巨头疯抢、资本押注：物理 AI 凭什么成为未来3-5 年投研新主线？
一、物理AI：AI赋能实体的下一个万亿风口
如果说生成式AI让机器学会了“说话表达”，物理AI就教会机器“动手做事”——它能精准理解重力、摩擦、温度等真实物理规律，在现实场景中感知、判断、执行动作并持续优化。其核心价值的本质，是用“物理引擎+AI算法”重构实体产业的研发、生产、运维全流程，帮企业实打实提效、降本。对普通投资者来说，这不是飘在天上的技术概念，而是已经落地产生现金流的确定性机会，正快速渗透到新材料、新能源、航空航天、智能制造等黄金赛道。
全球物理AI已进入规模化落地的关键窗口期，英伟达CEO黄仁勋直言其将引爆新一轮工业革命。资本用脚投票，2025年全球物理AI相关融资超103亿美元，同比暴涨60.9%，谷歌、特斯拉、亚马逊等巨头纷纷砸下千亿资金布局。国内市场热度不遑多让，2026年工业仿真软件市场规模预计达74.8亿元，年复合增速近20%，索辰科技、奥比中光等企业已跑出商业化闭环，经纬、东方富海等头部资本也在加速抢筹初创赛道。
和通用AI“讲故事、炒概念”不同，物理AI的投资逻辑很实在——拼的就是“落地能力”：谁能在具体场景中拿出可验证的效率提升、成本下降数据，谁就能在万亿市场中站稳脚跟。本文结合海内外标杆案例，拆解高潜力赛道的投资机会，梳理核心企业布局，提示关键风险点，给投资者一套从选赛道到挑标的的完整实操框架。
从市场空间看，物理AI作为AI从“数字交互”走向“物理执行”的核心方向，渗透力持续增强。据测算，全球市场规模预计2034年达679.1亿美元，年复合增速33.49%；国内方面，工业仿真、低空经济等赛道已率先出现盈利案例，后续增长确定性强。
三、核心技术概要：不搞复杂推导，只看落地能力
物理AI的核心是“AI算法+物理规律”的结合，不用深究复杂公式，投资者只需聚焦三大技术模块的成熟度、商业化瓶颈，就能判断其投资价值。
（一）核心技术及落地能力
1. 机器学习（含强化学习）：核心是让AI从数据中吃透物理规律，适应动态场景。比如特斯拉Optimus机器人，通过强化学习在虚拟环境中反复练习叠衬衫、分拣物品，动作精度提升50倍；亚马逊Blue Jay仓库机器人则吃透物理交互逻辑，实现拣选、分类、整合全流程自动化。目前这项技术成熟度较高，能支撑中低复杂度场景的商业化落地。
2. PINN（物理知情神经网络）：相当于给AI植入“物理常识”，让模型训练时必须遵循力学、热力学等基本规律，避免出现违背常识的预测。最典型的落地场景是流体仿真，索辰科技的物理AI流场计算引擎，基于PINN技术快速生成高精度数据，把火箭发动机风洞测试时间从半年压缩到几小时。这项技术正在工业场景快速渗透，是高端仿真领域的核心护城河。
3. 生成式物理引擎：堪称物理AI的“数据工厂”，能搭建和真实世界高度契合的虚拟环境，批量生成合成数据。英伟达Omniverse平台可模拟重力、摩擦力、流体力学等多物理效应，解决真实数据稀缺、标注成本高的痛点；飞捷科思自研引擎支持多材质并行仿真，给机器人训练提供高质量数据，成本仅为真实数据的1/10。
（二）技术成熟度与商业化瓶颈
当前物理AI技术整体处于“结构化场景成熟、非结构化场景攻坚”的阶段：工业仿真、仓库自动化、低空经济等场景成熟度达70%-80%，已能盈利；而自动驾驶极端场景、通用人形机器人等领域成熟度不足40%，仍在研发迭代。
商业化落地主要面临三大瓶颈，也是投资者需重点关注的风险点：一是算力成本高，高精度工业仿真平台单套部署成本达千万级，中小厂商难以承受；二是数据有差距，合成数据和真实数据存在偏差，极端场景（如高超音速飞行器工况）难以精准复刻；三是适配难度大，不同行业物理规律差异大，通用平台适配成本高，企业多需定制化开发，制约规模化扩张。
四、核心应用与市场机会：5大场景+案例，抓高增长赛道
应用场景是物理AI投资的核心抓手，本文重点拆解新材料、新能源、航空航天、智能制造、低空经济五大高潜力领域，结合真实案例和数据，帮大家锁定值得布局的细分赛道。
（一）新材料：研发范式革命，十年周期缩至数周
传统新材料研发就是“十年磨一剑”，从实验室到量产平均耗时超10年，成本超1亿美元，失败率高达90%，效率极低。物理AI通过“逆向设计+全自动实验+数据闭环”重构研发流程，大幅缩短周期、降低成本。随着高端制造需求爆发，该赛道空间持续扩容，亚太地区材料信息学赛道年复合增速达26.45%。
标杆案例：Radical AI“材料飞轮”系统：这家低调独角兽是美国“创世纪计划”核心服务商，其系统实现三大突破：用户只需明确性能需求（比如“耐热2000℃、重量减半”），AI就能逆向推导材料配方；全自动机器人实验室7×24小时不间断实验，无需人工干预；全量记录成败数据，持续优化模型。这套系统把高超音速飞行器耐热合金研发周期从3年压缩到14周，已拿下美国空军AFWERX合约，估值稳步攀升。
落地进展：除了国防领域，物理AI已渗透到新能源电池材料、半导体衬底、碳捕获材料等民用场景。国内方面，中科院长春光机所通过物理AI优化光伏材料结构，让光电转换效率提升3%；某头部锂电企业用PINN技术设计新型电解液，电池循环寿命延长20%，已逐步落地量产。
投资亮点：重点关注两类企业：一是“材料研发自动化平台型企业”，有望成为行业基础设施（类似材料领域的AWS），赋能全行业；二是“细分材料AI设计企业”，在锂电池、半导体材料等赛道有望跑出细分龙头。
（二）新能源：降本增效核心抓手，多场景落地开花
新能源（锂电、光伏、风电）行业对效率和成本极其敏感，物理AI通过仿真优化、热管理控制、运维预测等场景，实现全产业链价值提升，仅锂电池领域的优化空间就超千亿元，市场潜力巨大。
细分场景1：锂电池全生命周期优化：索辰科技“新能源电池虚拟训练场景”已落地多家车企，通过数字孪生模拟电池热管理、安全测试和寿命预测，优化后合作车型续航里程提升8%。英伟达Omniverse平台在某头部电池厂应用后，设备利用率提升35%、能耗降低20%，商业化价值得到充分验证。
细分场景2：风电/光伏设备优化：物理AI可模拟风场、光照的动态变化，优化风电叶片结构和光伏组件布局。凡拓数创FTE引擎在风电领域应用后，通过流体力学仿真优化叶片设计，发电量提升8%；国内某光伏企业用物理AI调整组件倾角和间距，电站度电成本下降5%，显著提升盈利能力。
市场规模：2026年国内新能源AI仿真市场规模将突破50亿元，年复合增速超25%，行业集中度将快速提升，头部企业有望抢占更多份额。
（三）航空航天：高端制造标杆，商业化加速落地
航空航天领域研发周期长、投入大、风险高，物理AI通过高精度仿真替代部分实物测试，成为降本提效的核心工具，目前国内已在国家级项目中规模化应用，商业化进程加速。
标杆案例：索辰科技火箭发动机研发项目：某航天院所研发新型火箭发动机时，采用索辰“天工·开物”平台，对比传统模式优势明显：传统模式靠工程师经验，只能提出有限方案，还需制作实物模型做风洞测试，单次耗资数百万、耗时数月，整体研发周期长达3年；AI模式可自动生成数千种燃烧室结构方案，通过物理引擎模拟燃烧过程和燃气压力分布，风洞测试数据获取时间从半年压缩到几小时，研发周期缩短至14个月，成本节省40%。
延伸场景：低空经济：作为航空航天领域的商业化突破口，低空经济是物理AI落地的优先场景。索辰科技2025年推出厘米级低空三维物理地图，能精准捕捉风场与电磁场分布，成功中标绍兴越城区3170万元商业化项目，标志着技术从军工正式走向民用。随着低空飞行政策逐步放开，物理AI在飞行器管控、风险评估等领域的需求将持续爆发。
投资亮点：优先布局“军工资质+民用场景拓展”双能力企业——低空经济项目落地快、现金流稳定，可作为短期跟踪标的；而航空航天核心仿真技术企业，长期受益于国家航天工程和商业航天发展，增长确定性强。
（四）智能制造：柔性生产核心，工厂自动化升级主力
传统制造业自动化依赖固定程序，面对产品迭代、工况变化的适应性极差。物理AI赋予设备“动态适应”能力，推动制造业从“固定流程自动化”升级为“柔性智能自动化”，全球超千万家工厂存在升级需求，市场空间广阔。
标杆案例1：特斯拉工厂机器人协同：特斯拉Optimus二代机器人搭载自研物理引擎，拥有22个自由度灵巧手，可完成叠衬衫、工厂分拣等精密作业，焊接精度突破0.1毫米。多台机器人协同工作时，能预判工人路径并主动避让，实现人机高效共融，让工厂生产效率提升20%。马斯克计划2026年底量产5000台Optimus，正式开启机器人规模化应用时代。
标杆案例2：亚马逊仓储自动化：亚马逊推出Blue Jay多功能仓库机器人，整合拣选、分类、整合全流程作业，直接替代此前三个独立工作站。公司计划2027年实现75%仓储物流自动化，预计减少超50万岗位招聘，每年节省126亿美元人力成本。其Project Eluna系统还能通过物理AI预判运营瓶颈，给管理者提供精准决策支持。
落地进展：国内场景落地也在加速，凡拓数创FTE引擎在山东某化工园区应用后，能源管控孪生平台将绿电占比提升至58%；煤矿行业的“全时空孪生伴采系统”，让灾害防治效率提升70%，靶点锁定准确率达95%，大幅降低安全风险和运营成本。
市场规模：2025年全球工业机器人AI赋能市场规模超200亿美元，国内智能制造仿真市场年增速近30%，预测性维护、人机协同机器人等细分赛道需求旺盛，增长动能充足。
（五）自动驾驶：破解极端场景痛点，商业化关键支撑
当前自动驾驶落地的核心卡点是“极端场景覆盖不足”——真实路测很难覆盖雨雪、突发事故等边缘工况，而物理AI通过高保真仿真生成海量极端场景数据，正好解决这一痛点，是自动驾驶商业化的关键支撑。
标杆案例：英伟达Alpamayo开源推理模型采用“视觉—语言—行动”一体化架构，不仅能“看清”路况，还能理解交通参与者的意图和行为逻辑。小鹏汽车融合该技术后，自动驾驶系统应对恶劣天气的能力提升30%；索辰科技物理AI电磁环境计算引擎，可模拟复杂电磁干扰，为自动驾驶感知系统提供精准测试支撑，加速技术迭代。
投资亮点：重点关注自动驾驶仿真测试平台企业，这类企业可服务全行业车企，商业模式轻、复用性强，随着L4级自动驾驶逐步落地，市场需求将持续放量。
五、市场格局与玩家：海内外阵营分化，资本押注核心赛道
物理AI市场呈现“海外巨头建生态、国内企业切细分”的格局，头部资本集中押注具身智能、工业仿真、材料研发三大赛道，叠加全球政策扶持，行业分化将进一步加剧，优质企业有望快速脱颖而出。
（一）海外核心玩家：巨头主导生态，初创企业破局细分
1. 科技巨头：构建全产业链生态
2. 海外初创企业：聚焦细分赛道，融资热度高涨
（二）国内核心玩家：垂直领域突破，商业化落地加速
1. 上市公司：技术成熟，场景落地能力强
2. 初创企业：聚焦核心技术，成资本布局重点
飞捷科思：国内物理仿真引擎龙头，2026年初完成近亿元Pre-A1轮融资，由经纬、东方富海领投。其自研引擎适配国产GPU，能生成高质量合成数据，破解具身智能训练数据匮乏的痛点，还与复旦大学联合推出行业评测基准，技术实力获资本和学界认可，成长潜力突出。
（三）政策扶持与资本布局
政策层面：国内《“十四五”数字经济发展规划》明确支持数字孪生与物理AI融合，各地制造业技改补贴政策也在加速行业落地；美国启动“创世纪计划”，投入3.2亿美元推动物理AI在材料研发领域应用，全球政策形成共振，为行业发展保驾护航。
资本层面：2025年全球物理AI相关融资超103亿美元，国内经纬、东方富海、沐曦股份等资本加速布局初创企业；海外英伟达、谷歌、贝索斯基金等纷纷押注头部初创公司，赛道估值水涨船高，核心技术和落地能力成为资本筛选标的的核心指标。
六、投资前景与风险：3-5年趋势预判，避坑指南
（一）3-5年市场前景与热点赛道
物理AI正从“从0到1”的突破期迈向“从1到10”的规模化期，未来3-5年将迎来落地高峰，预计全球市场规模突破300亿美元，国内市场规模超200亿元，三大热点赛道的核心投资逻辑如下表所示：
1. 具身智能（人形机器人）：随着Optimus、Figure等机器人进入量产阶段，物理仿真引擎作为核心底座，需求将迎来爆发式增长。重点关注物理引擎、灵巧手硬件、合成数据三大细分方向，国内飞捷科思、海外Figure、特斯拉有望成为赛道标杆。
2. 工业仿真与数字孪生：制造业技改、新能源扩产、低空经济放开等多重因素驱动需求增长，索辰科技、凡拓数创等头部企业将受益于行业集中度提升，市占率有望从当前不足10%提升至20%以上。
3. 新材料AI研发：高端制造对新材料的需求日益迫切，物理AI重构研发流程，Radical AI的成功模式有望复制到更多细分领域，国内具备高校技术背景的初创企业有望成为黑马。
此外，自动驾驶仿真、仓储物流自动化等场景也将保持高速增长，形成多点开花的格局，为投资者提供更多布局机会。
（二）潜在风险
1. 技术落地不及预期风险：通用机器人、极端天气自动驾驶等非结构化场景，技术成熟度提升速度可能慢于预期，导致企业商业化进度滞后。应对策略：优先选择工业仿真、低空经济等结构化场景落地能力强的企业，避开仅依赖单一非结构化场景的标的。
2. 数据与算力壁垒风险：合成数据精度不足、高端算力依赖进口，可能限制企业扩张速度。应对策略：重点关注具备“合成数据+真实数据”闭环能力的企业，以及适配国产GPU的物理引擎厂商（如飞捷科思），规避算力依赖风险。
3. 政策变动风险：军工、航空航天等领域政策调整，可能影响相关企业订单获取。应对策略：平衡布局军工与民用场景标的，重点聚焦低空经济、新能源等政策支持确定性强的赛道。
4. 竞争加剧风险：科技巨头加速入局，导致赛道竞争白热化，初创企业生存压力增大。应对策略：聚焦具备核心技术壁垒（如自研引擎、行业数据积累）的企业，避开无差异化竞争力的通用型玩家。
七、总结与实操建议：3条核心主线+避坑指南
综合前文赛道分析、企业布局及行业痛点，物理AI投资的核心逻辑的是“抓确定性落地、押高增长赛道、避估值陷阱”。以下是具体的投研结论与实操建议，供投资者决策参考。
（一）核心结论：物理AI的投资价值与节奏判断
物理AI绝非“概念性赛道”，而是AI赋能实体产业的下一个确定性风口，其投资价值主要体现在三点：一是落地场景清晰，工业仿真、新能源、低空经济等均有现金流支撑；二是技术成熟度足够，结构化场景商业化率超70%；三是政策与资本双重加持，行业增速确定性强。
节奏上，未来3-5年物理AI行业将经历“从分化到集中”的过程：前2年，索辰科技、英伟达等头部企业凭借技术和场景优势快速抢占市场，市占率持续提升；后3年，随着行业标准落地、成本下降，中小厂商将在细分赛道突围，行业进入全面规模化阶段，全球市场规模有望突破300亿美元。
（二）3条核心投资主线：聚焦高确定性标的
结合赛道增长逻辑与企业落地能力，建议投资者重点布局以下三条核心主线，聚焦高确定性标的：
主线一：工业仿真与数字孪生龙头：受益于制造业技改、低空经济放开，赛道需求刚性，头部企业市占率提升空间大。标的优先关注索辰科技（低空经济+商业航天双布局，订单确定性强）、凡拓数创（工业场景落地广泛，充分受益于化工、煤矿技改需求）。
主线二：具身智能核心部件与引擎厂商：人形机器人即将量产，物理仿真引擎与感知部件是核心壁垒。标的可关注飞捷科思（国产物理引擎龙头，适配国产GPU，合成数据能力突出）、奥比中光（3D视觉感知底座，配套多家机器人企业，解决“视觉-动作”协同难题）。
主线三：细分场景特色企业：聚焦高景气细分赛道，具备差异化竞争优势的企业。比如天准科技（工业AI检测龙头，半导体、汽车零部件场景需求旺盛）、凌云光（物理AI+光通信，切入下一代光通信增量市场，搭建新增长曲线）。
（三）实操避坑指南：4个风险点需警惕
投资物理AI需避开“纯概念、高估值、弱落地”三大雷区，重点警惕以下四大风险：
1. 避开“技术先进但无场景”的标的：部分企业仅靠实验室数据宣称技术领先，但无明确商用订单和营收闭环，估值泡沫较大。筛选标的时，优先看“是否有可验证的客户和营收”，而非单纯的技术参数。
2. 警惕单一赛道依赖的标的：若企业仅布局通用人形机器人、极端场景自动驾驶等非结构化赛道，技术落地周期长、风险高。建议选择“军工+民用”“多场景覆盖”的标的，平衡业绩确定性与增长弹性。
3. 规避高算力依赖的中小企业：高精度仿真对算力需求极高，中小厂商若依赖进口GPU，将面临成本上涨和供应链风险。优先选择适配国产GPU、具备算力优化能力的企业。
4. 理性看待估值，逢低布局：当前部分海外初创企业（如Figure）投后估值达390亿美元，国内相关上市公司估值也处于高位，需警惕估值回调风险。建议等待业绩兑现节点（如订单落地、营收增长）逢低布局，避免追高站岗。
$凡拓数创(SZ301313)$ $索辰科技(SH688507)$ $奥比中光-UW(SH688322)$