计算机行业点评报告：物理AI迎密集催化

华龙证券研究所发布计算机行业点评报告，核心观点为物理AI迎密集催化，有望成为人工智能的下一波浪潮。报告指出，英伟达GTC柏林2026将物理AI定义为下一波浪潮，并宣布对开源机器人开发平台Isaac的重大扩容，新增人形机器人参考样机，发布RTXSpark等基础设施，有望显著降低具身智能研发门槛。宇树科技预研物理AI机器人自进化V1.0大模型，搭载该大模型的机器人有望在2027-2028年取得显著突破。GPT-6Astra在具身任务上展现优势，验证ScalingLaw在具身智能领域的有效性，但通用大模型仍需动作模型补足物理交互能力。高质量数据集和应用场景的闭环是下一阶段关键，数据集端真机数据与仿真数据稀缺，应用端高质量数据集及大模型泛化能力将反哺应用场景，加速商业模式跑通。投资建议围绕应用与高质量数据集关注相关标的，维持计算机行业“推荐”评级，建议关注索辰科技、能科科技、鼎捷数智、海天瑞声、奥比中光、中控技术等。

物理AI作为人工智能的下一波浪潮，正迎来密集催化。英伟达通过GTC柏林2026大会将其定义为重要发展方向，并扩容开源平台Isaac，推出人形机器人参考样机及RTXSpark等基础设施，旨在降低具身智能研发门槛。宇树科技等企业预研机器人自进化大模型，预计2027-2028年将取得突破。GPT-6Astra在具身任务上展现潜力，验证了ScalingLaw在具身智能领域的适用性，但通用大模型仍需加强物理交互能力。未来，高质量数据集和应用场景的闭环将成为关键，真机数据与仿真数据稀缺问题待解决，高质量数据集及大模型泛化能力将反哺应用场景，加速商业模式跑通。

报告主要分析了物理AI的技术进展、行业应用及投资机会。技术层面，关注英伟达Isaac平台的扩容、宇树科技机器人自进化大模型研发、GPT-6Astra的具身任务表现等。行业应用层面，强调高质量数据集和应用场景的重要性，指出真机数据与仿真数据稀缺问题，以及大模型泛化能力对应用场景的反哺作用。投资机会层面，建议围绕应用与高质量数据集关注索辰科技、能科科技、鼎捷数智、海天瑞声、奥比中光、中控技术等标的，维持计算机行业“推荐”评级。

当前物理AI市场处于快速发展初期，技术突破与应用落地加速推进。英伟达等巨头积极布局，通过开源平台和基础设施降低研发门槛，推动行业生态建设。技术层面，机器人自进化大模型、具身智能模型等取得进展，但通用大模型的物理交互能力仍需提升。应用层面，高质量数据集稀缺制约发展，但数据集与场景的闭环将加速商业模式跑通。整体来看，物理AI市场潜力巨大，但面临技术迭代、数据积累等多重挑战，处于机遇与挑战并存的阶段。

研报提示物理AI发展面临多重风险。技术迭代速度不及预期，可能导致物理AI技术路线选择失误或发展滞后。高质量数据集的获取难度较大，真机数据与仿真数据稀缺问题可能影响模型训练效果。此外，物理AI建设投入巨大，商业化落地存在不确定性，可能导致投资回报不及预期。这些风险需引起关注，投资者应谨慎评估相关标的的技术成熟度、数据获取能力及商业化前景。