国金证券：AI的下一站，物理AI

看量养龙

　　世界模型为代表的物理AI可视为LLM通向超智能机器人的中间站。LLM擅长语言理解、知识调用和任务分解，已在Coding、通用办公、金融、法律等白领工作领域实现体量不俗的商业化闭环，当然如今仍处于渗透率早期。

　　AI的下一站是进入物理世界，物理AI还需理解三维空间、物体状态、接触关系和动力学约束，并预测不同动作可能带来的结果。世界模型通过学习环境状态及其随时间和动作发生的变化，为机器人建立可供推演的内部环境表征，使语言指令能够进一步转化为感知、预测、规划与控制。在这一框架下，VLA将视觉和语言输入映射为机器人动作，世界模型则为动作选择提供未来状态预测和结果评估。

　　具身智能的场景、数据和模型同步演进，高价值、低重复任务有望率先形成商业闭环。标准化、高重复任务已有通用或专用设备覆盖，灾害救援、复杂设备维护、柔性制造和家庭照护等非标任务更能体现人形机器人的跨场景价值；近期落地仍以**主体和回报测算更清晰的To B场景为主。训练体系逐步形成真机、仿真和人类视频三线融合：真机数据校准物理误差，仿真数据扩充环境和失败恢复轨迹，人类视频提供任务语义与技能先验。

　　当前，制造约束集中在灵巧手和前臂装配、触觉传感器可靠性、工装精度、标定效率及供应商一致性。更多机器人进入工位和仓库后，真实任务、失败轨迹和人工接管数据将回流至模型训练、仿真和评测体系，推动可靠性提升与场景复制，产业价值也由核心零部件延伸至自动化装配、检测标定、数据治理、仿真训练和部署运维平台。具体到相关标的，包括特斯拉、智元、上纬新材、宇树科技等；北美链，包括科森科技、斯菱智驱、福赛科技、岱美股份等；其他机器人链，包括领益智造、泛亚微透、奥比中光、绿的谐波等。