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一、物理AI的定义
核心定义：物理AI (Physical AI) 是能理解自然定律 (重力、惯性、因果关系)，并通过实体与物理世界完成感知 - 推理 - 决策 - 执行完整闭环的 AI。黄仁勋称其为 “让 AI 长出身体”，标志 AI 从理解语言进化到理解物理世界。
两大核心范畴：
与物理世界交互的AI：机器人、自动驾驶等实体系统，具备 “看、想、动” 能力
AI 物理学 (AI Physics)：理解物理定律的 AI，破解传统 AI “物理盲”
三大技术支柱：
Newton 物理引擎：实时计算物理模型，响应 < 0.01 秒，适配机器人 / 自动驾驶场景
Cosmos 基础模型平台：千亿参数，推理延迟降至毫秒级，提供大规模合成数据训练
GPU+LPU 混合算力架构：GPU 负责训练，LPU 专注低延迟推理，效率提升约 100 倍
关键产品落地：发布Alpamayo 自动驾驶 AI，端到端训练，能解释决策理由，标志物理 AI 从屏幕走向现实。
二、物理AI发展趋势
从数字到物理的跃迁：AI 演进三阶段 —— 生成式 AI→代理式 AI→物理 AI，当前处于代理式向物理 AI 过渡的加速期
“ChatGPT 时刻” 临近：技术成熟与需求落地双重推动，2026 年被视为物理 AI 落地元年
“三台计算机” 协同架构：训练计算机 + 边缘推理计算机 + 仿真计算机，Omniverse 提供数字孪生仿真环境
端到端大模型规模化应用：自动驾驶城市NOA、人形机器人等场景率先突破，成本持续下降
合成数据成为核心驱动力：解决物理世界数据稀缺，加速模型迭代，降低训练成本
跨领域融合加速：与工业制造、医疗健康、智慧城市等深度结合，重塑产业流程
三、物理AI产业链全景
算力底座:GPU/LPU 芯片、边缘计算平台,提供训练与低延迟推理算力，如 Vera Rubin 架构、Jetson 平台
感知层:3D 视觉、激光雷达、多模态传感器,让 AI “看见” 物理世界，获取环境数据
核心算法层:物理引擎、世界模型、强化学习,理解物理规律，实现预测、规划与决策
执行层:机械臂、驱动器、移动平台,将 AI 决策转化为物理动作，如工业机器人、自动驾驶底盘
数字孪生层:仿真平台、合成数据生成,提供虚拟训练环境，解决真实世界数据不足
应用层:自动驾驶、人形机器人、工业自动化,物理 AI 技术的最终落地场景
四、核心上市公司清单（按产业链环节分类）
1.算力底座（英伟达生态核心伙伴）
英伟达(NVDA)：物理 AI 定义者，提供全栈技术与芯片支持
工业富联(601138)：英伟达 AI 服务器核心制造商，受益算力需求爆发
天准科技(688003)：英伟达 Jetson 国内核心合作伙伴，提供边缘 AI 算力方案
智微智能：与英伟达ROS 深度合作，边缘 AI 算力盒支持 157TOPS，适配物流 AGV / 工业机器人
2.感知层（3D 视觉与传感器）
奥比中光(688322)：3D 视觉感知龙头，产品接入 Isaac Sim，提供 “触觉级” 空间认知
凌云光(688400)：机器视觉方案适配人形机器人运动规划，提供视觉数据支持
禾赛科技：激光雷达领先企业，为自动驾驶提供高精度环境感知
3.核心算法与仿真层
索辰科技(688507)：国产 CAE 仿真龙头，“天工开物” 物理 AI 平台，融合工业仿真
科大讯飞(002230)：提供底层 AI 算法支持，布局物理 AI 推理引擎
中科创达(300496)：智能操作系统龙头，提供物理 AI 底层软件支撑
4.执行层（机器人与自动驾驶）
埃斯顿(002747)：工业机器人龙头，“伺服 + 控制器” 市占率国内领先，布局协作机器人关节
汇川技术(300124)：工业自动化领军，提供伺服 / PLC / 变频器一体化方案
德赛西威(002920)：座舱与智驾域控龙头，英伟达核心合作伙伴，推进端到端智驾落地
东方精工(002611)：参股嘉腾机器人，生成式 AI 激光叉车落地，机器人业务高增长
长盈精密(300115)：为特斯拉 Optimus 提供精密结构件，参与人机协作机器人关节研发
5.数字孪生与应用层
西门子(SIEGY)：与英伟达深度合作，集成物理 AI 与 Omniverse 到工业软件与数字孪生工具链
达闼科技：人形机器人企业，采用英伟达技术，推进物理AI 在服务机器人领域应用
五、投资核心逻辑与关注点
英伟达生态优先：物理AI 由英伟达定义，其合作伙伴将率先受益技术迭代与场景落地
场景落地节奏：自动驾驶城市NOA、工业机器人、人形机器人商业化进程是关键催化
算力与成本平衡：边缘计算与LPU 芯片发展将决定物理 AI 规模化速度
合成数据壁垒：掌握高质量合成数据生成能力的企业将建立技术与成本优势
