如果您对文章有更深入的见解与想法，可以联系本文作者：南京市创新投资集团投资四部总经理 张苏荣 zhangsr@njicg.com

2026年，人工智能产业正站在一个历史性的转折点上。过去两年席卷全球的大语言模型浪潮，让AI学会了说话与思考；而正在到来的Physical AI浪潮，将让AI学会行动与操作。从英伟达CEO黄仁勋将Physical AI定义为AI的下一个前沿，到CES 2026首次以Physical AI为核心主题，再到全球超过383亿美元的潜在市场规模，Physical AI已从一个学术概念演变为驱动下一代产业革命的确定性方向。

为什么关注：Physical AI正在成为AI产业的最大增量

01 从数字智能到物理智能的范式跨越

如果说过去十年AI的核心叙事是让计算机理解语言、识别图像、生成内容，那么Physical AI的叙事则是让智能体在物理世界中自主行动、学习与进化。这不仅是应用场景的扩展，更是智能范式的根本性跃迁。大语言模型处理的是符号世界：文字、代码、图像；Physical AI处理的则是物理世界：力、运动、空间、因果。前者在数字空间中操作信息，后者在物理空间中操作物体。正是这一区别，决定了Physical AI远比数字AI复杂，也比数字AI更具长期价值。Physical AI需要同时解决感知、决策、执行三个层面的挑战，任何一个层面出现短板，整个系统就无法可靠运行。

表1：数字AI vs Physical AI 核心差异对比

02 核心驱动因素分析

Physical AI爆发背后有三大核心驱动因素。第一是技术成熟度拐点。第二是政策支持力度空前。第三是资本的大量涌入。三重因素叠加使Physical AI从实验室走向产业化的条件首次同时具备。

表2：Physical AI 三大核心驱动因素

03 市场规模：从千亿到万亿的跨越

各机构预测口径差异较大——窄口径仅统计机器人本体及直接AI软件，宽口径涵盖自动驾驶、工业自动化、医疗机器人等全价值链。但共识是清晰的：Physical AI市场正处于从千亿级向万亿级跃迁的爆发前夜，年复合增长率在20%至95%之间。其中人形机器人作为最具想象空间的载体，高盛预计2035年出货量可达140万台（基准情景），对应营收约380亿美元。中国作为全球最大的具身智能市场之一，2025年广义市场规模已达9150亿元，2026年有望突破万亿元。

表3：Physical AI 市场规模预测汇总

从第一性原理看，Physical AI的理论总可寻址市场具备超越纯软件AI的潜力。物理世界占据全球经济活动的绝对主体，而具备自主感知、决策与执行能力的物理终端，不仅是AI能力的落地载体，更能在操作过程中采集稀缺的物理交互数据，形成闭环飞轮。投资Physical AI，本质上是押注物理世界从“数字化观测”走向“智能化自主执行”的长期趋势。尽管其边际成本结构较纯软件更重，但一旦突破硬件成本与规模化部署的临界点，其市场天花板有望达到数万亿美元级——这一定量判断与全球劳动力替代空间及麦肯锡、麦格理等机构对AI经济贡献的远期预测相吻合。

什么是Physical AI：核心定义与技术架构

01 准确定义与边界

Forbes在CES 2026专题报道中给出了目前业界最权威的定义：Physical AI =生成式AI（基础模型）+传感器+执行器+控制系统+安全约束+物理世界理解。更通俗地说，Physical AI是让AI拥有身体，能够在真实物理环境中感知、决策、行动并持续学习的智能系统。它与传统工业机器人的本质区别在于智能的可迁移性——传统工业机器人只能在结构化环境中执行固定程序的重复动作，而Physical AI驱动的机器人能够在非结构化环境中理解任务、适应变化、自主决策，这是根本性的能力跃升。

02 三层技术架构详解

Physical AI的系统架构可分为三个层次。感知层负责环境感知与状态理解，核心技术包括多模态传感器融合、3D视觉和触觉传感，代表产品如六维力传感器（蓝点触控国内市占率达72.6%）和视觉传感器。决策层负责理解任务和规划动作，核心技术包括VLA模型、世界模型和强化学习，是当前产业的核心瓶颈所在。执行层负责将决策转化为物理动作，核心技术包括关节模组、灵巧手和运动控制，中国企业在灵巧手感知能力上已处于全球领先位置。三层之间的协同效率决定了系统的整体性能。

03 四大产品形态对比

Physical AI的产品形态呈多元化格局。人形机器人通用性最高，能融入人类环境，是工信部认定的继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，但技术复杂且成本高昂。四足机器人越障能力强、环境适应性好，已在电力巡检和安防消防领域形成刚需市场，宇树科技全球累计交付已超5万台。轮式/履带式机器人承载好、成本低，是当前商业化最成熟的形态，擎朗智能累计出货超10万台。协作机械臂精度高、ROI清晰，是工业制造领域商业化程度最高的形态。不同形态对应不同的场景需求和技术成熟度，投资时需区别对待。

表4：Physical AI四大产品形态对比

为什么是现在：三重共振的产业拐点

01 技术驱动：大模型+硬件降本+仿真突破

Physical AI在2026年迎来爆发，背后是三重技术力量的共振。第一，VLA模型使机器人具备了理解自然语言指令的能力，将AI的语义智能延伸到物理世界。第二，核心硬件成本快速下降——谐波减速器、六维力传感器等关键零部件通过国产化实现70%至80%的成本降幅，部分消费级人形机器人已突破10万元价格门槛。整机BOM成本从2024年的约70万元降至2025年的约40万元，预计规模量产后将进一步下降。第三，仿真平台如NVIDIA Isaac Sim和智元GE-Sim 2.0大幅降低了训练成本，使Sim2Real迁移成为可行的工程路径。

表5：Physical AI核心硬件成本下降趋势

02 政策催化：全球主要经济体同步布局

2025至2026年，全球主要经济体不约而同地将Physical AI纳入国家战略。中国的政策密度最高，形成了从政府工作报告到国家级标准体系、从科创板通道到央企采购规划的完整政策闭环。具身智能2025年首次写入政府工作报告，被列为未来产业重点培育方向。科创板第五套标准2026年6月扩至AI，未盈利具身公司可上市。国家电网68亿元采购规划要求2026年电力行业具身智能渗透率达30%，释放了极强的央企示范效应。七部委联合发布平台经济AI智能体行动方案，将智能体升格为国家主升赛道。

03 资本涌入：从概念验证到真金白银

2026年上半年中国具身智能赛道融资总额近440亿元，同比增长149%，已逼近2025年全年554亿元的水平。资金结构呈现重要变化：四大赛道格局首次成型——大脑赛道以241亿元占比55%领跑，反映了资本对核心技术的高度重视；核心零部件赛道63亿元占比14.4%，投资者追求无论谁赢都卖铲子的确定性；本体赛道56亿元占比12.8%；数据燃料赛道以53亿元占比12%异军突起，这是一个2025年几乎不存在的全新赛道。资本入局的节奏明显加快，头部公司从成立到获得大额融资的周期已缩短至3至6个月。2026年是三重共振同时达到临界点的分水岭年份。未来12至18个月是布局Physical AI的关键窗口期。资本已从观望转向全面布局，头部标的估值快速攀升。

技术路线之争：VLA、世界模型与融合趋势

01 VLA：当前最主流的工程路线

VLA是当前Physical AI最主流的工程路线，其核心思路是以视觉语言大模型为大脑，在输出层增加动作解码能力，实现从“看到”到“听懂”再到“做到”的端到端映射。代表模型包括Google RT-2（55亿参数）、OpenVLA（70亿参数、开源）以及智元GO-1（ViLLA架构）。VLA的优势在于语义理解能力强、数据门槛相对较低、推理速度快。但其根本局限是缺乏物理理解——它学的是输入到输出的映射关系，而不是“如果我这么做世界会发生什么”的因果推理。这也是VLA在长程任务中成功率偏低的原因。

表6：Physical AI“大脑”VLA技术演进路线图

02 世界模型/WAM：下一代的范式跃迁

针对VLA的局限，行业正在向WAM（世界动作模型）方向演进。WAM的核心是“先推演后执行”——模型首先预测如果做某个动作世界会变成什么状态，再选择最优动作来执行。这是一套完全不同的认知范式，从“条件反射”升级为“有意识的推演”。代表成果包括英伟达DreamZero、智元Genie Envisioner2.0和星海图Fast-WAM。WAM的优势在于物理推理能力和零样本适应能力强，DreamZero在从未见过的机器人上仅30分钟就能适应。但计算成本高、技术成熟度低、行业共识尚未统一。智源院长王仲远的判断被广泛引用：VLA是当下，世界模型是未来。

表7：VLA与WAM 多维度深度对比

表8：世界模型两大领军路线深度对比——李飞飞vs杨立昆

03 融合趋势与投资含义

2025至2026年，第三代类脑VLA架构渐成主流，核心设计是快慢系统深度融合。IT桔子统计的33家中国世界模型创业公司中12家走VLA加世界模型融合路线，成为最热门方向。预计2027至2028年，具备通用推理能力的第四代VLA/WAM融合架构将完成实验室验证，参数量级可能从当前几十亿跃升至百亿甚至千亿级别。Manifold AI的WorldScape在WorldScore和WorldArena双榜登顶，中国在原生世界模型领域已达到全球领先水平。

表9：世界模型领域其他重要参与者技术路线尚未收敛是Physical AI投资的核心风险之一。应优先关注具备VLA和世界模型双线布局能力的公司，避免押注单一技术路线。

资本格局与投资机会

01 中国四大赛道投资逻辑

中国具身智能赛道已形成清晰的投资框架。大脑赛道天花板最高，世界模型+VLA是终极竞争力的核心所在，但技术路线尚未收敛，且估值已走在商业化之前。银河通用跃至200亿+估值，反映的是市场对“大脑”的巨大期待——但世界模型的商业化时间表如果从2026年推迟到2029年，这部分估值可能站不稳。核心零部件赛道确定性最强，因为无论哪家整机企业成功都需要采购核心零部件，六维力传感器、谐波减速器、灵巧手是三大核心方向。本体赛道关注企业的量产能力，万台级出货已成为估值核心锚点，宇树科技作为唯一实现盈利的企业获得了显著的估值溢价。专业化数据燃料赛道是2026年全新出现的蓝海赛道，SaaS式高毛利模型吸引了大量资本，但需求验证和标准化仍在早期。

表10：中国具身智能四大赛道投资逻辑矩阵

02 IPO与退出通道

2026年是Physical AI公司IPO的超级窗口。宇树科技以73天创科创板过会纪录，募资42亿元，其中48%投向智能机器人模型研发。仙工智能于6月24日港股挂牌，公开发售获5934.56倍认购，孖展认购约267亿港元。众擎机器人已循18C章保密递表港交所，估值突破百亿元。一级市场估值锚正在形成：头部整机公司估值已达100亿至200亿元，大脑公司估值亦进入100亿至200亿元区间。市场预计2026年下半年还将有多家具身独角兽推进递表或上市进程。

中国机会：供应链优势与错位竞争

01 中国的结构性竞争优势

中国在Physical AI领域的竞争力来自三个层面。第一是供应链优势——中国控制全球约70%的人形机器人核心零部件产能，六维力传感器国产化率超50%，谐波减速器国产化率达45%，无框力矩电机已通过头部客户验证。第二是量产能力——中国人形机器人出货量占全球84.7%（2025年1.44万台），智元2026年4月累计突破万台，宇树2025年纯人形出货超5500台且实现全年盈利。第三是成本效率——瑞银报告指出中国头部大模型训练总成本不足美国头部10%，API均价仅为美国同类20%以内，最高价差达77倍。

02 区域产业格局

中国Physical AI产业已形成“北京-上海（含杭州）-深圳”铁三角分工格局。北京融资占全国31.5%，定位“造脑派”，依托顶尖高校科研资源聚焦算法创新，拥有银河通用、极佳视界等头部大脑公司。上海定位“实干派”，智元机器人率先实现万台量产，张江机器人谷集聚90余家领军企业。深圳定位“生态派”，2025年机器人产业总产值2426亿元，华为全球具身智能产业创新中心落地。三城形成“大脑到量产到供应链”的纵向分工互补，有望成为全球Physical AI产业协同发展的样板。

03 关键风险与挑战

Physical AI投资需关注五大风险。Sim2Real迁移瓶颈影响产品可靠性——模拟环境准确率在80%-90%但真实场景往往跌至50%以下。AI算力芯片依赖程度高——英伟达占主导地位，国产化率仅15%-25%。技术路线尚未收敛——各种路线并行存在过度投资风险。商业化节奏存在不确定性——多数公司仍处于技术验证阶段。部分细分领域估值已接近甚至超过上市公司水平，需警惕估值泡沫。

结论与投资建议

01 核心判断

Physical AI正在经历从技术驱动到场景驱动的关键转折。2026年是多重奇点的交汇年：智元机器人万台量产标志着从手工打造到规模制造的质变；国家电网68亿元采购标志着央企从小批验证到规模部署的跨越；端侧AI算力与大模型轻量化的三重共振正在开启端侧智能新纪元。行业正进入“高增长、高淘汰”的窗口期，二八分化正在加速显现。

02 投资优先级建议

第一梯队（战略核心）：大脑算法——银河通用（估值200亿+）、极佳视界和Manifold AI（世界模型赛道独角兽）。大脑算法是Physical AI的终极壁垒，决定了产业的上限天花板。世界模型一旦成熟，将定义整个产业的生态格局——谁能在大脑层建立优势，谁就拥有行业的话语权。建议关注技术验证节点的兑现情况，优先选择具备多轮融资弹性和技术路标清晰的公司。第二梯队（战术配置）：数据燃料赛道——2026年全新赛道，SaaS式高毛利模型吸引了大量资本关注。在Physical AI领域，数据是比算力更稀缺的资源——真实世界的物理交互数据不像互联网数据那样可以随意爬取，需要真实机器人执行真实任务才能产生。正反馈飞轮的雏形已经显现：积累数据→训练模型→部署更多机器人→产生更多数据。这一稀缺性在当前的估值体系中尚未充分定价。第三梯队（防御底仓）：核心零部件——六维力传感器、谐波减速器、灵巧手。确定性最高，受益于全行业的出货量增长，是Physical AI投资的防御型底仓配置。无论哪家整机企业成功，都需要采购核心零部件。但需注意天花板相对有限——随着国产替代推进和竞争格局恶化，核心零部件面临降价压力，适合作为底仓配置而非超额收益来源。第四梯队（弹性博弈）：头部整机厂商——宇树科技（唯一盈利、IPO在途）、智元机器人（万台量产、估值锚形成）。具备量产能力和品牌溢价，是行业增长最直接的受益标的。但需注意中国整机企业面临的结构性问题：底层供应链高度同质化、价格战苗头已现、估值已部分透支预期。适合高弹性配置，需紧密跟踪量产爬坡进度和毛利率变化。

03 最终的判断

Physical AI的未来不是“会不会爆发”的问题，而是“谁能在爆发中留下来”的问题。千寻智能创始人韩峰涛的判断值得深思：2026年的具身会非常像2023年的大模型——如果你拿不到很多钱，模型性能跑不到头部，就没有上牌桌的机会了。在融资加速跑马圈地的窗口期，头部集中度将进一步加剧。在资本、技术和政策的共振下，Physical AI正站在一个历史性机遇的起点上。

来源：投资四部总经理 张苏荣

审核：薛瑶

发布：尤异