【原报告在线阅读和下载】：20260625【MKList.com】传媒行业深度报告：物理AI：数据筑基，模型搭台，拔节起势在即 | 四海读报
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一、一句话核心观点
开源证券2026年6月传媒行业深度报告认为：物理AI是AI产业下一时代，依托数据层（仿真合成数据为破局关键）、世界模型层（三类路线融合演进）、应用层（自动驾驶+人形机器人为核心万亿赛道） 完整产业链快速起量，重点看好国内3D仿真、世界模型、3D/多光谱感知硬件相关企业。
二、文档思维导图（层级结构化）
三、文档核心内容表格化总结
表1 报告基础概况
| 项目 | 详细内容 |
|---|---|
| 报告名称 | 物理AI：数据筑基，模型搭台，拔节起势在即（传媒行业深度报告） |
| 发布机构 | 开源证券 |
| 发布时间 | 2026年06月25日 |
| 行业投资评级 | 维持【看好】 |
| 核心逻辑 | 物理AI是AI发展下一时代，数据是底层基础，世界模型是核心引擎，自动驾驶、人形机器人为核心落地场景；仿真合成数据、3D仿真平台、空间感知硬件为核心投资方向 |
| 核心投资主线 | 世界模型+3D仿真平台+物理数据采集感知硬件 |
| 核心风险 | 商业化落地、世界模型迭代、数据技术路线变化三大风险 |
表2 物理AI与数字AI全方位对比
| 对比维度 | 数字AI | 物理AI |
|---|---|---|
| 核心范式 | 统一“预测下一个token”，技术成熟收敛 | 范式未统一，多技术路线并行融合 |
| 输入数据 | 文字、图片、语音、视频纯数字信息 | 图像、力、距离、多光谱等各类传感器物理数据 |
| 模型输出 | 文字、图片、音视频数字内容 | 车辆、机器人等物理载体控制指令 |
| 硬件基础 | 算力、存储芯片 | 芯片+传感器+整车/机器人等实体硬件 |
| 训练数据规模 | GPT-5级别超100亿小时互联网数据 | 全球高质量物理数据仅50万小时，缺口数万倍 |
| 实时性要求 | 秒级延迟可接受 | 自动驾驶、机器人需毫秒级低延迟 |
| 容错能力 | 可回滚、容错度高 | 物理操作不可逆，容错极低 |
| 终端产品形态 | 聊天机器人、数字Agent等软件 | 自动驾驶汽车、人形机器人、工业无人装备硬件 |
表3 物理AI产业发展核心催化因素
| 催化类型 | 具体内容 |
|---|---|
| 行业大佬共识 | 黄仁勋：AI下一时代为物理AI；孙正义：物理AI+人形机器人将诞生万亿市值企业 |
| 科技大厂布局 | 英伟达：Cosmos世界模型联盟、Omniverse仿真；特斯拉：宏图计划4；华为/小鹏/蔚来：智驾端到端世界模型；谷歌：Gemini机器人规划模型 |
| 一级市场资本 | 近18个月全球流入超百亿美元；Skild AI估值140亿美元、World Labs估值50亿美元；国内银河通用估值破200亿 |
| 市场空间预测 | 2030年全球物理AI市场4300亿欧元；远期物理AI重塑制造、物流产业价值达50万亿美元 |
表4 物理AI三层产业链核心信息
4.1 应用层（下游落地市场）
| 细分赛道 | 市场规模&增速 | 落地进展&核心特点 |
|---|---|---|
| 自动驾驶 | 2029年国内高速+城市NOA规模2730亿元；2024-2030年AIEV销量CAGR32.61%，2030渗透率42% | 比亚迪等车企智驾安全兜底、智能网联保险落地；分纯视觉（特斯拉/小鹏）、视觉+激光雷达（华为/小米/蔚来）两大路线 |
| 具身人形机器人 | 2024-2030年全球规模117.1→1010.7亿美元，CAGR43.22% | 特斯拉、智元、优必选2026-2027大规模量产；优先落地工厂搬运、物流、养老、商用服务 |
| 其他拓展场景 | 医疗、低空、工业、航空国防、文娱 | 全球首例大模型自主手术动物实验落地；国内推出机器狼、无人机蜂群等全域无人装备 |
| 2030全球细分市场规模 | 自动驾驶1710亿欧元、工业基建690亿欧、人形机器人680亿欧、航空国防500亿欧、文娱370亿欧、医疗50亿欧 | —— |
4.2 模型层（中游核心引擎：世界模型）
| 世界模型分类 | 核心功能 | 代表模型 | 优势&短板 |
|---|---|---|---|
| 渲染器 | 优先保证画面视觉保真 | OpenAI Sora、谷歌Genie | 优势：训练数据易得、适配缩放定律；短板：无法真实理解物理规则，难以迁移至机器人/智驾决策 |
| 模拟器 | 精准还原物理、动力学、几何规则 | 英伟达Cosmos系列、World Labs Marble | 优势：复刻真实世界，适配机器人/自动驾驶仿真训练；短板：研发、算力成本极高 |
| 规划器 | 接收指令，输出机器人动作决策 | 谷歌Gemini Robotics 1.5 | 优势：复用数字AI大模型技术积累；短板：对海量训练数据、模型可靠性要求极高 |
| 远期备选路线JEPA | 抽象建模物理逻辑，不生成完整画面 | V-JEPA 2 | 优势：算力、数据需求更低；短板：训练目标、规模化体系设计难度大，短期难以落地 |
| 行业发展趋势 | 三类模型逐步融合；英伟达Cosmos3首创MoT架构，统一文本、图像、视频、音频、动作五类数据，为融合路线标杆 | —— | —— |
4.3 数据层（上游产业基础，当前最大瓶颈）
| 数据类型 | 特征与定位 | 产业价值 |
|---|---|---|
| 真机本体数据（占比0.1%） | 物理精度最高，绑定单一硬件，采集成本高、无法覆盖长尾极端场景 | 模型微调、高精度验证核心数据，无法规模化供给 |
| 仿真合成数据（核心增量） | 依托仿真引擎生成，边际成本极低，可无限拓展极端长尾场景，支持Sim2Real迁移训练 | 物理AI规模化落地必经之路，产业核心增量来源 |
| 通用人类行为数据（占比99.9%） | 互联网视频、动作捕捉数据，适配各类机器人本体预训练 | 模型基础预训练底层数据 |
| 行业痛点 | 全球高质量物理交互数据仅50万小时，对比GPT-5百亿小时量级，数据缺口达数万倍 | 制约世界模型、机器人、自动驾驶迭代速度 |
| 全球仿真底座玩家 | 英伟达PhysX、谷歌MuJoCo、丰田Drake、迪士尼Kamino；国内3D仿真企业打造国产自主仿真平台 | 仿真系统将成为物理AI时代底层基础设施 |
表5 七大国内受益标的核心业务与物理AI布局
| 公司名称（代码） | 核心赛道 | 核心物理AI业务&竞争优势 | 核心业绩/项目亮点 |
|---|---|---|---|
| 海清智元（1392.HK） | 多光谱感知硬件 | 国内多光谱AI龙头，市占率23%；多光谱模组/终端弥补可见光感知短板，适配特种场景、自动驾驶 | 2025年多光谱AI收入6.57亿元，同比+39% |
| 五一视界（6651.HK） | 智驾仿真+世界模型 | 英伟达高阶智驾仿真国内唯一合作伙伴；51Sim国内高阶智驾仿真市占53.5%；自研51World Model世界模型 | 覆盖全球55%头部车企；2026年拓展具身机器人仿真业务 |
| 索辰科技（688507） | 工业CAE+物理AI仿真工场 | 国产工业仿真龙头；“开物”物理AI平台，自研世界模型“营造·万象”、智能体“大圣” | 2025年物理AI相关收入5816万元，落地低空安全、合成数据项目 |
| 风语筑（603466.SH） | 空间智能+国产仿真底座 | 战略投资松应科技（国产ORCA物理AI仿真系统，全国产化适配）；联合人形机器人创新中心布局商用文旅机器人 | ORCA支持十万级智能体并发训练，通信延迟降低60% |
| 凡拓数创（301313.SZ） | 具身智能仿真数据平台 | 全模态具身数采标注+仿真一体化平台，打通数据采集-标注-训练闭环 | 中标广东、深圳千万级国家级具身智能训练场项目，物理AI收入破千万 |
| 奥比中光（688322.SH） | 3D视觉传感器（机器之眼） | 全球3D视觉龙头，国内服务机器人市占超70%，覆盖1000+机器人厂商 | 2026Q1人形机器人订单环比翻倍，为空间大模型提供硬件支撑 |
| 天娱数科（002354.SZ） | 具身大脑+多模态数据资产 | 自研Behavision空间智能MaaS平台、大小脑协同具身模型，动作指令可直接驱动实体机器人 | 沉淀150万3D数据、500万多模态数据，完成数据资产登记 |
表6 行业三大核心风险汇总
| 风险类型 | 风险具体内容 | 潜在影响 |
|---|---|---|
| 商业化进展不及预期 | 世界模型能力不足、场景适配难度高、市场消费/企业接受度偏低 | 自动驾驶、人形机器人量产盈利周期拉长，企业业绩兑现延迟 |
| 世界模型迭代速度不及预期 | 算力成本高昂、技术路线存在分歧、行业监管政策约束 | 产业整体发展节奏放缓，仿真、感知硬件需求释放延后 |
| 数据采集技术路线变化风险 | 真机采集、合成仿真、多光谱感知技术路线动态竞争迭代 | 企业现有技术、设备投入存在被新技术替代的亏损风险 |
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THE END
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