2026年7月8日，自动驾驶巨头 Momenta（初速度） 正式在港交所挂牌上市，凭借其构建的“物理AI世界模型”，首日市值直奔 700 亿港元，被全球资本热捧为“物理AI第一股”。
2026年7月6日，美国布朗大学研究团队发表了一项重磅成果：他们将基础物理定律——菲克扩散定律（Fick's Law of Diffusion）直接植入神经网络（PINN），让AI在仅使用 6% 传统实验数据的情况下，精准预测出了医疗贴片的药物释放速率。
AI 正在以前所未有的速度冲破屏幕的限制。如果说过去几年的大模型（如 ChatGPT、Sora）是在虚拟的数字世界里玩“概率填词”和“像素游戏”，那么物理 AI（Physics AI / Physical AI）则是人工智能真正走向现实物理世界的必然方向。
为什么说“纯数据 AI”到头了，物理 AI 才是未来？过去以大语言模型为代表的 AI，本质上是“黑盒模型”——给它海量的数据，让它去穷举规律、猜概率。这种模式在处理文本和图片时很好用，但在面对真实的物理世界时，遇到了三堵无法逾越的墙：
1. 消除 AI 的“一本正经胡说八道”（幻觉）纯数据驱动的 AI 没有物理常识。如果你让一个纯视频大模型去模拟流体力学或者撞击，它可能会画出“水往高处流”或者“铁球飘在空中”的画面，因为它只管像素看起来顺不顺眼，不管质量守恒。但是在航天、医疗、桥梁工程里，一个“幻觉”就是一条人命。物理 AI 的解法是： 直接把牛顿三定律、热力学定律、麦克斯韦方程组作为硬性约束（Loss Function）写进 AI 的底层逻辑里。AI 怎么预测都可以，但绝对不能违反物理定律。
物理智能神经网络（PINN）的基本运转逻辑. Source: ResearchGate
2. 解决现实工程的“数据饥渴”大模型需要吞噬全互联网的文本。但在现实工业中，比如设计一款新型高超音速飞行器，或者风力发电机的叶片，根本没有那么多的“风洞实验数据”供 AI 学习。实验成本太高了。物理 AI 因为自带了物理“机理”，它不需要从零开始猜。就像布朗大学最近的突破一样，它可以用极少的数据（甚至 6%）结合物理公式，推演出长期的真实物理演变。
3. 具身智能与自动驾驶的必经之路2026 年是 Robotaxi 和人形机器人全面走向规模化商业化的一年（特斯拉 Cybercab、萝卜快跑都在今年加速铺开）。机器人要在复杂的马路上、工厂里灵活行动，不能只靠死记硬背路况。它们必须具备“物理推理能力”，能够通过声音、振动、动态惯性实时计算周围环境的物理反馈。寻找风口：中国物理 AI 核心上市公司推荐
物理 AI 的爆发，正在深度重构工业软件（CAE/EDA）、具身智能、自动驾驶以及科学计算（AI for Science）等赛道。在 A 股和港股市场上，以下几家真正把“物理机理+人工智能”写入核心业务的上市公司，最值得关注：
股票代码 & 简称物理 AI 核心含金量与近期亮点Momenta (6884.HK)
港股·物理AI第一股
核心卖点： 刚刚（7月8日）挂牌上市。以“世界模型”为基座构建物理 AI，在第三方独立城市 NOA（导航辅助驾驶）市场斩获了近 65% 的惊人份额。奔驰、比亚迪、上汽等全球车企大厂均深度参股，是智驾物理 AI 领域毫无疑问的纯正龙头。索辰科技 (688507.SH)
A股·计算物理与CAE巨头
核心卖点： 国内罕见的纯正物理 AI 标股。公司推出了自研的“物理 AI 开发及应用平台”，将计算物理引擎与 AI 深度融合。其打造的“具身智能虚拟训练平台”，能让机器人在高逼真的虚拟物理世界里进行上万倍速的算法迭代，极大降低了人形机器人的训练成本。其股权激励目标甚至直接锚定了“物理 AI 产品收入”。中控技术 (688777.SH)
A股·工业AI与流程工业龙头
核心卖点： 工业自动化绝对王者。创始人褚健明确提出，工业 AI 必须构建“数据+机理”双轮驱动的技术体系。中控的智能引擎深度融合了物理、化学等底层工业规律，用来预测和控制工厂里的温度、压力、流速等高频时序数据，其产品已在多个大型石化、化工的“自主运行工厂”中落地。海光信息 (688041.SH)
A股·科学计算算力底座
核心卖点： 物理 AI 离不开庞大的“科学计算”算力支持。海光的 DCU（深算系列）对物理大模型所需的偏微分方程求解、流体力学模拟等科学智能（AI for Science）计算有着极佳的适配度，是国内物理 AI 爆发背后最坚实的“卖水人”。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。