物理 AI 加速落地！#富满微（300671）深度布局物理AI“感知＋供电＋执行”三大环节！多重预期差
物理 AI 正成为人工智能向真实世界延伸的重要方向。黄仁勋多次强调“下一波浪潮是物理 AI”，并在 10 月 21 日 GTC 柏林大会上表示，AI 工厂部署最快可缩至 14 天。王兴兴近期也表示，物理 AI 已出现被“击穿”的苗头，未来 1—2 年或 2—3 年可能成为具身智能突破的重要窗口。
产业端催化持续。近日，银河通用与宇树科技宣布联合研发原生智能体机器人银河星仔；特斯拉则在 10 月 Q3 业绩会上表示，未来 1—2 个月将发布机器人视频展示 AI 能力。与此同时，物理 AI 对真实场景多模态数据的需求持续提升，机器人数采有望成为产业的重要分支。
随着竞争从算法、算力延伸至真实场景数据，视觉感知、稳定供电和精准执行等底层硬件环节，也有望迎来新的需求空间。物理 AI 的产业线索，正在从模型和整机向数据、感知及运动控制等基础环节扩散。
这条产业链上，市场往往首先关注机器人“大脑”和整机，却容易低估底层芯片的延展空间。富满微的看点，不在于算力主芯片，而在于其已在原有电源、功率与视觉产品基础之上为机器人电机驱动研发提供新的产业连接点。多条产品线共同指向物理 AI 的感知、供电与执行环节，构成了物理AI领域的重大预期差。
物理 AI 要进入真实世界，必须完成从模型决策到机械动作的转换，电机驱动芯片正是连接控制指令与电机运动的基础环节。机器人动作能力持续提升，也有望带动执行端芯片不断迭代。
富满微 2025 年年度报告披露，步进电机驱动器芯片项目处于“研发设计中”，规划开拓打印机、安防摄像头云台和机器人产品线。
2026 年半年报继续将“电机驱动芯片（无人机、机器人）”列入研发投向，形成连续的披露线索。
这构成公司的第一层预期差：市场对其认知仍较多停留在 LED 驱动、电源管理和功率 MOS，而研发口径中已经出现机器人电机驱动。公司由此具备从既有模拟及功率技术向运动控制领域延伸的观察窗口。
无论机器人模型如何升级，其感知、计算和运动都离不开稳定的电能转换与功率控制。随着机器人功能增加、系统复杂度提升，电源管理和功率器件的效率、稳定性与集成度也有望持续升级。
富满微现有产品已经覆盖电源管理芯片与功率 MOS，研发储备还涉及服务器 PMIC 方向。其核心逻辑不是将不同应用简单等同，而是公司正从传统消费和显示应用，向 AI 基础设施及新兴智能硬件延伸。
由此形成第二层预期差：物理 AI 的芯片机会并不只有高算力主芯片。富满微已经具备电源与功率业务底座，相关产品能力有望伴随新兴场景研发，获得新的产业映射和估值观察维度。
物理 AI 需要理解和适应真实世界，视觉既是机器人感知环境的重要入口，也是数采体系获取场景信息的重要基础。行业向高质量数据竞争演进，感知硬件的产业价值有望进一步凸显。
富满微已有少量 ISP 摄像头芯片布局，储备中还出现带 ISP 的视觉芯片及具身智能雷达芯片项目线索。这些方向与机器人环境感知、多模态数据输入形成产业呼应，为公司提供了连接视觉与数采链条的潜在路径。
第三层预期差在于：当市场集中讨论模型和数据时，数据采集的硬件入口同样可能获得关注。富满微的 ISP 基础与感知类研发储备，使其在物理 AI 感知端具备了新的题材辨识度。
将公司的产品与研发方向放在一起，可以看到一条潜在映射：ISP 视觉芯片对应感知入口，电源管理与功率 MOS 对应供电底座，电机驱动芯片对应运动执行。多条研发线共同指向机器人及智能硬件的基础环节。
这种组合式布局，使公司的题材逻辑有别于单点概念。随着物理 AI 从模型演示走向真实任务，底层芯片机会也可能从算力向感知、供电和执行等环节扩散，既有技术平台的产品延伸值得持续跟踪。
可见，在物理 AI 加速落地的背景下，富满微深度布局物理AI“感知＋供电＋执行”三大环节，存在多重预期差，值得重视！
1
作者声明： 本文转载自第三方，旨在提供资讯参考，并非证券推荐或投资建议。作者对内容的真实性、准确性不承担保证责任。本文不构成任何投资建议或证券推荐。截至发文日，作者与文中提及的标的不存在持仓关系。