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1）数据：数据规模化已具备理论基础和需求端验证。理论端26年2月Scaling Law为训练数据规模化提供理论基础，产业需求端26年5月GENE‑26.5采用了20万小时数据训练，26年8月Dyna‑2使用100万小时Ego数据预训练，百万小时级数据需求将不断涌现。核心数据供应商Maxinsights累计数据时长已超过200万小时，采集容量达到45万小时/月，规划量大幅提升，多模态数据需求将不断提升。
2）模型：大模型参与机器人控制性能超预期及世界模型快速迭代。Astra长程任务拆解能力超预期，谷歌DeepMind发布最新世界模型Genie 4，实现更高写实度和实时交互，稳定运行时长超2分钟，实时生成背景音，能力持续突破。
3）载体：特斯拉Optimus早期生产已启动，人形机器人将是物理AI最合适的载体。物理AI的训练语料主要来自人类，比如Ego数据采集是人类的第一人称视角，用于训练的网络视频主要包含的是人类的行为动作，人形硬件天然适配模型和数据，训练效果最佳。首批六项人形机器人国家标准已发布，特斯拉2026年三季报显示弗里蒙特工厂的Optimus早期生产已启动，机器人产业进展不断涌现。
观点重申：
1）物理AI是AI应用的第三级演进，从生成式AI做内容到智能体AI做数字任务，再到未来物理AI做物理世界增量价值，对AI应用框架而言是继大模型、Agent之后的第三次演进，数据、模型和本体是物理AI三大关键环节。
2）相关应用领域包括机器人、智能驾驶及自主运行工厂，正推动AI进一步参与生产执行，并围绕任务完成率、人工干预频次及投入回报形成可衡量的商业价值。
建议关注：风语筑、奥比中光-W、福赛科技、五一视界、均胜电子、仙工智能。3D感知硬件：风语筑、奥比中光-W、凌云光、敏芯股份；物理仿真平台：五一视界、索辰科技、能科科技、凡拓数创、品茗科技；工业控制/工业智能体：均胜电子、中控技术、东土科技、仙工智能；端侧AI：乐鑫科技；机器人本体与零部件：福赛科技、斯菱智驱。
风险提示：世界模型仿真效果不及预期；人形机器人商业化落地慢于预期；技术路线迭代风险；制造业资本开支下行。
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