黄细里 行业研究 行业深度 AI系列深度20期：如何看物理场景中数字AI的能力边界

摘要

本报告系统探讨了数字AI与物理AI在物理场景中的能力边界及其协同演进关系。 现阶段两者发展可概括为“承接—分化—融合”，是长期协同演进而非先后替代。 报告提出按物理闭环程度形成连续谱，将AI应用场景划分为从纯信息空间到真实物理世界的八档场景。 在技术路径上，两者共享Transformer等神经网络底座，但数字AI主要处理语义和Token，物理AI聚焦空间、动作与接触关系，两者分别受不同因素约束。 随着物理闭环加深，数字AI单独完成闭环的充分性下降，能力迁移呈现纯信息空间、近似物理世界和真实物理世界三层结构。 报告认为，物理AI将成为物理世界的AI解决方案且增量空间更大，其中智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景值得重点关注。

主要观点

• 数字AI与物理AI的发展关系为“承接—分化—融合”，是长期协同演进而非先后替代。

• 数字AI与物理AI沿物理闭环程度形成连续谱，越靠近物理世界，实时感知、动作控制与安全闭环的重要性越高。

• 报告将场景划分为八档，从纯信息空间的内容生成延伸至真实物理世界的通用具身智能与家庭机器人。

• 数字AI与物理AI底层同源，均以Transformer为底座，但分化发生在作用对象、训练目标与闭环要求上。

• 数字AI的能力边界受事实可靠性、上下文管理等约束；物理AI主要受动作数据稀缺、物理长尾场景等约束。

• 物理闭环越深，数字AI直接复用难度越高，呈现纯信息空间、近似物理世界和真实物理世界三层迁移结构。

• 物理AI将成为物理世界的AI解决方案，成为当前阶段增量更大的方向。

• 智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景，值得重点关注。

论述逻辑

• 连续谱框架划分应用场景：从信息空间到物理世界，依据是否需要完成感知-决策-动作-反馈闭环，划分出八档不同物理闭环程度的场景。

• 技术路径底层同源但闭环分化：两类系统共享Transformer底座，但数字AI以语义与Token为主，物理AI以空间动力学与动作为主，导致两者面临完全不同的能力约束因素。

• 物理闭环程度决定能力复用方式：随着物理闭环加深，数字AI从直接完成任务降级为承担语义理解和高层规划组件，状态维护、动作生成等必须由物理AI专用技术补足。

关键展望

• 数字AI与物理AI将融合于完整智能系统，LLM/VLM承担语义理解，策略模型生成动作，世界模型预测状态转移。

• 面临技术迭代不及预期、大模型厂商ARR增速放缓、云服务商资本开支不及预期以及智驾机器人商业化落地不及预期的风险。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐个股标的，仅对汽车行业维持“增持”评级，建议重点关注智能驾驶方向。