深度行研:物理AI

Physical AI: Bridging the Digital and Physical Worlds

核心观点摘要

物理AI正处于从前沿概念向产业化应用的“0到1”关键孕育期。其核心驱动力源于 英伟达构建的强大软硬件生态现有AI无法与物理世界有效交互的“能力鸿沟” 之间的张力。虽然当前市场热情高涨,但其商业化进程仍处于极早期,未来潜力巨大,尤其是在机器人、智能驾驶和工业仿真等严肃场景,但短期内需警惕市场预期与产业现实之间的巨大差距。

概念事件脉络

  • 前期铺垫
    以Sora为代表的文生视频模型暴露了在遵循物理规律上的缺陷,凸显了集成“物理引擎”的必要性。特斯拉等企业通过FSD积累物理数据,探索“Real-to-Sim-to-Real”模式。


  • 概念引爆
    黄仁勋明确提出:“AI的下个浪潮是物理AI”,正式将概念推向市场。英伟达发布GR00T、Cosmos、Newton等产品,构筑从软到硬的完整生态。


  • 产业化加速
    国内龙头跟进:索辰科技发布“天工・开物”平台并获低空经济订单;小鹏汽车宣布自研世界基座模型取得重大突破。国内产业生态雏形初现。

核心逻辑与市场认知

核心驱动力

1. 技术演进的必然: 生成式AI的“幻觉”和缺乏物理常识,在严肃工业场景中是致命缺陷。物理AI旨在为AI装上理解和预测现实规律的“小脑”,是AI从“能说会画”到“能干会做”的必然升级。

2. 英伟达的生态强推: 基于CUDA、PhysX、Omniverse的长期积累,英伟达的“Omniverse+Cosmos”解决方案提供了完整的“Real-to-Sim-to-Real”闭环路径,极大降低了下游应用开发门槛。

3. 商业化降本增效刚需: 获取1小时真实机器人数据成本($180)是模拟数据的100倍。物理AI通过生成海量合成数据,可将训练周期从年/月缩短至分钟级,带来革命性降本增效方案。

市场热度与情绪

当前市场对物理AI概念关注度极高,情绪整体高度乐观,甚至带有炒作成分。黄仁勋“下一波浪潮”的论断成为市场共识,研报密集发布,相关概念股受资金追捧,显示出典性的主题投资特征。

预期差分析

市场普遍认知与产业现实之间存在显著的“时间差”和“规模差”。市场倾向于认为物理AI将迅速带来爆发式增长,但核心标的索辰科技2025年收入目标仅3000万元,表明产业化需要经历漫长的爬坡期。

被忽略的关键点: (1) 算力消耗比LLM高2-3个数量级 (2) 人类“硬核推导”的物理求解器仍是核心壁垒。

核心信息源聚合

定义与趋势

  • 下一代AI形态: 继生成式AI、AIAgent之后,旨在让AI理解摩擦力、惯性、因果等物理世界规则。
  • 核心意义: 实现实时控制,并生成海量、低成本的训练数据(尤其是极端条件算例)。
  • 行业共识: 黄仁勋称其为“AI下个浪潮”;阿里CEO吴泳铭认为其目标是“改变物理世界”。

技术路线与平台

  • 英伟达 (NVIDIA): 核心方案为“Omniverse (虚拟场景) + Cosmos (世界模型)”,硬件平台为Thor。开源物理引擎Newton,发布人形机器人模型GR00T N1。
  • 国内厂商: 索辰科技对标英伟达,推出“天工・开物”物理AI平台;小鹏汽车研发国内领先的物理世界AI基座模型。

主要应用领域

  • 机器人与具身智能: 提供90%的虚拟仿真训练数据,将训练周期从2年压缩至分钟级。
  • 智能驾驶: 助力自动驾驶训练,小鹏汽车目标攻克大规模L4。
  • 工业与军事: 赋能制造业升级(如风电效率提升20%),并成为军事仿真的新引擎。

物理AI的必要性与架构

  • 核心矛盾: 现有AI缺乏物理规律理解,导致在工业应用受限。物理AI需整合三维空间与物理规则。
  • 英伟达架构: Omniverse基于PhysX物理引擎,支持流体、碰撞等多物理场仿真,用于构建数字孪生和生成合成数据。
  • Sora的反思: 对Sora等视频模型的测评反复指出其在“物理交互细节”上的缺陷,验证了物理引擎集成的必要性。

国内厂商定位

  • 索辰科技: 定位为国内唯一具备自主物理求解器引擎及平台级产品的稀缺标的,对标英伟达Isaac SIM。
  • 小鹏汽车: 战略从“新势力整车”切换为“物理AI平台”,推进智驾、机器人、飞行汽车等四大板块。
  • 思看科技: 3D扫描技术为物理AI提供基础数据和虚拟环境构建能力。

算力需求与投资逻辑

  • 算力需求: 具身智能、物理AI对算力需求比LLM高出2-3个数量级,长期利好算力赛道。
  • 投资主线: 关注具备3D物理仿真能力的核心标的,如索辰科技、能科科技等。

系统性工程定义

  • 物理AI是让AI走向现实世界的系统性工程,融合空间智能及世界模型,解决从“语言符号理解”到“物理现实交互”的转变。
  • 技术支柱: 世界模型 (认知核心)、物理仿真引擎 (计算核心)、具身智能控制器 (执行桥梁)。

关键技术平台

  • NVIDIA: Cosmos (世界模型构建平台), Omniverse (开发与仿真平台), GR00T N1 (机器人基础模型), Newton (物理引擎), Jetson/DRIVE Thor (芯片)。
  • 索辰科技: “天工·开物平台”,实现真实场景下四维时空耦合多物理场设计、仿真与训练。

发展挑战

  • 技术挑战: 仿真与现实差距(Sim-to-Real Gap)、计算开销巨大。
  • 数据挑战: 真实世界数据获取成本高昂(模拟成本的100倍),存在数据孤岛。
  • 商业化挑战: 技术待提升,大规模商用难,ROI不明确。

产业链图谱

核心标的与市场表现

物理AI 核心标的

股票名称 核心逻辑 标签 股票代码
索辰科技持续加强在CAE软件及物理AI技术积累,推动物理AI技术在未来有望高速增长的场景落地,2025年物理AI产品收入达到3000万元
平台软件
688507
天准科技NVIDIA Jetson产品线的金牌合作伙伴,Jetson产品线在国内最大的合作伙伴
英伟达合作
688003
奥比中光将更多Orbbec视觉生态产品融入到Isaac Sim平台中,助力全球机器人开发者便捷地开发、测试、仿真机器人3D视觉系统
英伟达合作
688322
阿尔特联合英伟达将Omniverse引入机器人开发,包括Jetson硬件解决方案、Isaac软件开发和测试解决方案等
英伟达合作
300825
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英伟达合作
002611
凌云光为AI物理世界基础模型提供视觉数据支持和分析能力
技术支持
688400
智微智能基于英伟达Isaac Sim机器人虚拟仿真训练和数据合成开发,可实现复杂物理交互的完整端到端仿真
技术支持
001339
凡拓数创数字孪生是物理AI训练场,可为机器人迭代提供虚拟环境。公司正积极推进AI 3D数字孪生产品开发
技术支持
301313
华如科技物理AI驱动虚拟战场环境生成,通过构建语料资源投喂给军事大模型训练,并经仿真系统推演验证形成闭环体系
应用
301302

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股票名称 涨跌幅 日期 上涨归因摘要 股票代码
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