【财富在线】多股涨停！物理AI四大产业逻辑梳理

10月26日，三大指数涨跌不一。物理AI概念涨势扩大，创维数字2连板，海量数据、生意宝、上海物贸、延华智能等多股涨停。

一、物理AI与生成式AI存在本质区别

物理AI是一套能够读懂物理规则，在现实场景完成感知、推理、决策、执行、反馈全闭环的智能系统，和当下主流的生成式AI有着根本性差异，主要体现在五个维度。

1、应用场景不同。生成式AI扎根数字空间，只处理文字、图片、视频等虚拟信息;物理AI必须落地现实场景，和实体环境产生交互。

2、核心能力不同。生成式AI擅长内容创作与文字理解;物理AI需要掌握重力、摩擦、碰撞等客观规律，预判动作结果，驱动硬件实体完成操作。

3、容错门槛不同。数字AI生成出错可以反复重试;物理AI一旦决策失误，会造成设备损坏、人员受伤，容错空间极小。

4、数据成本不同。生成式AI依靠互联网海量免费语料完成训练;物理AI必须实地采集真实交互数据，整体研发成本居高不下。

5、商业价值不同。生成式AI主要优化脑力工作、提升办公效率;物理AI可以直接替代一线体力劳动者，市场价值量级显著更高。

来源:物理AI白皮书2026

二、四大产业逻辑支撑行业长期成长

第一、技术迭代大势所趋，市场空间广阔

大模型目前普遍存在“物理盲”短板，能写代码却无法完成拧螺丝这类实操任务。英伟达CEO黄仁勋测算，物理AI对应超50万亿美元产业蓝海;摩根士丹利预测，未来十几年该赛道有望拉动全球GDP提升数倍，产业成长空间十分可观。

第二、世界模型是物理AI的核心大脑

整套技术栈分为四层:世界模型、VLA视觉语言动作模型、3D感知采集、运动执行硬件。

完整运行链路为:大模型拆解任务，VLA生成执行策略，世界模型提前推演动作风险，硬件落地执行，真机运行数据再回流优化模型。

世界模型具备三大价值:建立对现实世界的认知;在动作落地前预判风险;生成仿真合成数据，大幅降低实地采集成本，直接带动工业仿真、数字孪生、CAE工业软件需求爆发。

目前技术路线分为三类:英伟达Cosmos为代表的视频生成路线、MetaV-JEPA2隐式表征路线、WorldLabs主导的3D空间智能路线。

第三、行业最大瓶颈是高质量训练数据

数字AI拥有海量互联网语料，而物理世界真实交互数据几乎处于空白状态。进入2026年下半年，产业主线已经从硬件整机发布，转向数据基础设施建设。

能够规模化产出训练数据、持续降低标注成本的服务商，将牢牢掌握行业话语权，这也是海天瑞声、风语筑等数据服务商持续受到资金青睐的核心原因。

第四、内具备全链条竞争优势

海外企业普遍采用“模型定义硬件”的模式，英伟达、特斯拉、Figure等厂商布局全栈技术;我国则依托完善制造业供应链、丰富落地场景与政策扶持形成差异化优势。

国内物理AI市场规模将从2025年385亿美元扩张至2035年3375亿美元，全球市场份额稳步提升至37.5%，成为全球增长最快的单体市场。

来源:物理AI白皮书2026

三、十月迎来多重密集利好催化

1、人形机器人进入量产阶段:特斯拉向SEC提交股东大会文件，明确第三代Optimus人形机器人已经具备大规模量产条件，标志着人形机器人从演示样机正式迈入工业化制造阶段，给整个赛道带来基本面强支撑。

2、产业会议落地成果超预期:10月中下旬举办的物理AI与世界模型大会，项目签约总额突破60亿元，同时成立产业联盟并落地专项产业投资基金，会议行情落地实质性产业订单，利好产业链上下游企业。

3、顶层政策加码扶持:中办、国办印发创新融合意见，全面推进“人工智能+”顶层行动，要求AI全面赋能实体经济，同时加快集成电路、工业母机等核心技术攻关，政策层级再度升级，为行业发展保驾护航。

四、机构观点

中信证券指出，通用大模型正从任务规划向动作控制延伸，机器人大脑高度依赖VLA、WAM等专用模型，把语言指令转化为实操动作。英伟达、斯坦福等机构正在尝试把GPT-6Astra接入机器人控制，借助通用模型的空间推理能力降低专用模型训练成本。2027年通用大模型入局具身智能将成为行业新趋势，通用模型与专用模型会形成长期分工协作格局。

中信建投分析，寒武纪、海光信息三季度营收与毛利率环比改善，算力服务景气度延续。通用大模型搭配执行框架持续提升机器人操作能力，头部厂商加速扩产;高质量交互数据、仿真评测体系建设，将持续打开物理AI行业需求。同时AI供应链漏洞事件，也带动AI安全防护产品落地放量。

华泰证券认为，物理AI已经从概念炒作逐步走向规模化落地，OpenAI等模型厂商自研人形机器人，将进一步加快产业进程。整条产业链里，数据服务、模型算法、机器人本体、零部件以及下游应用环节，或将迎来持续的业绩增长机会。

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