2026年6月25日，开源证券发布了一篇传媒行业的研究报告，报告指出，物理AI。
报告具体内容如下：
物理AI发展大势所趋，科技大厂、金融资本加注或推动产业提速 物理AI是将AI与物理世界中的感知、决策与执行系统深度融合的智能技术体系，对比数字AI主要基于文本、视频等数字信息“预测下一个token”，物理AI模型输入还包括力等其他传感器（885946）采集数据，输出的主要为物理载体控制信号，智能上限更高。黄仁勋提出智能体AI的下一时代是物理AI，特斯拉（TSLA）“宏图计划4”打造将AI带入物理世界的产品和服务；据InfoQ公众号，截至2026年6月，近18个月内超百亿美元资金流入物理AI赛道；科技大厂跑步入场，金融资本密集下注，或推动物理AI迈入加速发展阶段。 数据筑牢智能根基，模型推动应用泛化，物理AI市场星辰大海
应用层：思略特咨询预计2030年全球物理AI市场规模将达到4300亿欧元，其中自动驾驶、具身智能是核心应用。新能源汽车（885431）行业竞争激烈，自动驾驶技术市场淘汰基准不断抬升，车企持续加大投入，推动硬件从“高端车专属”向“全价位段普及”，部分车企承诺为局部智驾兜底，显著拉升智驾功能使用率，亿欧智库预计2029年中国高速及城市NOA市场规模将达2730亿元，2025-2029年CAGR达43%。具身智能助机器人突破封闭场景，头部人形机器人（886069）厂商在规模量产前夕，弗若斯特沙利文预计2024-2030年全球具身智能机器人市场规模有望从117.1亿美元增长至1010.7亿美元，CAGR达43%。此外，首例“自主手术”实验成功，无人装备持续推出，我们看好物理AI逐步渗透千行百业。
模型层：世界模型是物理AI发展引擎，技术路线多元，李飞飞将世界模型按输出像素/状态/动作分为渲染器/模拟器/规划器。渲染器追求视觉保真，优势是训练数据相对易得、适用于ScalingLaw，不足在于不是真正理解世界，能力亦难以直接移植到机器人或决策系统中，代表模型如OpenAISora、谷歌（GOOG）Genie系列。模拟器关注物理结构，能更加真实地还原世界，但难度、成本均更高，代表包括英伟达（NVDA）Cosmos1系列、WorldLabsMarble。规划器指导物理载体与现实世界互动，优势是可复用数字AI领域的技术积累，难点在于满足可靠性及海量训练数据需求，代表模型如谷歌（GOOG）GeminiRobotics1.5系列。李飞飞认为三类模型将相互融合进化为真正的世界模型，英伟达（NVDA）Cosmos3或可视作融合路线的初步尝试。
数据层：据觅蜂科技，全球高质量物理数据仅约50万小时，而GPT-5级别大模型训练语料折算超100亿小时，数据量级差距达数万倍。现有数据中，真机实采数据质量高，但绑定本体形态，成本高，难以规模化。基于真实数据的仿真合成数据可控制误差，覆盖长尾场景，边际成本低，可用于快速扩展训练规模，或是物理AI跑通的必经之路。率先定义仿真环境和评测体系的系统有望凭用户反馈高速迭代，成为物理AI时代的基础设施。
受益标的：关注产业引擎/燃料——世界模型/数据
建议关注世界模型及数据采集涉及的3D仿真平台、真机实采设备等，受益标的：海清智元（HK1392）、五一视界（HK6651）、索辰科技（688507）、风语筑（603466）、凡拓数创（301313）、奥比中光（688322）、天娱数科（002354）。
风险提示：物理AI商业化进展、世界模型迭代速度不及预期，数据采集技术路线变化风险等。
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