物理AI赛道：十大核心概念股解析
“如果说生成式AI让机器学会了‘动嘴’，那么物理AI就是让机器真正学会‘动手’——它将彻底吃掉制造业、仓储物流和所有依赖物理世界的庞大存量经济。”2026年6月初，波场创始人、加密与前沿科技投资人孙宇晨在一场公开对话中，罕见地深入阐述了他对物理AI的远景判断。他认为，物理AI不再是实验室里炫技的机械臂，而是在大模型底层逻辑重构下，首次具备了通用化、泛化走进实体产业的商业化基础。孙宇晨判断，物理AI将成为Web3之后的下一个万亿美金级赛道。
仅仅数天后，孙宇晨的“预言”便在产业界得到了最强回响。北京时间2026年6月4日，英伟达正式推出了其最新一代物理AI基础模型NVIDIA Cosmos3。与此前大语言模型处理文本、图像生成模型处理像素不同，Cosmos3的核心能力是“理解物理世界”——它能够海量生成极度逼真的物理世界合成视频数据，精准模拟重力、摩擦力、光照反射、流体运动和刚体碰撞。简而言之，Cosmos3通过模拟无穷无尽的“平行物理世界”，为机器人和自动驾驶系统提供了训练所必需的“世界模拟器”，让AI在真正触碰物理世界之前，已经完成了亿万次试错。
如果说2023年是生成式AI的元年，那么2026年6月，随着Cosmos3的重磅落地，物理AI——这个旨在让算法理解三维物理法则、驱动机器人、自动驾驶汽车、无人仓储和精密制造的赛道，正式从实验室走向产业化奇点。
注意：以下内容绝不构成任何投资建议、引导或承诺，仅供学术研讨。
凡拓数创是国内数字创意与数字孪生领域的领先企业，长期深耕3D可视化、数字孪生及交互式数字内容。在物理AI浪潮下，公司正从传统的静态三维展示全面向物理仿真与AI驱动决策过渡。
物理AI落地的首要前提是拥有高精度的三维数字底座。凡拓数创利用其积累多年的城市场景、园区和工业产线数字孪生能力，为AI提供了虚拟化的物理世界训练场。公司正在将自研的数字孪生引擎与物理AI模型对接，探索在虚拟空间中精准推演工业流程、模拟灾害应急并反向控制实体设备。公司目前在城市级CIM平台和工业孪生项目中积累的多源数据融合能力，是物理AI进入垂直行业的关键入口。随着英伟达Cosmos3等物理世界大模型逐步开放，凡拓数创有望作为“模拟场景构建者”，在物理AI落地的第一公里发挥数据与场景价值。
天娱数科近年来以虚拟数字人技术为核心，积极布局元宇宙与AI应用。随着物理AI的兴起，公司正推动业务重心从纯数字空间的“虚拟人”，转向虚实结合的具身智能应用。
物理AI需要解决的一大痛点是“虚实交互”——不仅要在数字世界生成3D内容，更要将AI的决策与真实的物理空间、机械设备相连接。天娱数科利用虚拟人多模态交互引擎积累的实时渲染、动作捕捉和环境感知技术，构建了面向商业场景的具身智能交互平台。该平台整合了物理AI的感知与推理能力，可驱动线下服务机器人、互动数字装置完成复杂物理环境下的精准作业和导览。在零售、文旅、展览展示等场景，天娱数科的“虚拟人+物理AI”解决方案已开始小规模商业化落地，为实体经济提供具备物理环境交互能力的智能服务终端。
能科科技是国内工业软件和智能制造系统解决方案的重要供应商，深耕国防军工、高端装备和电子制造等领域，拥有丰富的PLM（产品生命周期管理）、MOM（制造运营管理）等工业软件产品线。
物理AI从虚拟仿真走向实体制造，离不开工业软件这一“操作系统”。能科科技的核心战略是将物理AI的智能推理能力融入制造全流程——在产品设计阶段，利用物理AI模型预测产品在极端工况下的物理性能，减少物理样机试错；在制造执行阶段，将物理AI的实时决策能力嵌入产线调度和工艺优化。公司正基于多年积累的客户生产工艺库和仿真数据，训练面向特定制造场景的轻量化物理AI模型，为客户提供从设计到交付的端到端智能化解决方案。在军工和高端装备等对物理验证要求极高的领域，能科科技的物理AI落地路径最为清晰，有望率先实现商业闭环。
达实智能是国内智能建筑和智慧城市领域的龙头之一，主营智慧建筑、智慧交通、智慧医疗等综合解决方案，在建筑设备监控、能耗管理和空间物联领域拥有成熟产品体系。
建筑空间是物理AI落地最具规模化潜力的场景之一。达实智能的差异化打法在于，利用物理AI模型对大型建筑的“流体与热能”物理规律进行深度学习和仿真推演，精准调控暖通空调、电梯调度和照明系统的能效。在物理AI模型赋能下，建筑的能源管理系统不再依赖简单的规则设定，而是像一位隐形的物理学家，实时感知温度、气压和人流变化，提前预判冷暖负荷并制定最低能耗策略。公司已在其AIoT物联网平台上部署了物理仿真推理模块，在部分大型医院和商业综合体中实现了显著的节能降本效果。这种通过降低物理世界运行成本创造价值的模式，是物理AI最具确定性的商业化方向之一。
索辰科技是国内计算机辅助工程（CAE）仿真软件领域的领军企业，产品广泛应用于航空航天、船舶、汽车等高端装备的强度、流体、电磁等物理场仿真。
索辰科技是物理AI产业链中算法属性最强的环节之一。英伟达Cosmos3等物理AI基础模型的推出，不仅不会侵蚀CAE软件的市场，反而需要CAE求解器作为“物理正确性”的校验引擎。物理AI通过合成数据快速生成千万种设计方案，再调用CAE进行高精度物理方程严格求解验证，形成“AI生成+CAE校核”的高效闭环。索辰科技拥有完全自主的求解器内核，数据类型和边界条件设定与物理AI天然耦合。公司正积极探索将深度学习与数值仿真相结合，利用物理AI加速仿真迭代速度，同时为垂直行业训练专用的物理AI代理模型。在军工和高端制造领域，这种“仿真即服务”的模式有望大幅降低客户研发周期和试验成本，索辰科技的稀缺性将随物理AI的产业化而持续凸显。
工业富联是全球领先的智能制造与工业互联网服务商，在AI服务器、数据中心、机器人自动化产线等领域拥有巨大产能和技术储备。公司不仅为英伟达等客户提供关键算力硬件，更是物理AI在工业领域落地的最佳载体。
物理AI的实现需要两大核心资源：一是强大的边缘算力基础设施，二是高精度的自动化执行终端，而工业富联恰恰兼具两者。公司拥有全球最大的AI服务器制造能力，为物理AI模型的推理和微调提供算力底座；同时，其“灯塔工厂”内部署了海量的工业机器人、自动化设备和传感器网络，这些物理执行终端正是物理AI模型赋予“动手能力”的对象。工业富联的工业互联网平台已经接入物理AI推理模块，在SMT贴片、精密装配和质量检测等环节实现了“感知—推理—执行”的实时闭环。作为物理AI硬件供应链和工业应用场景的双料龙头，工业富联有望成为物理AI产业化的最大受益者之一。
美格智能是国内物联网智能模组和边缘计算解决方案的重要供应商，产品广泛应用于智能网联车、工业视觉、机器人控制等场景。
物理AI的推理决策具有极强的实时性要求——自动驾驶车辆必须在毫秒级内判断路面障碍，工业机器人需要在高速运动中动态避障，这些场景无法依赖云端算力，必须在设备端完成物理AI推理。美格智能的核心产品正是支持端侧大模型部署的高算力智能模组。公司基于高通等主流芯片平台开发的模组产品，已支持轻量化物理AI推理模型的本地化运行，覆盖物体姿态估计、碰撞预测和环境物理属性感知等功能，广泛应用于户外清洁机器人、无人配送车和工业AMR等产品。随着Cosmos3等物理大模型的蒸馏版本逐步适配端侧硬件，美格智能作为连接物理世界数据入口和边缘推理的关键节点，战略地位将持续提升。
东方精工持续深化在“人工智能+机器人领域布局，目前持有嘉腾机器人19.836%的股权，乐聚机器人6.8328%的股权。公司旗下已拥有工业机器人、AGV（自动导引运输车）及智能仓储物流系统等产品线，广泛应用于包装、物流分拣和产线搬运等场景。
在物理AI浪潮下，东方精工正探索将物理AI模型与其机器人执行终端深度融合。工业机器人的传统编程方式依赖人工示教或离线编程，面对不同规格、不同材质的包装物料时，切换调试时间长、柔性不足。在AGV物流场景，公司利用物理AI对环境的三维空间理解能力，使搬运机器人在动态变化的人员与货物环境中实现自适应路径规划和安全避障。作为物理AI在轻工业场景中从“感知”走向“行动”的关键执行终端，东方精工的机器人产品线有望在物理AI产业化进程中迎来新的增长空间。
华如科技是国内军事仿真和作战实验领域的龙头企业，长期为军队和国防工业提供战场环境仿真、装备仿真和作战推演平台。公司的产品本质上是高精度物理仿真的特殊应用——模拟战场地形、气象、电磁环境和武器效能等复杂物理场。
物理AI的引入对军事仿真具有革命性意义。传统军事仿真依赖预设规则和人工编写脚本，难以模拟战场上千变万化的不确定性。华如科技正积极探索将物理AI模型融入其仿真平台，利用AI对战场环境和对抗态势进行自主学习与生成，使“蓝军”的行为模式更具不可预测性，仿真结果更逼近真实战场。在无人装备测试、战术战法验证等场景，物理AI可以在虚拟环境中生成海量的“边缘案例”，无需实际调动兵力即可完成大规模模拟演练。华如科技在军事仿真领域的深厚积累与物理AI的结合，有望推动国防领域的智能化仿真迈入新的台阶。
智微智能是国内领先的AI算力硬件解决方案提供商，产品涵盖AI服务器、边缘计算盒子、工业主板和智能终端等，覆盖教育、金融、工业、智慧城市等领域。
物理AI的产业化需要多层次的算力支撑体系——云端训练、边缘微调和端侧推理缺一不可。智微智能在端侧和边缘侧的AI硬件产品线布局完整，其工业级边缘计算设备支持宽温、宽压、抗振等严苛环境，可在工厂车间、仓储物流现场、室外等物理AI重点落地场景稳定运行。公司已推出多款支持GPU/NPU异构计算的边缘推理设备，适配主流物理AI轻量化模型的部署需求。随着物理AI从云端走向产线和路侧，智微智能的硬件产品将作为“物理世界的算力插座”，为各类传感器和执行器提供即时智能决策支持，是物理AI基础设施层的确定性受益者。
风险提示：本文内容基于公开信息整理分析，不构成任何投资建议。物理AI行业整体尚处于概念落地初期，相关公司的物理AI业务多处于研发投入或早期商业化阶段，部分公司实际业务与物理AI的关联度存在差异，技术路线和商业化进度存在较大不确定性。