1. 物理 AI 技术概述与内涵

1.1 物理 AI 的概念定义与技术特征

物理 AI（Physical AI）是指将物理规律与人工智能技术深度融合的新一代智能系统，其核心在于通过物理引擎、仿真技术和机器学习算法，使智能体（如机器人、自动驾驶系统）能够感知环境、预测物理现象并自主决策执行复杂任务。与传统的数字 AI 不同，物理 AI 不仅依赖数据驱动，还深度融合了物理定律（如量子力学、流体动力学、热力学等），从而能够更准确地模拟现实世界的复杂系统。

从技术架构来看，物理 AI 的核心技术基础建立在三个关键组件之上：世界模型（World Model）、物理仿真引擎（Physics Simulation Engine）和具身智能控制器（Embodied Intelligence Controller）。世界模型负责理解和预测物理世界的状态变化；物理仿真引擎负责实时计算物理交互，这不是简单的预设规则，而是基于偏微分方程求解器的动态计算系统，需要处理刚体动力学、流体力学、软体变形等复杂物理现象；具身智能控制器则负责将感知和决策转化为具体的物理动作。

物理 AI 的技术特征主要体现在以下几个方面：首先，它具备对物理世界的深度理解能力，能够理解重力、摩擦、材质弹性等物理规律；其次，它实现了 "感知 - 决策 - 执行" 的闭环，通过视觉、触觉等传感器收集数据，AI 模型进行实时推理，最终操控实体设备行动；第三，它强调具身智能与实体行为，不仅仅依赖数据计算，还整合了材料科学、传感器技术、嵌入式系统、机械控制等多个学科能力。

1.2 物理 AI 与传统 AI 的区别

传统的数字 AI 主要指基于大数据、深度学习等算法，在纯数字空间中完成信息处理与智能决策的人工智能形态。它强调数据驱动模型训练，核心能力集中在语言理解、图像识别、知识推理等抽象认知上，依赖于云计算中心、高性能 GPU 进行集中计算，其典型应用包括搜索引擎、推荐系统、语音助手、文图生成大模型等，这类智能系统通常不直接感知或操作物理世界，缺乏与环境交互形成闭环的能力。

相比之下，物理 AI 将软硬件结合，是能同时集成感知、认知、决策与物理执行能力的下一代智能系统。物理 AI 强调的是具身智能与实体行为，可通过视觉、触觉等多模态传感器对真实世界进行实时感知，并结合知识模型和本体推理对物理环境做出因果判断，最终驱动车辆、机械臂等执行系统进行实际动作，从而形成 "感知 - 理解 - 执行" 的闭环结构。

从应用场景来看，传统 AI 像 "纸上谈兵" 的军师，而物理 AI 则是 "亲临战场" 的战士。它需要实时感知环境（如光线、温度、摩擦力），并在毫秒内做出决策。这种根本性的差异使得物理 AI 在工业制造、机器人控制、自动驾驶等需要与物理世界直接交互的领域具有独特优势。

1.3 物理 AI 在工业领域的技术架构

物理 AI 在工业领域的技术架构呈现出多层次、多维度的特征。在基础设施层，包括高性能计算平台、GPU 加速芯片、边缘计算设备等硬件基础，以及云计算、物联网、5G 通信等网络基础设施。其中，英伟达的 DGX SuperPOD 超级计算集群、Blackwell GPU 等为物理 AI 提供了强大的算力支撑。

在平台与软件层，主要包括物理仿真引擎、数字孪生平台、AI 开发框架等核心组件。物理仿真引擎如英伟达的 PhysX、Omniverse 平台，支持刚体 / 软体动力学、流体动力学、粒子系统与柔性体仿真等多物理场耦合；数字孪生平台如富士康的 FODT（Fii Omniverse Digital Twin）平台，实现物理世界与数字世界的实时映射；AI 开发框架如英伟达的 Isaac、PhysicsNeMo 等，分别应用于机器人虚拟训练、工程气象、生物医药领域。

在应用层，物理 AI 涵盖了智能制造、工业仿真、机器人控制、质量检测、能源管理等多个细分领域。在智能制造领域，通过数字孪生技术实现生产过程的实时监控和优化；在工业仿真领域，利用物理 AI 加速产品设计验证和工艺优化；在机器人控制领域，实现机器人的自主感知、决策和协作；在质量检测领域，通过机器视觉和物理建模实现高精度缺陷检测；在能源管理领域，通过实时监测和预测性维护降低能耗和故障率。

2. 物理 AI 在国内工业领域的应用现状

2.1 智能制造领域的应用案例

在智能制造领域，物理 AI 正在推动制造业从自动化向智能化、自主化的深度转型。富士康作为全球最大的电子制造商，成功研发了搭载物理 AI 的数字孪生智能工厂，采用基于 NVIDIA Omniverse 和通用场景描述（OpenUSD）构建的物理精确数字孪生，来设计、部署和管理复杂的大批量生产设施，包括生产 NVIDIA Grace Blackwell 超级芯片的产线。

富士康的 Fii Omniverse 数字孪生（FODT）平台正在变革工厂设计和运营模式。通过标准化的通用场景描述资产库和 FODT 方法，富士康实现了在全球各生产基地间产线的快速迁移和复制，显著加速了工厂部署进程。该平台通过数字孪生监控实时生产 KPI，提高运营可见性，加速响应潜在问题。在实际应用中，富士康通过 NVIDIA PhysicsNeMo 与 Omniverse 平台的深度集成，将 CFD 仿真计算时间从数小时大幅缩短至分钟级。

在钢铁行业，宝信软件构建了高炉、转炉、连铸机等关键设备的数字孪生模型，对大型关键设备（如轧机、风机、泵）的振动、温度等多维数据进行监测，结合设备机理知识（如轴承的故障频率、叶片的振动特性），利用 AI 模型预测设备剩余寿命和故障点。同时，宝信软件利用机器视觉技术，结合钢铁表面的光学特性（物理），对钢板表面的缺陷（如划痕、孔洞）进行自动检测和分类。

2.2 工业仿真与数字孪生的发展现状

工业仿真与数字孪生是物理 AI 在工业领域最具潜力的应用方向之一。根据 IDC 数据，未来 3 年国内 CAE 市场整体将保持年均 18.4% 的增长，2025-2027 年市场规模分别约为 62.7 亿、74.8 亿、88.6 亿元。预计 2025 年国内 CAE 市场规模将突破 50-60 亿元人民币，2027 年逼近 80-100 亿元，年均复合增长率（CAGR）维持在 18%-25% 区间，显著高于全球增速。

在技术发展方面，物理 AI 正在推动工业仿真从传统的 "被动计算" 向 "主动学习与认知" 转变。中望软件推出的 3D One AI 是基于物理仿真技术的人工智能三维仿真软件，融合开源硬件、人工智能、编程等多学科实践，支持通过界面交互或编程控制物体的运动，提供虚拟开源硬件技术与人工智能技术，支持进行动态的人工智能行为仿真。

华天软件在数字孪生领域也取得了重要进展，其 3DPlaza 平台与 AI 技术深度融合，持续赋能合作伙伴开拓市场。华天软件正与 DeepSeek 引擎合作探索智能设计，此前获得华为工业软件 AI 创新奖。在 PLM 领域，华天软件的 InforCenter PLM 9.6X 实现了 AI 驱动全生命周期智变，通过深度学习技术实现 PLM 系统内产品数据（包括零部件、项目、任务、问题、风险等）的智能问答和智能检索功能。

2.3 机器人控制与协作的创新应用

在机器人控制与协作领域，物理 AI 正在实现从传统的预编程控制向自主感知、决策和协作的跨越。优必选通过群脑网络 2.0 的整体调度与任务分配管理，多台人形机器人协同，成功展示了从物料入库、搬运到动态随机分拣的全流程作业。物理 AI 的内涵要求机器人完全自主运行 —— 自主感知环境、理解信息、规划任务并执行。

汇川技术在人形机器人领域展现出独特竞争力，依托在工业自动化核心部件（如伺服系统、减速机、控制器）和 AI 算法积累的优势，结合深度学习与强化学习技术，开发出自适应步态规划算法，使人形机器人能够在复杂地形（如楼梯、不平整地面）保持稳定行走，平衡误差控制在 1° 以内。汇川技术发布的 MetaBot S1 采用模块化设计，全身配备 40 个自由度，最大负载达 50kg，支持手眼协调抓取、语音交互等功能。

在协作机器人方面，优傲机器人凭借 AI 加速器赋予的强大感知能力，及自主强化学习技能，能够对精密零件进行精准定位，在接触密集型复杂装配任务中展现出卓越的技术优势。优傲协作机器人凭借其简单易用的特点脱颖而出，其图形化编程界面和拖动示教功能让操作人员无需编程经验即可快速上手。

2.4 质量检测与预测性维护的实践

在质量检测领域，物理 AI 正在实现从传统的人工检测向智能化、高精度检测的转变。在光伏领域，AI 模型通过优化丝网印刷参数，有效减少银浆消耗并提速工艺调试；在家电行业，赛意信息为广东奥马冰箱打造的视觉 AI 质检系统，准确率高达 99.9%，预计年创效益超千万元。

联想基于升级后的边缘大脑 V3.0 工业质检开发套件（Lizard）打造的设备，支持胎冠、胎侧、胎里等部位的 100 多种常见缺陷检测，与第二代设备相比，在缺陷检出部分具有更细粒度的检出能力。这种基于物理 AI 的质量检测系统不仅提高了检测精度和效率，还大幅降低了人工成本。

在预测性维护方面，物理 AI 正在推动工业设备维护从 "被动救火" 向 "主动预防" 转变。当湖北某化工厂的电机设备提前 27 天发出故障预警时，运维团队首次体验到了基于 AI 技术的 "旷音 WEDE 工业设备故障预警大模型" 的显著效果。这种以 AI 大模型为核心的预测性维护系统，正展现出巨大技术优势，并重塑工业设备健康管理的运维方式。

深控技术的 AI 预测性维护解决方案内置 LSTM（长短期记忆网络）模型，学习设备正常工况数据，预测剩余使用寿命（RUL）。预警阈值动态调整，例如电机振动值超过基线 30% 时触发黄色预警，超过 50% 触发红色警报。用户可通过手机 / PC 端实时查看设备健康状态、故障代码、维修指导（如轴承更换步骤视频）。

2.5 能源管理与优化的应用成果

在能源管理领域，物理 AI 正在通过实时监测、智能分析和优化控制实现工业能源的高效利用。阿里云工业大脑构建了设备健康管理的三层架构：底层 IoT 平台实现毫秒级数据采集，日均处理 10 亿级数据点；中间层通过联邦学习技术建立跨工厂知识图谱；顶层 AI 算法融合了 LSTM 时序预测与 XGBoost 特征工程，将故障识别准确率提升至 92%。

蘑菇物联云智控作为工业的 AI 能源管理系统，用 AIOT 技术完成公辅设备的智能诊断、智能预测、和智能控制，帮助工业企业实现安全供能、无人值守、节能降碳。该系统通过实时采集和监测各类能源数据，如电力、燃气、蒸汽等的用量，让企业清晰了解能源消耗的分布和变化情况，及时发现高耗能环节和设备。

在具体应用案例中，基于英伟达 Omniverse 平台构建的智能钢厂数字孪生系统，实现了炼钢过程实时能耗优化，吨钢能耗降低 15%。自主研发的 GEAC 控制器结合生成式物理 AI 算法，已在多家新能源车企电池热管理系统中落地应用，实现温控精度提升、能耗降低，车辆续航里程提升约 8%。

3. 国内物理 AI 龙头企业竞争力评估

3.1 传统工业软件企业的技术积累与转型

在传统工业软件领域，中望软件作为国内领先的 CAD/CAE 一体化厂商，在物理 AI 转型中展现出强劲实力。中望软件的 2D CAD 国产化率超 60%（对标 AutoCAD），正向 3D CAD+CAE 延伸，打造 "设计 - 仿真" 一体化平台适配物理 AI 需求。在技术合作方面，中望软件与华为深度合作，发布的物理 AI 平台深度融合华为昇腾芯片算力优势与中望自主 CAE 技术积累，基于华为昇腾 384 超节点的 300P 算力支持，平台可实时模拟流体、电磁、结构等多物理场在三维空间 + 时间维度的耦合作用。

中望软件还与英伟达联合推出 "虚拟工厂解决方案"，曾用 Omniverse 构建宝山钢铁全流程虚拟工厂，实现轧钢温度预测精度提升 15%，能耗降低 8%。在产品布局上，中望软件的流体仿真软件（PHOENICS 2024）采用 CFD（Computational Fluid Dynamics）技术来模拟工业场景下各种流体的流动情况，适用于压缩性流体 / 非压缩性流体、牛顿流体 / 非牛顿流体、层流 / 湍流、单相流 / 多相流、燃烧 / 化学反应、自由表面流动、潜热等分析。

华天软件在工业软件 AI 化转型方面也取得重要进展。华天软件的 InforCenter PLM 与 3DPLAZA 接入 DeepSeek 大模型技术，通过 "PLM 智能助手" 解决当前 PLM 系统存在的知识快速检索及复用难题。PLM 智能助手通过深度学习技术，实现 PLM 系统内产品数据的智能问答和智能检索功能。华天软件 3DPlaza 平台与 AI 技术深度融合，正与 DeepSeek 引擎合作探索智能设计，此前获得华为工业软件 AI 创新奖。

3.2 智能制造解决方案提供商的布局分析

在智能制造解决方案领域，汇川技术、中控技术、宝信软件等企业展现出强大的物理 AI 布局能力。汇川技术在人形机器人领域依托工业自动化核心部件和 AI 算法积累的优势，展现出独特竞争力。汇川技术自 2023 年成立人形机器人研发团队，2024 年底在北京成立注册资本 3 亿元的全资子公司，专注机器人 AI 技术研发。

在技术能力方面，汇川技术首次系统展示了从机器人硬件到 AI 平台的全栈能力。硬件方面，通过一体化行星关节执行器、七自由度仿生臂、无框力矩电机、低压直流驱动器等核心部件，为机器人提供了强大的物理支撑；软件方面，通过 iFG.DAS 数据基座自动打通多系统数据，实现智能清洗与治理，变 "脏数据" 为 "高质量语料"，提升数据的利用价值。

中控技术在流程工业物理 AI 领域表现突出，提出并落地 "工业具身智能（Industrial Embodied AI）" 概念，通过模型与控制的一体化设计，打通 "虚拟思考" 与 "物理执行" 的断点，让 AI 在保障本质安全的前提下持续学习、自主优化。中控技术发布的时间序列大模型 TPT（Time-series Pre-trained Transformer）全新升级版 TPT2，推动工业 AI 进入 "时序驱动" 新时代。为破解 AI 在工业流程领域的水土不服，中控技术创造性打造了 "1+2+N" 工业 AI 驱动的企业智能运行新架构。

宝信软件在钢铁智能制造领域构建了完整的物理 AI 应用体系。宝信 MES 软件产品面向钢铁行业全生命周期全流程的制造管理，提供融合先进的冶金管理理念、蕴含丰富冶金行业知识库，支撑技术与业务的深度融合、行业知识在技术平台的加载，为钢铁企业构建满足制造流程管理，支持业务协同优化、工序界面协同优化，具备数据 + AI 赋能现场特征的智能制造管控系统。

3.3 AI 技术企业的工业场景拓展能力

在 AI 技术企业中，商汤科技、旷视科技等在工业场景拓展方面展现出强大能力。商汤科技发布的 "悟能" 具身智能平台，其核心引擎商汤具身世界模型展现了惊人的 4D 真实世界构建能力。在现场演示中，搭载该引擎的人形机器人不仅能风趣幽默地讲解 "长安的荔枝"PPT，还能与人自如问答互动。更令人惊叹的是，该模型能让机器在真实的街道场景中体验 "极品飞车" 的快感，这意味着它已能生成时空高度一致的多视角视频，让 AI 真正理解并编辑现实。

商汤科技的 SenseNova V6 基于混合专家架构（MoE）整合 6000 亿参数，支持 10 分钟长视频全帧解析与秒级推演，实现工业场景 99.5% 故障识别率（如设备裂纹检测）。在机器人协作方面，商汤与宇树科技联合开发 "具身智能大脑"，融合商汤多模态大模型与宇树四足机器人硬件，将工业场景故障识别率提升至 99.5%，并支持远程运维指导。

旷视科技面向消费物联网、城市物联网、供应链物联网三大核心场景提供经验证的 AIoT 软硬一体化解决方案，广泛应用于互联网、金融、城市、交通、地产、物流等领域。旷视基于 Brain++ 强大的 AI 能力，构建了完整的 AIoT 产品体系，包括 AIoT 操作系统、AI 重新定义的硬件和 AI 重新定义的行业应用，实现了从 IoT 连接、数据处理、数字孪生到应用赋能的功能集成。

在物流领域，旷视的 3A 智慧物流解决方案（AS/RS+AMR+AI）基于 AI 系统将 AS/RS 自动化存储系统和 AMR 柔性搬运系统有机集成，河图统一管理物流作业流程、仓库库存库位、各类 AMR 和自动化设备，借助 AI 算法能力优化物流作业效率。

3.4 互联网巨头的物理 AI 战略布局

在互联网巨头中，阿里云、华为云等在物理 AI 战略布局方面表现积极。阿里云工业大脑是基于阿里云大数据的一体化计算平台，对企业系统数据、工厂设备数据、传感器数据、人员管理数据等多方工业企业数据进行汇集，同时借助图像 / 视频识别、机器学习和人工智能算法，来激活海量数据价值，是为解决工业智能制造的核心问题而打造的数据智能产品。

阿里云与英伟达的合作标志着物理 AI 进入新阶段。双方合作后，阿里云开发者可以直接调用英伟达的物理 AI 工具：用 Omniverse 模拟工厂场景，用 Cosmos 世界模型生成训练数据，再结合通义千问的语言理解能力，快速开发出适应不同场景的物理 AI 应用。现在，开发者通过阿里云就能直接使用英伟达的技术工具，成本降低 90% 以上。

华为云在物理 AI 领域构建了完整的技术体系。华为云基于 AI+3D 双引擎打造的工业数字孪生平台，深度融合物联网与边缘计算技术，覆盖 "设计 - 生产 - 运维" 全链路。在多物理场仿真方面，通过流体力学、热力学等物理模型，精准模拟设备运行状态，例如在汽车焊接工艺中，可预测热变形误差并优化参数，良品率提升 12%。

华为云 CloudRobo 平台整合了数据生产管理、机器人训练及机器人运行管理三大平台，以云为底座，打通开发态 - 运行态数据流动，驱动具身智能持续优化，推动机器人在生产制造、仓储物流、商用服务、家居服务等领域落地，为千行百业注入全新的智能生产力。

3.5 企业竞争力综合评估与对比

基于技术能力、产业布局、资源优势等维度，对国内物理 AI 龙头企业进行综合评估：

技术能力评估：在物理引擎与仿真技术方面，中望软件、华天软件等传统 CAE 厂商具有深厚积累；在 AI 算法与大模型能力方面，商汤科技、旷视科技等 AI 企业领先；在工业场景理解与应用方面，汇川技术、中控技术、宝信软件等具有明显优势。

产业布局评估：在生态构建方面，阿里云、华为云等互联网巨头具有平台优势；在垂直领域深耕方面，宝信软件在钢铁、汇川技术在机器人、中控技术在流程工业等领域形成了完整布局；在技术整合能力方面，中望软件通过与华为、英伟达合作实现了软硬件协同。

资源优势评估：在资金实力方面，互联网巨头和上市公司具有明显优势；在客户基础方面，传统工业软件企业和智能制造解决方案提供商拥有稳定的行业客户；在人才储备方面，AI 技术企业和互联网巨头在高端人才吸引方面更具竞争力。

从综合竞争力来看，目前国内物理 AI 领域呈现出多元化竞争格局，不同类型企业基于自身优势形成了差异化定位。预计未来 2-3 年，随着技术融合加速和应用场景拓展，具备全栈能力和生态整合优势的企业将在竞争中占据主导地位。

4. 未来两年（2025-2027 年）发展趋势与机遇

4.1 技术发展趋势：大模型与物理 AI 的深度融合

未来两年，物理 AI 技术发展将呈现出大模型与物理 AI 深度融合的显著趋势。根据行业预测，物理 AI 作为 AI 技术演进的下一个方向，随着算力芯片和融合物理规律的模型能力升级，有望应用于更广阔场景，全面赋能制造、科研等领域智能化升级。

在技术融合方面，大模型与物理 AI 的结合将实现 "语义 - 视觉 - 决策" 的一体化。物理 AI Agent 通过 LLM+VLM 的深度融合，不仅能够识别 "拥堵" 现象，还能通过历史数据推断 "事故导致拥堵" 或 "高峰时段常规拥堵"，进而给出差异化解决方案。结合机器人的运动数据（如机械臂角度、电机扭矩），模型可优化操作路径，避免物理碰撞。

在技术突破方面，物理 AI 正在推动从传统数据 "黑盒拟合" 向物理规律 "白箱推理" 升级。通过合成数据生成、虚拟仿真等技术精准解析复杂工业场景，为智能体提供科学决策依据。同时，具身智能大模型与边缘计算的结合，将推动机器人逐步渗透至更多工业场景。

英伟达副总裁在新智元十年峰会上分享了下一个十年的 AI 浪潮：新的数据基础设施、新的算力层次、新的千亿级市场，物理 AI 正在铺开。这不仅是继 "生成式 AI" 和 "智能体 AI" 之后的下一波浪潮，更是一个旨在彻底解放人类生产力，重塑未来生活方式的宏伟蓝图。

4.2 市场需求变化：制造业数字化转型的新需求

未来两年，制造业数字化转型将为物理 AI 带来巨大市场机遇。根据中国电子学会的预测，2025 年人形机器人出货量会突破 10 万台，这意味着物理 AI 要从 "技术演示" 变成 "规模化商用" 了。

在市场规模方面，根据 QYResearch 最新市场数据，2025 年全球物理 AI 仿真软件市场销售额达到了 247 百万美元，预计 2031 年将达到 470 百万美元，2025-2031 年复合增长率（CAGR）为 11.30%。而智慧互通（AICT）CEO 项炎平博士预测，Physical AI Agent 和高精度 AI 的未来市场空间将超过 10 万亿美元。

在应用场景拓展方面，物理 AI 将从高端制造向更多工业领域渗透。2025 年物理 AI 有望在高端装备制造领域实现规模化应用，例如半导体晶圆缺陷检测精度预计达到 99.8%，智能工厂设备预测性维护成本可降低 30% 以上。

在产业升级需求方面，中国制造业正推动向 "智能网联一代" 跨越，工业智能体与物理 AI 的深度融合成为关键驱动力。工业智能体作为具备自主决策能力的智能单元，可打通工业软件与物理设备的交互链路，实现生产资源的动态调度与优化。

4.3 政策环境与产业规划的支持力度

政策环境为物理 AI 发展提供了强有力的支持。2025 年《政府工作报告》首次提出 "培育生物制造、量子科技、具身智能、6G 等未来产业"，并提出 "大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备"，标志着中国人工智能从 "云端大模型" 向 "实体智能体" 跨越。

在具体政策措施方面，《新一代人工智能产业创新发展行动计划》明确提出到 2025 年培育 10 家以上具备物理 AI 核心能力的行业标杆企业。交通运输部等七部门联合印发的《关于 "人工智能 + 交通运输" 的实施意见》，将智能建造、智慧物流等实体场景列为 AI 规模化应用的重点方向，为物理 AI 在工业领域的落地铺平了道路。

在地方政策层面，北京市发布的《北京具身智能科技创新与产业培育行动计划 (2025-2027 年)》提出，基于本市人工智能大模型产业基础，支持各类创新主体，构建通用性强的多模态基础大模型，可实现任意模态输入输出和多模态理解与生成。基于多模态基础大模型，研发具身智能 "大脑" 大模型，使其具备空间物体感知、环境自主理解、复杂任务规划等能力。

4.4 竞争格局演变与国产替代机遇

未来两年，物理 AI 领域的竞争格局将发生重要演变，国产替代机遇显著增加。在技术发展阶段方面，海外物理 AI 已应用于具身智能等领域，英伟达的 Cosmos、Omniverse 等一系列平台以及底层算力工厂实现全产业覆盖；而国内物理 AI 仍处于初步发展阶段，CAE 厂商在业务基础上探索物理 AI 在国防、具身智能、低空经济等方向的应用落地。

在国产替代需求方面，随着国际技术封锁加剧，国产物理 AI 迎来历史性发展机遇。摩尔线程与松应科技达成战略合作，联合推出全自主可控物理 AI 仿真解决方案，以 "国产全功能 GPU 算力 + 物理 AI 仿真" 为核心，构建从底层算力到软件系统的国产化技术闭环。

在产业链关键环节，国产替代正在加速推进。在 GPU 算力方面，寒武纪、海光信息、云天励飞等企业推出了自主可控的 AI 芯片产品；在物理引擎方面，中望软件、华天软件等传统 CAE 厂商正在加速 AI 化转型；在机器人核心零部件方面，绿的谐波、埃斯顿等企业在减速器等关键部件实现了国产突破。

4.5 关键机遇点与风险因素分析

基于技术发展趋势、市场需求变化、政策环境和竞争格局分析，未来两年国内物理 AI 领域的关键机遇点包括：

技术突破机遇：大模型与物理 AI 的深度融合将带来算法创新突破；国产物理引擎和仿真平台的技术成熟度快速提升；边缘计算与具身智能的结合将拓展应用边界。

市场爆发机遇：人形机器人、协作机器人等设备的规模化应用将创造巨大市场；制造业数字化转型的加速将推动物理 AI 需求激增；新兴应用场景如低空经济、智能驾驶等将带来增量需求。

政策红利机遇：国家对具身智能等未来产业的重点支持；地方政府产业基金和政策扶持；国产替代政策为本土企业创造发展空间。

生态构建机遇：产业链上下游企业的协同合作需求增强；产学研合作模式创新带来技术突破；标准制定和行业规范完善创造有序竞争环境。

同时，需要关注的风险因素包括：

技术风险：物理 AI 技术复杂度高，研发投入大、周期长；跨学科融合难度大，人才短缺问题突出；技术路线选择存在不确定性。

市场风险：市场需求的不确定性和波动性；客户接受度和付费意愿需要培育；国际竞争加剧带来的市场压力。

政策风险：政策变化可能影响产业发展方向；标准制定和监管政策的不确定性；国际贸易环境变化对技术引进的影响。

竞争风险：国际巨头在技术和生态方面的领先优势；国内企业之间的同质化竞争；技术迭代速度快带来的竞争压力。

5. 重点企业发展前景与观察价值分析

5.1 第一梯队企业：技术领先与生态优势明显

在物理 AI 领域的第一梯队企业中，商汤科技、汇川技术、中控技术等具有明显的技术领先优势和生态优势。

商汤科技在物理 AI 领域构建了完整的技术体系，其 "悟能" 具身智能平台展现了行业领先的 4D 真实世界构建能力。在工业应用方面，商汤科技的 SenseNova V6 实现了工业场景 99.5% 故障识别率，与宇树科技、傅利叶等机器人企业的合作展现了强大的生态整合能力。预计未来两年，商汤科技将在具身智能机器人、工业质检、数字孪生等领域实现规模化商业落地。

汇川技术在人形机器人领域具备全栈技术能力，从核心部件到 AI 算法形成了完整布局。汇川技术的 MetaBot S1 已实现产品化，全身配备 40 个自由度，最大负载达 50kg，在技术指标上达到国际先进水平。随着人形机器人市场的爆发，汇川技术有望在 2025-2026 年实现快速增长，预计相关业务收入将达到 10 亿元以上。

中控技术在流程工业物理 AI 领域占据领先地位，其 "工业具身智能" 理念和 TPT 大模型在行业内具有重要影响力。中控技术的解决方案已在化工、石化等流程工业领域实现规模化应用，预计未来两年将在智能制造、预测性维护、能源管理等领域持续拓展，年增长率有望达到 30% 以上。

5.2 第二梯队企业：细分领域优势与快速成长潜力

在第二梯队企业中，中望软件、华天软件、宝信软件等在细分领域具有明显优势和快速成长潜力。

中望软件通过与华为、英伟达的深度合作，在物理 AI 平台建设方面取得重要突破。中望软件的物理 AI 平台基于华为昇腾 384 超节点的 300P 算力支持，可实时模拟多物理场耦合作用，在技术能力上达到国际先进水平。随着国产替代需求的增长和工业软件 AI 化趋势，中望软件有望在 2025-2026 年实现业务快速增长，预计物理 AI 相关业务收入将达到 5 亿元以上。

华天软件在 PLM 和数字孪生领域具有深厚积累，其 3DPlaza 平台与 DeepSeek 的合作展现了 AI 技术融合能力。华天软件在工业知识管理、智能设计等领域的应用场景丰富，预计未来两年将在制造业数字化转型中发挥重要作用，相关业务有望实现 20% 以上的年增长率。

宝信软件在钢铁智能制造领域构建了完整的物理 AI 应用体系，其数字孪生模型和智能质检系统已在宝武集团等大型钢铁企业实现规模化应用。随着钢铁行业智能化升级的推进，宝信软件有望在 2025-2026 年实现业务稳步增长，预计智能制造相关业务收入将超过 50 亿元。

5.3 第三梯队企业：特色技术与新兴应用机会

在第三梯队企业中，蘑菇物联、索辰科技、松应科技等在特色技术和新兴应用方面具有发展机会。

蘑菇物联在工业能源管理领域具有独特优势，其云智控系统用 AIOT 技术完成公辅设备的智能诊断、智能预测、和智能控制，已在多个工业场景实现应用。随着工业企业对能源管理和节能降碳需求的增长，蘑菇物联有望在 2025-2026 年实现业务快速扩张。

索辰科技作为国产 CAE 仿真软件唯一上市公司，推出的 "天工・开物" 物理 AI 平台用 AI 替代传统物理计算，效率提升达 10 万倍。索辰科技在航空航天、汽车碰撞测试等实时仿真场景具有技术优势，随着国产 CAE 市场的快速增长，公司有望实现业务突破。

松应科技在物理 AI 仿真平台方面具有技术积累，其 ORCA 物理 AI 仿真系统为智能制造、数字工厂、仓储物流等领域提供物理级精准数字仿真和数据合成平台。松应科技与摩尔线程的合作推动了国产物理 AI 仿真解决方案的发展，在国产替代趋势下具有重要价值。

5.4 观察价值评估与风险提示

基于企业竞争力分析和发展前景评估，对不同梯队企业的观察价值进行综合评估：

第一梯队企业观察价值：商汤科技、汇川技术、中控技术等具有高成长性和强竞争力

第二梯队企业观察价值：中望软件、华天软件、宝信软件等具有稳健增长特征

第三梯队企业观察价值：蘑菇物联、索辰科技、松应科技等具有高风险高回报特征

风险提示：

1. 技术风险：物理 AI 技术复杂度高，存在技术路线选择错误、研发进度不及预期等风险。

1. 市场风险：市场需求的不确定性和客户接受度需要时间培育，可能影响商业化进程。

1. 竞争风险：国际巨头和其他企业的竞争可能影响市场份额和盈利能力。

1. 政策风险：政策变化可能影响产业发展方向和企业经营环境。

1. 估值风险：部分企业估值较高，需要关注估值与业绩增长的匹配度。

6. 结论与建议

6.1 核心发现总结

通过对物理 AI 在国内工业领域发展现状与龙头企业机遇的深入分析，本文得出以下核心发现：

技术发展方面，物理 AI 正在推动人工智能从数字世界向物理世界的历史性跨越。物理 AI 通过融合物理规律与人工智能技术，实现了 "感知 - 决策 - 执行" 的闭环，在技术特征上与传统数字 AI 形成了根本性差异。在技术架构上，物理 AI 呈现出从基础设施层到应用层的多层次特征，为工业智能化提供了完整的技术支撑体系。

应用现状方面，物理 AI 在国内工业领域已实现多场景落地应用。在智能制造领域，富士康、宝信软件等企业通过数字孪生技术实现了生产过程的智能化管理；在工业仿真领域，CAE 市场呈现快速增长态势，年均增长率达 18%-25%；在机器人控制领域，优必选、汇川技术等企业实现了从预编程向自主决策的技术跨越；在质量检测和预测性维护领域，物理 AI 显著提升了检测精度和设备可靠性；在能源管理领域，阿里云、蘑菇物联等企业帮助工业企业实现了节能降碳目标。

企业竞争格局方面，国内物理 AI 领域呈现出多元化竞争态势。传统工业软件企业（中望软件、华天软件）通过技术转型和生态合作构建了 AI 化能力；智能制造解决方案提供商（汇川技术、中控技术、宝信软件）在垂直领域形成了完整布局；AI 技术企业（商汤科技、旷视科技）凭借算法优势快速拓展工业场景；互联网巨头（阿里云、华为云）通过平台优势构建了生态体系。

发展趋势方面，未来两年物理 AI 将迎来技术突破、市场爆发、政策支持的三重机遇。技术上，大模型与物理 AI 的深度融合将推动算法创新；市场上，人形机器人出货量预计突破 10 万台，制造业数字化转型需求激增；政策上，具身智能被列为国家重点培育的未来产业，国产替代需求为本土企业创造发展空间。

6.2 对不同类型企业的战略建议

基于以上分析，针对不同类型企业提出以下战略建议：

对传统工业软件企业的建议：加快 AI 技术融合，通过自主研发或合作方式构建物理 AI 能力；深耕垂直行业，基于行业知识优势打造差异化解决方案；加强生态合作，与 AI 企业、硬件厂商、云服务商构建协同体系；重视人才培养，建立跨学科的研发团队。

对智能制造解决方案提供商的建议：强化物理 AI 技术研发，在核心部件和算法方面实现突破；拓展应用场景，从单一领域向多领域延伸；加强产品化能力，提高解决方案的标准化和可复制性；重视客户成功，通过标杆案例建立市场影响力。

对 AI 技术企业的建议：深入理解工业场景需求，避免技术与应用脱节；加强工业知识学习，建立行业认知能力；构建行业解决方案，而非单纯的技术产品；重视数据安全和隐私保护，建立客户信任。

对互联网巨头的建议：发挥平台优势，构建开放的物理 AI 生态；加强垂直行业投入，培养行业专家团队；提供标准化服务，降低企业使用门槛；重视产业协同，与传统企业形成互补优势。

6.3 未来展望

展望未来，物理 AI 将成为推动中国制造业转型升级的核心驱动力。随着技术不断成熟和应用场景持续拓展，物理 AI 有望在 2025-2027 年实现从技术验证向规模化商业应用的跨越。

在市场规模方面，预计到 2027 年国内物理 AI 相关市场规模将达到数百亿元，其中人形机器人、数字孪生、智能质检、预测性维护等细分领域将率先实现爆发式增长。在技术突破方面，大模型与物理 AI 的融合将带来算法创新，国产物理引擎和仿真平台的技术成熟度将显著提升。在产业格局方面，具备全栈技术能力和生态整合优势的企业将在竞争中占据主导地位，同时专业化、特色化企业也将获得发展机会。

物理 AI 的发展不仅将重塑工业制造的技术基础，更将推动人类社会向智能化、自主化的新阶段迈进。中国企业应抓住这一历史性机遇，通过技术创新、产业协同、生态构建，在全球物理 AI 竞争中占据有利地位，为中国制造业高质量发展和经济转型升级做出重要贡献。