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物理 ai 正从概念走向产业现实。浙商证券在最新发布的行业深度报告中指出，继感知 ai、生成式 ai、agentic ai 之后，物理 ai 将成为 ai 技术演进的下一站——其核心在于让模型理解并预测真实世界状态，从而驱动自动驾驶、具身智能和工业软件等场景的深度变革。在市场规模上，coatue management 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%。英伟达 ceo 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。与此同时，顶尖学者与科技巨头正密集入场：图灵奖得主杨立昆成立的 ami labs 完成 10.3 亿美元种子轮融资；ai 教母李飞飞联合创立的 world labs 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；英伟达则宣布下一代芯片 feynman 专为物理 ai 设计，预计 2028 年发布。浙商证券认为，当前物理 ai 尚无固定实现范式，需由世界模型与 vla（视觉—语言—动作模型）共同支撑。自动驾驶、具身智能和工业软件构成物理 ai 最核心的三大落地场景，其中自动驾驶有望率先跑通 " 数据闭环 " 与 " 商业闭环 "。报告建议重点关注具备世界模型能力的公司，以及上述三大场景中的软硬件标的。 技术定义：从生成式 ai 到物理 ai 的范式跃迁浙商证券报告指出，物理 ai 是可以理解真实世界的 ai 系统，需要回答两个核心问题：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。相较于生成式 ai 局限于数字世界的语言理解与内容生成，物理 ai 的工作空间在真实物理世界，核心能力涵盖感知、行动与控制，价值体现于工业控制、具身智能和无人驾驶等实体场景。黄仁勋将 ai 技术演进总结为三代范式：从感知 ai 到生成式 ai，再到 agentic ai，下一站将是物理 ai —— " 能够运行、推理、计划和行动的 ai"。物理 ai 的模型能力亦经历三个阶段的演进。1.0 时代依赖硬编码规则，场景适应性差；2.0 时代转向数据驱动，依靠海量数据模仿学习，但缺乏对物理世界的真正理解；当前进入 3.0 推理驱动时代，以世界模型 vla 强化学习为核心，具备环境推理、因果理解与规划能力，支持复杂任务的闭环决策。 核心技术：世界模型与 vla 尚未形成统一范式浙商证券报告强调，当前物理 ai 的实现依赖世界模型与 vla 两大核心组件，但两者均处于技术路线尚未收敛的阶段。世界模型的原始概念来自强化学习领域，指 ai 智能体通过在内部构建外部世界表征，从而在 " 脑海中 " 预演行动方案。其核心价值在于，真实世界具有不可逆性，传统仿真也无法支持智能体进行 " 决策—观察结果 " 的反复试错循环，而世界模型则可构建无限逼近真实世界的虚拟环境，以更低成本、更安全的方式支撑 ai 训练。谷歌 deepmind ceo demis hassabis 在 2026 年 cnbc 开年采访中判断：agi 还差一块拼图，可能正是世界模型。目前，世界模型在学术领域形成四条主流技术路线：观测级生成式模型强在 " 逼真 "，以 sora 为代表；潜在空间模型强在 " 效率 "，以 jepa 系列为代表；强化学习导向模型强在 " 决策 "，以 dreamer 系列为代表；以对象为中心的模型强在 " 可解释性 "，以 slotformer 为代表。李飞飞认为，世界模型需具备生成式、多模态、交互式三种能力。vla 模型（视觉—语言—动作模型）则通过端到端学习，在统一模型中将视觉和语言模态的任务语义映射到具体操作，省略手工设计规则与模块对接。自 2023 年谷歌 deepmind 发布 rt-2 以来，vla 研究进入新阶段，斯坦福于 2024 年发布首个开源 7b 参数通用机器人操控 vla 模型 openvla，英伟达于 2025 年发布面向通用人形机器人的开源 vla 基础模型 gr00t n1。 三大落地场景：自动驾驶、具身智能与工业软件自动驾驶是浙商证券认为最有望率先跑通物理 ai" 数据闭环 " 与 " 商业闭环 " 的场景。每年全球车辆累计行驶里程约 13 万亿英里，可持续采集的多模态真实数据、清晰的商业收费模式以及可规模化复制的产业链，为自动驾驶构建独特优势。2026 年北京车展上，物理 ai 已成为隐形主线。自动驾驶完美真人的解决方案商层面，小马智行 cto 楼天城发布世界模型 2.0，核心突破在于赋予 ai 自我诊断与定向进化能力；momenta 正式发布 r7 强化学习世界模型；轻舟智航宣布战略重心从 " 无人驾驶 " 全面升级为 " 通用物理 ai"。车企层面，小鹏计划将 2026 年物理 ai 相关研发投入提升至 70 亿元；吉利发布 wam 世界行为模型，并宣布与英伟达在物理 ai 领域深度协同；奇瑞官宣与英伟达达成全球战略合作，聚焦辅助驾驶、座舱 ai 和机器人三大领域。具身智能被浙商证券定义为物理 ai" 感知—理解—推理—行动 " 闭环的核心载体。物理 ai 技术栈的演进，正推动机器人从 " 刚性自动化 " 走向 " 真实自主 " ——相比传统机器人，物理 ai 赋能的机器人可处理不可预测和未知零部件，减少人工编码工作量，加快部署速度。工业软件被定位为物理 ai 训练、验证、部署和运维的 " 控制台 "。报告认为，工业软件数据不可复制、安全合规要求高、云边端协同复杂，构成较强护城河，与物理 ai 之间呈互补共生、双向赋能关系：工业软件为物理 ai 提供物理底座、高质量数据与验证环境；物理 ai 则为工业软件提供智能加速、自动化决策与闭环优化能力。cae 仿真、数字孪生、工业控制、工业 iot、能源调度、eda/cad 均是主要受益场景。
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