高昂、仿真转现实存在技术鸿沟、行业商业模式尚未成熟三大发展痛点。

从报告核心结论与行业现状来看，物理 AI 是 AI 由虚拟走向具身智能的核心桥梁，落地场景聚焦人形机器人、智能驾驶、工业机器人三大板块，产业链划分为基础模型、硬件本体、工具应用三层。基础模型端形成 VLM（负责顶层任务规划）、VLA（指令转动作执行）、世界模型（仿真生成训练数据）三条技术收敛路线，海外呈现英伟达一家独大、谷歌、Figure 等多方追赶格局，英伟达依托全栈软硬件布局冲刺机器人领域 “安卓生态”；国内走出差异化路径，人形机器人企业自研基础模型，互联网大厂以技术研发为主、硬件落地节奏偏缓。场景端落地分化明显，智能驾驶率先完成从传统端到端算法向 VLA + 世界模型技术迭代，小鹏、华为、理想等车企已落地对应自研方案；人形机器人迈入量产阶段，Figure、智元等头部企业定下 2026 年万台级产能目标，智元计划全年积累千万小时训练数据，依托量产设备搭建数据闭环。长期被市场低估的工具层迎来景气上行，仿真平台是模型训练的数据底座，海外英伟达 Omniverse、Isaac 垄断主流市场，国内智元、索辰科技、五一视界加速国产仿真产品落地，同时物理 AI 催生 CAE、CAD 等工业软件增量需求，英伟达已与全球五大头部工业软件企业达成深度合作。

关键数据与行业痛点清晰映射产业节奏，现阶段物理 AI 真机数据仅十万小时量级，对比通用大模型万亿级文本数据存在千万倍数据缺口，动作控制需毫秒级响应、设备故障不可逆的特性，进一步抬升研发与落地成本；不过随着终端设备量产放量，产业正逐步构建 “设备落地 - 数据回流 - 模型优化 - 场景扩容” 正向飞轮。

站在行业视角预判，伴随仿真技术成熟与硬件规模化量产，物理 AI 将率先在智能驾驶实现商业化普及，人形机器人紧随其后逐步渗透工业与民用市场，国产仿真工具、工业软件产业链有望迎来国产化替代红利。

参考资料中泰证券《在时间的折痕处：物理AI》22页

报告预览

领取方式：

第一步：点亮文本（点赞+在看）

第二步：公众号后台发送关键词【物理AI产业】即可获取电子档下载链接

注意：链接自发布之日起7日内有效，即6月10日之后该分享将失效，请尽快完成下载，前期发布资料均已上传知识库。

本文为行业趋势与方案提炼，完整参考资料及更多同行业报告，可在我的知识星球「人工智能报告厅」查看，星球内会持续更新相关内容与深度解读。

1. 2025 AI EBC白皮书 人工智能企业业务能力白皮书

2. AI行情存续：一个重要观测指标

3. AI真人剧：奇点已至，星辰大海

4. AI珠峰系列八：封测设备：AI浪潮已至，设备驭浪先行

5. AI珠峰系列八：内燃机深度：从卡特彼勒扩产的结构性预期差说起

6. MicroLED光互联专题报告：重构近场算力通信范式，兼顾距离&能耗&可靠

7. 传媒行业深度报告：NeoCloud龙头崛起，AI算力基础设施价值凸显

8. 2026年全球及中国服务器行业竞争格局研究报告（精华版）

9. 中国AI在网络安全中的应用探析：AI攻防，新时代的安全利器

10. 在时间的折痕处：物理AI

11. 集团企业级 AI 编程助手与研发效能智能化平台建设方案 

12. 基于人工智能+交通行业应用设计方案 

13. 2025大模型背景下高等教育数智化转型研究报告

14. 2026年装备制造供应链智能体

15. 2026具身智能面向新兴交叉学科建设的思考与建议白皮书

16. Agent生产落地基石，可观测透视+评估飞轮的一体化建设实践

17. 2026年AI对影视行业的重塑报告

18. 2026年AI时代核心终端生态定位与用户需求洞察报告

19. 全球与中国域名市场研究报告（AI驱动的数字身份变革2024-2025）

20. 数据治理-数仓落地-价值洞察闭环方案