物理AI是否会成为下一个“ChatGPT时刻”？
10月下旬以来，A股物理AI产业链迎来一轮上行，减速器、力觉传感、人形机器人等赛道持续获得资金追捧。
产业端同样信号密集，黄仁勋在GTC柏林大会上将物理AI列为英伟达下一轮核心战略，判断物理AI是AI的前沿浪潮；宇树科技创始人王兴兴也公开表示，物理AI已显现突破苗头，行业距离属于机器人的“ChatGPT时刻”越来越近。
资本与产业共振的背后，正是2026年AI技术革命驶入深水区的缩影。AI的演进主线正在发生切换，一方面，巨头重心从C端消费应用转向B端企业场景，大厂集中加码办公Agent，试图在企业工作流里跑通可持续商业闭环，破解C端付费、广告模式规模化盈利的难题；另一方面，AI不再局限于屏幕之内的虚拟交互，加速走出数字世界，向餐饮零售、文旅、医疗、工业、城市治理等真实物理场景渗透，物理AI由此成为贯穿本轮产业变革的核心主线。
物理AI产业链概述与核心环节
物理AI（Physical AI）是指能够在物理世界运行并与现实环境交互的人工智能系统，通过“感知-推理-行动-反馈”闭环，实现智能体在真实物理环境中的自主决策与操作。
来源于中信建设证券（部分行业融合物流AI的落地场景概览）
全球物理AI市场正迎来高速增长期。数据显示，2025年物理AI全球市场规模达到816亿美元，预计至2033年将攀升至9604亿美元，复合增速达36.1%。广阔的实体场景持续打开物理AI成长空间。
根据技术壁垒和产业价值，物理AI产业链可分为上中下游三个主要环节：
相关企业将在文末集中梳理，以便更系统呈现产业生态布局。
物理AI全链条价值分布：上游数据/算力、下游场景服务价值占比持续抬升，中游本体制造附加值偏低，微笑曲线特征明显。
传统AI（数字AI）以文本、图像等互联网数字化数据为基础，在虚拟空间完成信息理解、内容生成，输出文字、图片等数字结果，容错空间较高，主要用于对话、图文生成、代码辅助等场景。
物理AI是AI范式的升级，依托传感器、点云、力觉等物理感知数据，结合世界模型、物理仿真与运动控制，在真实三维环境中形成感知-决策-执行-反馈闭环，输出实体控制指令，可驱动人形机器人、自动驾驶、工业设备完成实操任务，动作不可逆、安全约束更强。
市场中经常将物理AI与人形机器人混为一谈，但机器人≠物理AI。机器人是硬件载体，物理AI是赋予机器自主感知、决策、交互能力的智能范式，二者并非等同。
物理AI依托世界模型、多模态感知与仿真数据，能够在未知、动态环境里自主调整动作。只有搭载物理AI能力的机器人，才是具备自主理解能力的具身智能机器人。
上游：基础层（壁垒高、卖铲人）
1.算力基础设施与AI服务器
算力支撑是物理AI训练与推理的基础，主要提供高性能计算能力，用于仿真环境运行、世界模型训练和物理推理计算。随着Thor等先进芯片迭代，机器人与自动驾驶硬件逐步标准化，产业竞争焦点正从算力比拼，转向上层算法的创新优化。
iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，2025年全球AI服务器市场规模达520亿美元，出货量为72万台；预计到2027年，市场规模将增长至880亿美元，出货量提升至138万台，行业保持高速增长态势。
iiMedia Research（艾媒咨询）发布的《2026年中国AI办公智能体产业发展白皮书》显示，2025年中国智能算力规模为616.6EFLOPS，同比增长24.0%，预计2027年将达1117.4EFLOPS。算力规模爆发式增长，驱动智算市场“量价齐升”。
点击获取完整报告 >>艾媒咨询 | 2026年中国AI办公智能体产业发展白皮书
2.仿真平台与世界模型（训练底座）
物理AI训练底座是支撑世界模型、VLA视觉语言动作模型训练与Sim2Real闭环迭代的一体化基础设施，打通真实采集数据+高保真仿真+算力集群+训练框架，解决物理规律建模、交互推演、安全测试需求，是区别于传统大模型训练集群的核心基建。
区别于通用大模型，物理AI大模型的核心能力是基于物理规律完成环境理解、行为预判与自适应决策，技术路线呈现VLA模型、分层控制架构、世界模型三大方向并行发展的格局。
3.数据采集
训练物理AI，第一步就是要有符合真实物理规律的高质量数据。获取这类数据的成本和规模，是物理AI的核心门槛。
现实世界的感知和数字化，是物理AI的“数据校准源头”。它的核心工作，就是把真实世界精准地“复刻”成数字信息，为后续仿真提供初始模型和校准数据。
真实物理数据采集成本高、风险大，仿真平台成为物理AI训练的核心基础设施，承担数据生成、策略验证、极限测试等功能，是缩短研发周期、降低落地成本的关键工具。
在数据采集的上游，思看科技、奥比中光、凌云光等3D视觉厂商，提供关键技术支撑。它们的机器视觉和深度感知技术，能实时采集物体和环境的三维物理信息，比如形状、位置、姿态、形变等，为构建数字孪生提供基础、精准的数据输入。
4.算力芯片
芯片和控制器是物理AI的硬件中枢，负责感知环境、实时计算和控制动作。它们的核心门槛不只是算力，更是物理计算的效率优化，以及对主流开发生态的兼容性。
iiMedia Research（艾媒咨询）发布的《2026年中国词元经济产业链全景分析报告》显示，2025年中国AI芯片市场规模为1780亿元，预计到2030年将进一步增长至3702亿元，展现出强劲的发展势头。
点击获取完整报告 >>艾媒咨询 | 2026年中国词元经济产业链全景分析报告
Jetson Thor是英伟达于2025年8月推出的一款专为人形机器人及物理人工智能（AI）应用设计的边缘AI计算平台。该平台基于Blackwell架构，其旗舰型号在FP4精度下可提供高达2070 TFLOPS的AI算力。
作为英伟达机器人全栈解决方案的关键组成部分，Jetson Thor定位为机器人端的推理计算核心，与用于模型训练的DGX系统、用于仿真的Omniverse平台共同构成开发闭环。
来源：英伟达官网
中游：产品层
感知硬件是物理AI获取真实环境信息的“五官与皮肤”，直接决定智能体对三维空间的理解精度。核心细分赛道包括3D视觉、激光雷达、力觉传感器与MEMS微传感四大类。
1.3D视觉与空间感知
3D视觉传感器是物理AI感知层核心硬件，为机器人提供深度、空间坐标信息，支撑世界模型构建与抓取、避障等交互动作，伴随工业自动化、人形机器人、XR多场景拉动持续扩容。数据显示，2025年中国3D视觉传感器市场规模达到75.0亿元；2026年后，随着物理AI、人形机器人产业化推进，机器人端3D视觉需求贡献增量，成为行业弹性来源，2028年有望达到160.0亿元。
2.力/力矩传感器
传感器作为具身智能感知物理世界的“核心感官”，在新能源汽车、工业自动化等领域智能化需求攀升带动下，其市场稳步扩容。数据显示，中国传感器2025年规模为4827.8亿元、同比增15.2%，预计2026年将达5547.2亿元。
执行器是物理AI作用于现实世界的最终载体，其性能直接决定智能体的运动精度与负载能力。核心部件包括减速器、伺服电机、行星滚柱丝杠三大件，是人形机器人等终端设备成本占比最高的部分。
3.减速器与传动部件
减速器作为机器人的“关节”，是其实现复杂动作的关键，其中谐波减速器在人形机器人等场景中应用广泛。数据显示，2025年中国谐波减速器市场规模达33.2亿元，随着人形机器人产业化落地，未来需求将进一步加速攀升。
4.电机与驱动系统
人形机器人核心电机主要包括无框电机与空心杯电机两类，其中空心杯电机凭借体积小、转矩密度高、能量转换效率高、响应速度快等特性，成为目前灵巧手的主流方案之一。数据显示，2025年全球人形机器人用空心杯电机市场规模达3亿元，预计到2035年将进一步快速攀升至2021亿元，市场空间广阔。
全球空心杯电机市场集中度较高，外资企业占据主导地位，瑞士MAXON、德国FAULHABER、瑞士PORTESCAP凭借深厚的绕组设计与绕线工艺积淀，以及自研自制的先进绕线设备形成核心优势。国内鸣志电器、鼎智科技、拓邦股份等企业正推进国产替代，鸣志电器凭借空心杯绕组自主专利、齐全产品线及接近外资水平的性能，成为国内龙头之一。
5.执行器与关节模组
灵巧手是人形机器人实现精细化操作和智能交互的关键部件，用于夹持工件或驱动工具按程序完成指定工作；相较于普通工业机械手，灵巧手在控制精度与灵活性上有着极高要求。
数据显示，2025年全球机器人灵巧手市场容量已达86.18万只。当前，这一领域技术路线尚未收敛，市场竞争逐步加剧，形成了本体自研企业与第三方供应商同步发展的行业格局。
iiMedia Research（艾媒咨询）发布的《2025年中国机器人执行器领域市场状况及标杆企业经营数据分析报告》数据显示，执行器板块呈现“强者恒强”，头部企业在市值、营收和利润端均占据主导，行业集中度持续提升。机器人执行器概念板块资金流入前三名企业依次为：拓普集团、昊志机电、步科股份。资金强力流入头部企业，契合机器人产业强者恒强、规模与集成能力至关重要的逻辑，市场更倾向于押注具备系统解决方案能力的核心供应商。
点击获取完整报告 >>艾媒咨询 | 2025年中国机器人执行器领域市场状况及标杆企业经营数据分析报告
下游：应用层
下游是物理AI价值最终兑现的环节，场景沿“工业制造-商业服务-家庭消费-特种作业”梯度展开，当前整体呈现“工业先行、服务跟进、家庭探索”的落地节奏。
来源：中国银河证券（2025世界机器人大会“人形机器人十大潜力应用场景”）
具身智能被业内定义为兼具智能手机出货规模与乘用车单品价值的超级赛道，赛道已从技术探索期进入规模化商业应用的高速增长周期。数据显示，2025年中国具身智能市场规模达9731亿元，同比增长12.7%；预计其市场规模将继续保持增长态势，有望在2027年突破1.25万亿元。
细分赛道同样进入高速增长阶段。iiMedia Research（艾媒咨询）发布的《2026年中国新消费趋势白皮书》显示，2025年中国服务型机器人行业市场规模达1850.1亿元，同比增长41.8%；扫地机器人市场规模157亿元，同比增长7.5%；教育机器人市场规模66.7亿元，同比增长3.6%。随着家用清洁、商用配送、公共服务等场景智能化改造需求释放，叠加AI算法、导航硬件技术不断成熟，智能服务成长空间将持续释放。
点击获取完整报告 >>艾媒咨询 | 2026年中国新消费趋势白皮书
从终端出货看，数据显示，2025年中国人形机器人出货量为1.44万台，占全球84.70%，预计2026年国内出货量将超过6.25万台。
1.工业制造：最先规模化落地的核心场景
工业制造是物理AI商业化优先级最高的场景。传统自动化只适合标准化、固定流程；物理AI依靠3D视觉、力觉感知、世界模型，形成感知-规划-动作-数据回流闭环，适配多品种、柔性生产需求。主要落地在柔性装配、多模态质检、设备预测维护、车间安全巡检、产线仿真调优环节。
数据显示，当前中国工业软件领域中嵌入式软件市场份额最大，占比达60%。经营管理类工业软件和生产控制类工业软件市场占比各为15%，研发设计类软件占比相对较小，仅为10%。
2.自动驾驶与智能交通：数据闭环最完善的赛道
自动驾驶是物理AI技术验证最充分的场景，也是数据积累最丰富的领域。L2+至L4级自动驾驶系统本质就是车轮上的物理AI，通过激光雷达、摄像头等感知环境，基于世界模型预判车辆与行人运动轨迹，最终输出控制指令。
当前国内自动驾驶正由道路测试向常态化运营发展，小马智行、文远知行Robotaxi车队规模均已超1000辆[1]；Momenta作为“物理AI第一股”，搭载其系统的量产车辆突破100万台，依托海量真实路况数据训练世界模型，实现从静态识别到动态物理推演的升级[2]。
iiMedia Research（艾媒咨询）发布的《2025年中国无人驾驶汽车行业市场环境分析及消费行为调查数据》显示，2025-2029年中国无人驾驶汽车产业将进入“爆发式增长通道”，市场规模呈指数级扩张，2025年市场规模达267.6亿元，预计2029年将突破1200亿元，同比增长37.0%，成为智能交通领域增长最快的核心赛道之一。
点击获取完整报告 >>艾媒咨询 | 2025年中国无人驾驶汽车行业市场环境分析及消费行为调查数据
iiMedia Research（艾媒咨询）发布的《2025-2026年DeepSeek撬动产业链的商业机会及布局策略报告》显示，2025年中国智能网联汽车应用服务市场规模达到2223亿元。
点击获取完整报告 >>艾媒咨询 | 2025-2026年DeepSeek撬动产业链的商业机会及布局策略报告
3.服务与特种机器人：多元场景加速渗透
商业服务场景中，导览接待、物流分拣、清洁巡检等标准化程度较高的任务率先实现替代。智慧药房、智慧餐厅等场景已出现多机器人协同作业方案，机器人可根据订单自主分工，完成分拣、配送全流程。
特种作业场景需求最为刚性。矿山、消防、核电、环保等高危环境下，物理AI机器人可替代人员进入危险区域作业，降低安全风险。矿山采掘与运输、污水管网清淤、易燃易爆环境巡检等场景，智能化改造需求迫切，是中长期增长确定性较高的细分赛道。
家庭服务场景尚处于探索期。居家环境非结构化程度高、用户对价格与可靠性敏感，是落地难度最大的场景。业内普遍认为，家用机器人将经历从单一功能清洁机器人到多功能通用人形机器人的渐进式发展，成熟落地仍需3-5年技术迭代与成本下降。
物理AI正从技术验证期迈入工程部署与产业扩张的关键阶段，其本质是人工智能与实体经济深度融合的核心载体。
从上游算力底座到中游算法平台，再到下游场景落地，整条产业链正在经历技术迭代与价值重构。短期看，核心零部件与工业场景落地是最具确定性的投资方向；中长期看，通用物理大模型与仿真生态将成为产业竞争的制高点。
随着算力成本下降、硬件性能提升与算法能力突破，物理AI有望复制数字AI的发展轨迹，从单点应用走向全行业渗透，成为推动新一轮生产力革命的核心引擎。
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国内10家物理AI核心企业最新动态
附：物理AI产业链主要企业名单
注：以上内容来自市场公开信息整理，不构成任何投资建议
参考资料：
[1] 中国信通院《中国信通院施建锋等：物理AI与世界模型加速发展，未来产业发展新机遇值得关注》
[2] 中国新闻周刊《“物理AI第一股” Momenta今日港股上市？
出品机构：艾媒咨询
排版：夜莺
审核：淮山
