2026-08-27 · 东吴证券 · 公司/行业基本面

东吴证券计算机行业深度报告：世界模型，从“生成世界”到“控制世界”，物理AI打开工业软件与自动化重估空间

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摘要

东吴证券维持计算机行业“增持（维持）”评级，发布世界模型深度报告，核心判断是世界模型不是文生视频模型的新名字，而是让智能体在行动之前预演后果的内部模拟系统，关键在“动作条件”预测，最终形态将是生成模型、潜空间动力学、物理仿真和因果结构的混合架构，工业世界模型将形成“机理模型提供边界、神经网络学习残差”的融合体系而非纯神经网络取代传统仿真。报告将2026年定义为“技术拐点已至、收入拐点分行业出现、通用智能拐点尚未到来”，当前仍处垂直场景商业化初期，V-JEPA 2仅用62小时机器人动作数据即可支持规划控制、未见环境拾放任务部分成功率达65%—80%。物理AI第一轮商业化预计发生在流程工业、工程仿真、汽车、仓储物流和建筑施工等半结构化场景，2024年全球工业机器人新增安装54.2万台、在役466.4万台，中国占新增安装量的54%、在役量超过200万台。投资聚焦掌握物理数据、机理模型和控制接口的企业：流程工业自主运行建议关注中控技术，物理仿真与工程世界模型建议关注品茗科技、奥比中光、敏芯股份、索辰科技，工业智能体及数字主线建议关注能科科技，另有宝信软件、中望软件、鼎捷数智以及感知控制执行层的汇川技术、埃斯顿、奥普特。公司层面，能科科技2025年AI收入4.60亿元、同比增长68.52%、占比由不足3%升至30%；中控技术2025年营收80.73亿元、同比下降11.66%。产业趋势上，报告判断2026—2030年物理AI将经历从仿真数据、自主执行到行业世界模型的三轮价值迁移。

主要观点

世界模型是让智能体在行动之前预演后果的内部模拟系统，关键是“动作条件”预测，仅能生成逼真视频的模型只具有“世界先验”，尚不能视为完整可执行世界模型。

世界模型不会收敛到单一技术路线，工业世界模型将形成“机理模型提供边界、神经网络学习残差、实时数据校正状态、智能体执行闭环控制”的融合体系，而非纯神经网络取代传统仿真。

2025年以来V-JEPA 2展示零样本机器人规划、Genie 3实时生成可交互环境、Cosmos 3统一视觉推理、世界生成和动作生成；报告将2026年定义为“技术拐点已至、收入拐点分行业出现、通用智能拐点尚未到来”。

V-JEPA 2以超过100万小时视频和100万张图像预训练，仅用62小时机器人动作数据即可支持规划和控制，未见环境和物体拾放任务部分成功率达65%—80%；Meta物理推理基准人类准确率85%—95%，现有顶尖模型仍有明显差距；早期V-JEPA较部分生成式方法实现1.5—6倍训练效率提升。

物理AI第一轮商业化预计发生在流程工业、工程仿真、汽车、仓储物流和建筑施工等高价值、半结构化场景；2024年全球工业机器人新增安装量54.2万台、在役量466.4万台，中国占全球新增安装量的54%，中国在役量超过200万台。

政策催化明确：2026年《“人工智能+制造”专项行动实施意见》提出强化工业机理与智能体决策模型融合，十五五规划纲要提出统筹布局具身智能实训场、推进虚实融合训练、研究物理人工智能。

投资按三维度筛选：是否掌握难以公开获得的物理数据和行业Know-how、是否拥有模型输出进入真实系统的控制接口、是否形成可复制的产品收入；报告给出三条主线：流程工业自主运行关注中控技术，物理仿真与工程世界模型关注品茗科技、奥比中光、敏芯股份、索辰科技，工业智能体及数字主线关注能科科技。

中控技术同时拥有工业数据、控制系统、时序模型和执行入口，TPT时间序列大模型被定位为自主运行工厂AOP的“智慧大脑”，2025年已在万华宁波、湖北兴瑞、广西华谊、兰州石化、金坛储气库等场景部署；2025年营收80.73亿元、同比下降11.66%，归母净利润4.41亿元、同比下降60.48%。

索辰科技推出“开物”物理AI平台形成“参数采样—仿真执行—模型训练—优化决策”闭环，2025年主营业务收入4.66亿元、同比增长22.96%、综合毛利率68.16%，其中“开物”工程仿真软件及仿真产品开发合计约0.58亿元，物理AI业务已开始形成收入但规模仍小。

奥比中光定位“机器人与AI视觉产业中台”，LingBot-Depth 2.0基于1.5亿规模数据训练，在16项公开评测中12项取得RMSE最优、大面积深度缺失场景降幅约53%，累计完成超10款芯片流片；敏芯股份2025年惯性传感器收入5233万元、同比增长120.94%，全年收入6.21亿元、同比增长22.69%并扭亏。

工业智能体与硬件执行层标的：能科科技2025年完成25个工业智能体、在70余家企业落地，AI产品与服务收入4.60亿元、同比增长68.52%、毛利率49.95%，AI收入占比由2023年不足3%提升至30%；鼎捷数智2025年AI相关业务签约金额接近2亿元；埃斯顿2025年收入48.88亿元、同比增长21.93%，工业机器人在华出货量首次超过外资品牌；奥普特高端检测方案漏检率0.1%以下、误检率1%以下。

产业趋势：2026—2030年物理AI将经历三轮价值迁移——2026—2027年价值集中在仿真、数据和垂直模型；2027—2028年从“智能分析”迁移到“自主执行”；2028—2030年头部平台形成行业世界模型；政策目标到2027年推动3—5个通用大模型在制造业深度应用、推出1000个高水平工业智能体、100个工业高质量数据集和500个典型场景。

论述逻辑

概念界定：以“动作条件预测”区分世界模型与普通视频生成模型，只有能比较不同动作对应未来状态的模型才能参与机器人规划。

技术路线判断：视频生成解决数据扩增与场景覆盖、JEPA和潜空间动力学解决低成本预测规划、CAE数字孪生物理引擎解决精度安全可验证性、因果模型解决分布外泛化，五条路线分工融合而非相互替代。

阶段判断：V-JEPA 2、Genie 3、Cosmos 3等2025年进展证明模型能够理解、模拟和短程控制，但距离复杂开放环境长期稳定运行仍有显著差距，故定性为垂直场景商业化初期而非通用物理智能成熟期。

落地形态推演：工厂已有DCS、PLC、SCADA、MES、数字孪生等基础设施，工业物理AI将以“数字孪生+世界模型+控制系统”形态率先落地，政策方向已从建设数字化系统升级为让模型进入工业系统参与决策和执行。

场景筛选逻辑：按任务边界清晰、数据可持续回流、错误成本可量化、既有自动化系统可直接承接模型输出四项特征，筛选出流程工业、工程仿真、汽车、仓储物流、建筑施工为第一轮商业化场景，全球及中国机器人存量提供现成传感器、控制器与数据基础。

投资映射：物理AI价值链中利润率和差异化最高的环节集中在世界模型、物理仿真、工业软件和控制平台，按独占数据、控制接口、可复制收入三维度筛选，形成流程工业自主运行、物理仿真与工程世界模型、工业智能体及数字主线三条主线。

趋势推演：2026—2030年价值从仿真数据迁移到自主执行再到行业世界模型，竞争重点最终转向谁掌握最多有效物理数据、谁能最安全地控制设备、谁能将模型结果转化为客户财务回报。

关键展望

2026—2027年，价值主要集中在仿真、数据和垂直模型，企业将大量采购合成数据、数字孪生、CAE、机器人训练平台和工业智能体，模型主要提供预测、预警、优化建议及有限闭环控制。

2027—2028年，价值将从“智能分析”迁移到“自主执行”，工业智能体与DCS、PLC、MES、机器人和工程软件深度连接，软件厂商收费模式从一次性实施和席位许可转向订阅、设备量收费和按节能、良率、产量提升分成。

2028—2030年，头部平台将通过跨客户数据和模型复用形成行业世界模型，流程工业、汽车、建筑和制造业将出现可跨工厂、跨设备迁移的行业基础模型。

政策量化目标：到2027年推动3—5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体、100个工业高质量数据集和500个典型场景。

品茗科技提出到2027年底，AI直接驱动或构成核心溢价的产值占总收入30%以上，未来物理AI或将成为公司核心增长动能。

场景兑现节奏：家庭服务机器人空间最大但兑现时间最晚，本轮投资周期中工业世界模型和专用物理AI将率先贡献可验证收入；流程工业、工程设计、汽车和仓储已具备商业化基础，开放道路和复杂户外环境处于加速期。

风险提示：技术进展不及预期、工业数据开放不及预期、商业化和标准化不及预期、工业客户资本开支波动、安全事故和监管风险、估值与业绩错配风险。

东吴证券 计算机行业深度报告：世界模型，从“生成世界”到“控制世界”，物理AI打开工业软件与自动化重估空间

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主要观点

论述逻辑

关键展望

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