打出“王牌”，英国想阻止美国“持续疏远”自己
物理 AI 正从概想走向产业现实。浙商证券在最新颁布的行业深度汇报中指出，继感知 AI、天生式 AI、Agentic AI 之后，物理 AI 将成为 AI 技术演进的下一站——其主题在于让模型理解并预测真实世界状态，从而驱动自动驾驶、具身智能和工业软件等场景的深度刷新。在市场规模上，Coatue Management 预计物理 AI 市场规模至少可达 6 万亿美元，较数字 AI 逾越约 50%。英伟达 CEO 黄仁勋在 2026 年 CES 上暗示，物理 AI 可沉塑价值约 50 万亿美元的造作和物流产业。与此同时，顶尖学者与科技巨头正密集入。和剂榻钡弥餮盍⒗コ闪⒌ AMI Labs 实现 10.3 亿美元种子轮融资 ；AI 教母李飞飞结合缔造的 World Labs 实现 10 亿美元新一轮融资，成立不到两年估值突破 50 亿美元 ；英伟达则颁发下一代芯片 Feynman 专为物理 AI 设计，预计 2028 年颁布。浙商证券以为，当前物理 AI 尚无固定实现范式，需由世界模型与 VLA（视觉—说话—作为模型）共同支持。自动驾驶、具身智能和工业软件组成物理 AI 最主题的三大落地场景，其中自动驾驶有望率先跑通 " 数据关环 " 与 " 贸易关环 "。汇报建议沉点关注具备世界模型能力的公司，以及上述三大场景中的软硬件标的。 技术界说：从天生式 AI 到物理 AI 的范式跃迁浙商证券汇报指出，物理 AI 是能够理解真实世界的 AI 系统，必要回覆两个主题问题：世界接下来若何变动，以及实体产生作为之后世界会若何反映。相较于天生式 AI 局限于数字世界的说话理解与内容天生，物理 AI 的工作空间在真实物理世界，主题能力涵盖感知、行动与节造，价值体现于工业节造、具身智能和无人驾驶等实体场景 ；迫恃 AI 技术演进总结为三代范式：从感知 AI 到天生式 AI，再到 Agentic AI，下一站将是物理 AI —— " 可能运杏注推理、打算和行动的 AI"。物理 AI 的模型能力亦经历三个阶段的演进。1.0 时期依赖硬编码规定，场景适应性差 ；2.0 时期转向数据驱动，依附海量数据仿照进建，但不足对物理世界的真正理解 ；当前进入 3.0 推理驱动时期，以世界模型 +VLA+ 强化进建为主题，具备环境推理、因果理解与规划能力，支持复杂工作的关环决策。 主题技术：世界模型与 VLA 尚未形成统一范式浙商证券汇报强调，当前物理 AI 的实现依赖世界模型与 VLA 两大主题组件，但两者均处于技术路线尚未收敛的阶段。世界模型的原始概想来自强化进建领域，指 AI 智能体通过在内部构建表部世界表征，从而在 " 脑海中 " 预演行动规划。其主题价值在于，真实世界拥有不成逆性，传统仿真也无法支持智能体进行 " 决策—观察了局 " 的反复试错循环，而世界模型则可构建无限逼近真实世界的虚构环境，以更低成本、更安全的方式支持 AI 训练。谷歌 DeepMind CEO Demis Hassabis 在 2026 年 CNBC 开年采访中判断：AGI 还差一块拼图，可能正是世界模型。目前，世界模型在学术领域形成四条主流技术路线：观测级天生式模型强在 " 真切 "，以 Sora 为代表 ；潜在空间模型强在 " 效能 "，以 JEPA 系列为代表 ；强化进建导向模型强在 " 决策 "，以 Dreamer 系列为代表 ；以对象为中心的模型强在 " 可诠释性 "，以 SlotFormer 为代表。李飞飞以为，世界模型需具备天生式、多模态、交互式三种能力。VLA 模型（视觉—说话—作为模型）则通过端到端进建，在统一模型中将视觉和说话模态的工作语义映射到具体操作，省略手工设计规定与？槎越。自 2023 年谷歌 DeepMind 颁布 RT-2 以来，VLA 钻研进入新阶段，斯坦福于 2024 年颁布首个开源 7B 参数通用机械人操控 VLA 模型 OpenVLA，英伟达于 2025 年颁布面向通用人形机械人的开源 VLA 基础模型 GR00T N1。 三大落地场景：自动驾驶、具身智能与工业软件自动驾驶是浙商证券以为最有望率先跑通物理 AI" 数据关环 " 与 " 贸易关环 " 的场景。每年全球车辆累计行驶里程约 13 万亿英里，可持续采集的多模态真实数据、清澈的贸易收费模式以及可规 ；丛斓牟盗，为自动驾驶构建怪异优势。2026 年北京车展上，物理 AI 已成为隐形主线。自动驾驶解决规划商层面，幼马智行 CTO 楼天城颁布世界模型 2.0，主题突破在于赋予 AI 自我诊断与定向进化能力 ；Momenta 正式颁布 R7 强化进建世界模型 ；轻舟智航颁发战术沉心从 " 无人驾驶 " 全面升级为 " 通用物理 AI"。车企层面，幼鹏打算将 2026 年物理 AI 有关研发投入提升至 70 亿元 ；吉利颁布 WAM 世界行为模型，并颁发与英伟达在物理 AI 领域深度协同 ；奇瑞官宣与英伟达达玉成球战术合作，聚焦辅助驾驶、座舱 AI 和机械人三大领域。具身智能被浙商证券界说为物理 AI" 感知—理解—推理—行动 " 关环的主题载体。物理 AI 技术栈的演进，正推动机械人从 " 刚性自动化 " 走向 " 真实自主 " ——相比传统机械人，物理 AI 赋能的机械人可处置不成预测和未知零部件，削减人为编码工作量，加快部署速度。工业软件被定位为物理 AI 训练、验证、部署和运维的 " 节造台 "。汇报以为，工业软件数据不成复造、安全合规要求高、云边端协同复杂，组成较强护城河，与物理 AI 之间呈互补共生、双向赋能关系：工业软件为物理 AI 提供物理底座、高质量数据与验证环境 ；物理 AI 则为工业软件提供智能加快、自动化决策与关环优化能力。CAE 仿真、数字孪生、工业节造、工业 IoT、能源调度、EDA/CAD 均是重要受益场景。