一、核心定义物理 AI = 大模型 + 物理定律（重力 / 力学 / 流体 / 光学），解决传统大模型 “不懂现实世界规则、物理盲” 痛点，实现感知→物理推理→动作执行→环境反馈迭代闭环，让 AI 从屏幕虚拟生成，落地现实实体操控。传统生成式 AI：靠互联网图文数据训练，只会聊天、画图，分不清重物会掉落、物体碰撞形变；物理 AI：数据 + 物理方程双驱动，在仿真世界反复试错习得 “物理直觉”，驱动
机器人、自动驾驶自主实操。2024 年英伟达正式主推，黄仁勋定调：AI 第三波浪潮（1.0 文本大模型→2.0 多模态→3.0 物理实体 AI），万亿美金赛道，2026 产业化拐点。二、三大核心系统（产业链三层）1. 顶层：仿真 / CAE 工业软件（物理 AI 训练场，壁垒最高）用数字孪生搭建 1:1 虚拟物理世界，
机器人 / 汽车先在仿真环境百万次试错训练，再落地真机，对标英伟达 Omniverse、Isaac Sim。A 股核心标的：
索辰科技 (688507)：国产全物理场可微分引擎龙头，自研天工开物物理 AI 平台，军工 CAE 市占 70%+，人形
机器人 / 整车仿真落地；
凡拓数创 (301313)：3D 数字孪生 + 多物理仿真，搭建工业、
机器人虚拟实训场景；
能科科技 (603859)：灵智具身仿真平台，工业产线数字孪生物理 AI 落地。2. 中层：感知硬件（AI 的眼睛 + 皮肤，采集物理环境数据）3D 视觉、激光雷达、触觉传感器、光学动捕，把现实空间、形变、力信号转为 AI 数据。细分龙头：光学动捕：
利亚德 (300296)、
凌云光 (688400)，供给特斯拉、宇树
机器人物理动作原始数据，对接英伟达世界模型；3D 视觉：
奥比中光、
天准科技，结构光 / ToF 空间建模；力传感：
柯力传感（六维力触觉传感器）。3. 底层：执行本体 + 算力（AI 的手脚 + 动力）算力：AI 服务器、边缘算力支撑仿真训练；执行端：减速器、伺服、执行器、人形
机器人整车、自动驾驶底盘。标的梳理：算力：
工业富联、
浪潮信息（英伟达服务器代工）、
智微智能（Jetson 边缘算力）；
机器人零部件：
绿的谐波（谐波减速器）、
双环传动 (RV 减速器)、
拓普集团（执行器）、
兆威机电（灵巧手微型传动）。三、五大落地应用赛道人形
机器人（核心落地）：Optimus、宇树等依靠物理 AI 自主抓物、整理杂物，告别逐行编程调试；高阶自动驾驶：仿真模拟雨雪、突发路况，车辆预判惯性、摩擦，提升极端路况安全性；工业智能制造：数字孪生工厂，机械臂自适应工件公差，产线自主优化排布；航天 / 军工仿真：飞行器受力、流体风洞仿真，替代高额实体试验（索辰核心领域）；新材料 / 能源研发：AI 结合物理规律模拟材料形变、电池电化学，加速新品研发。四、关键技术：PINN 物理信息神经网络将牛顿力学、电磁、流体公式直接嵌入神经网络，少量实测数据即可精准推演复杂物理变化，大幅降低数据采集成本，是物理 AI 模型底层核心。五、行业催化
催化英伟达 GTC 持续加码、国产工业软件国产替代加速、人形
机器人量产落地带动仿真需求爆发；
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