物理AI：世界模型+具身智能，AI的下一个风口

核心观点

• 物理AI是“AI的下一个风口”，具备千亿至万亿级美元的市场空间。
• 物理AI不同于生成式AI，更关注现实世界理解、物理法则感知，驱动AI理解真实物理世界，是生成式AI的扩展且具备增量价值。
• 世界模型是物理AI的底层认知框架，可作为“AI大脑”理解物理规律与因果关系推理并做出决策；具身智能是物理AI的行动层，聚焦物理世界的具身交互，是物理AI在真实世界的验证场景，两者结合构成物理AI认知与行动的底层框架。
• 高质量的真实交互数据当前存在明显需求缺口，真实物理交互数据天然存在采集难、标准化程度低的问题，数据与评测成为物理AI时代关键基础设施，行业需求已从零散数据采购转向数据、仿真、评测和部署反馈一体化的基础设施需求。

关键数据和研究结论

• 不同机构对物理AI未来市场空间的预测差异较大：
  • Coatue Management测算物理AI市场规模可达6万亿美元。
  • 黄仁勋认为物理AI有望重塑50万亿美元的制造和物流产业。
  • 弗若斯特沙利文预计2030年中国物理AI仿真及数据平台市场规模1806亿元。
• 全球高质量真实物理交互数据总量仅50万小时，训练通用具身模型至少需要1000万小时，当前数据量不足实际需求5%；中国可用的高质量真实数据仅为数十万至百万小时级，具身基础模型至少需要数千万小时数据，数据缺口超过99%。
• 高质量数据是指满足准确性、完整性、一致性、时效性、多样性，并经过严格清洗、标注与预处理且能够精准反映目标场景特征分布的数据集。
• 高质量数据对大模型可靠性与安全性提供技术保障，而低质量数据会导致模型性能衰减，甚至工程化风险。
• 高质量数据的优势和特点决定其在当下显著稀缺，不同于早期大语言模型训练所使用的数据集，具身智能要求数据服务商具备物理交互数据的采集、标注和质量控制能力。
• 从“描述数据”到“演化数据”，世界模型是对物理世界下一个状态的预测，需要的是演化数据。

相关标的

• 华数传媒：持股浙江具身智能数据运营有限公司55%股份，布局数据运营。
• 宝通科技：联合光轮智能注册物理AI合资公司并持股70%，推动物理AI数据产品与工业机器人的真实场景落地。
• 风语筑：联合松应科技设立合资公司风应科技，完善物理AI战略布局。
• 五一视界：物理AI核心基础设施企业，发布物理直觉世界模型51WorldModel并落地智能驾驶、具身机器人、智慧基建等场景。
• 凡拓数创：发布物理AI全模态数据集，提供四大类规模化、高质量、已标注的物理AI数据。
• 天奇股份：持股UQI优奇、天奇银河布局具身智能，“字节链”重要标的。
• 海天瑞声：长期聚焦AI模型训练所用专业数据集，实现标准化、定制化产品服务全覆盖。
• 德马科技：联合麦擎智能发布第一人称具身智能数据采集全管线OmniEgo。
• 爱仕达：与智元创新战略合作聚焦场景落地与生态协同。
• 索辰科技：以物理AI为核心，构建从高精度物理引擎到物理AI解决方案的完整链路。
• 凌云光：深耕“视觉+AI”核心能力，业务覆盖工业智能制造与具身智能两大方向。

风险提示

• AI技术迭代不及预期风险。
• AI商业化兑现不及预期风险。
• 行业竞争加剧风险。