2026-10-05 · 国金证券 · 公司/行业基本面

AI的下一站，物理AI 2026 10 05

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摘要

国金证券认为，以世界模型为代表的物理AI是LLM通向超智能机器人的中间站，AI的下一站是进入物理世界。 2026年9月28日AMD宣布拟以约82亿美元全股票收购World Labs，交易预计于2026年底前完成、仍需监管审批，李飞飞拟出任AMD执行副总裁兼首席科学家，模型与算力平台的协同进一步加深。当前世界模型形成三维空间生成、像素及视频预测、潜变量预测、物理及行动条件模型四类范式，评价标准从画面质量延伸至空间一致性、物理合理性、动作可控性和长期预测能力；国内索辰科技、群核科技（超5亿个3D场景、4.79亿个3D模型）和五一视界分别从物理求解、空间数据和行业仿真切入。具身智能场景上，灾害救援、复杂设备维护、柔性制造和家庭照护等高价值、低重复非标任务有望率先形成商业闭环，落地以To B为主，行业呈现“GPT-2时刻”早期特征，但部分公开多指灵巧任务成功率仍处32%至44%。数据侧真机、仿真与人类视频三线融合，Ai2 MolmoSpaces包含超过23万个室内场景、13万个物体模型和4,200万条抓取标注，Gemini Robotics 2、GR00T、V-JEPA 2和XPACE已展现跨任务、跨本体及少样本适配能力。 Tesla Optimus已由样机验证进入产线建设，产量由二季度每周数十台提升至8月每周数百台，年底目标建成周产超过1,000台的连续自动化产线，超过115MW的Cortex 2已投入运行。报告沿本体、北美链、其他机器人链和其他相关四类列出相关标的，并提示世界模型技术路线、仿真偏差、灵巧手可靠性和下游ROI等风险。

主要观点

以世界模型为代表的物理AI是LLM通向超智能机器人的中间站，AI的下一站是进入物理世界；物理AI需理解三维空间、物体状态、接触关系和动力学约束，VLA与世界模型逐步融合，有望推动机器人由单步操作走向多步规划、失败识别和自主恢复。

AMD拟以约82亿美元全股票收购World Labs，交易预计于2026年底前完成、仍需满足监管审批等交割条件，李飞飞拟出任AMD执行副总裁兼首席科学家，世界模型进入产业投入期。

世界模型的计算需求与大语言模型存在明显差异，需同时处理高分辨率视频、3D结构、相机位姿和连续动作，对显存容量、内存带宽、视频编解码、推理时延及端云协同提出更高要求，模型团队进入AMD有望缩短工作负载变化向芯片和系统设计传导的周期。

当前主流方案归纳为三维空间生成、像素及视频预测、潜变量预测和物理行动模型四类范式，评价标准从视觉质量扩展至空间一致性、物理合理性、动作可控性及长期预测能力，四类范式可能长期共存。

国内企业从物理求解、空间数据和行业仿真三个方向切入：索辰科技依托CAE核心求解器，群核科技截至2025年底积累超过5亿个3D场景和4.79亿个3D模型并推出SpatialVerse与SpatialGen，五一视界由自动驾驶仿真向Physical AI训练平台延伸。

标准化高重复任务已有成熟设备覆盖，人形机器人近期重点落在高价值、低重复的非标任务，To B特种作业及商业服务的付费主体、数据边界和回报测算相对清晰、有望率先验证。

训练体系形成真机、仿真和人类视频三线融合：Ai2 MolmoSpaces包含超过23万个室内场景、13万个物体模型和4,200万条抓取标注，MolmoBot数据集含170万条专家操作轨迹，仿真训练模型可零样本迁移至真实机器人；XPACE披露使用5,000小时具身视频。

Google DeepMind于2026年7月发布Gemini Robotics 2系列，同一模型检查点可控制配备不同灵巧手的Apollo 2及使用夹爪的Franka Duo，端侧模型适配新双臂本体通常只需数小时、少于200个示例。

灵巧操作仍有明显提升空间：Gemini Robotics 2在Apollo配合Inspire手执行桌面、地面和货架取物的公开成功率分别为68.4%、45.7%和76.3%，Sharpa五指手旋开灯泡成功率92%，拧入灯泡、系垃圾袋等任务成功率在32%至44%之间，双指夹爪在通用取放、工具装箱和精密插入任务达74.2%、78.9%和89.6%。

行业呈现具身智能“GPT-2时刻”的早期特征，基础模型开始展现跨任务和跨本体能力、少量后训练数据能适配新设备，但距广泛商业部署仍有距离，也缺少统一衡量标准。

Optimus由样机验证进入产线建设：Fremont已停用Model S/X产线并安装第一代Optimus生产线，首批产品进入Optimus Academy承担数据采集和功能开发，超过115MW的Cortex 2已投入运行；据The Information，8月周产数百台、较二季度每周数十台提升约十倍，年底目标建成周产超过1,000台的连续自动化产线。

制造约束集中于灵巧手和前臂装配、触觉传感器可靠性、工装精度、标定效率及供应商一致性，V3手部和前臂包含超过100个螺丝仍由工人手工装配；产业价值将由核心零部件延伸至自动化装配、检测标定、数据治理、仿真训练和部署运维平台。

论述逻辑

AMD拟以约82亿美元收购World Labs（世界模型进入产业投入期）→ 世界模型被视为LLM通向超智能机器人的中间站，需理解三维空间、物体状态、接触关系和动力学约束 → 技术形成三维空间生成、像素及视频预测、潜变量预测、物理及行动条件模型四类范式，评价标准延伸至空间一致性、物理合理性和动作可控性 → 世界模型算力需求区别于LLM，显存、带宽、视频编解码和推理时延要求提升，模型与硬件协同更早进入芯片研发 → 具身智能侧，高价值低重复的非标任务（To B特种作业和商业服务）率先验证商业闭环 → 真机、仿真与人类视频三线融合缓解数据瓶颈，VLA与世界模型融合支撑多步规划和失败纠错，行业处于“GPT-2时刻” → Tesla Optimus进入产线建设验证制造与数据闭环，8月周产数百台、年底目标周产超1,000台，约束集中在灵巧手与前臂装配 → 首批产能进入Optimus Academy，形成“部署-数据-模型-场景”迭代循环 → 产业价值由核心零部件延伸至自动化装配、检测标定、数据治理、仿真训练和部署运维平台 → 报告给出本体、北美链、其他机器人链及其他相关四类标的。