黄细里 童明祺 行业研究 行业深度 AI系列深度21期：物理AI如何从架构借鉴走向模型迁移

摘要

东吴证券发布汽车行业深度报告，探讨物理AI如何从数字AI的架构借鉴走向模型层面的直接迁移。 报告指出，物理AI正建立在数字AI能力外溢的基础上，迁移经历了从架构理念（如Transformer注意力机制）到模型层面（如Waymo EMMA构建于Gemini之上、车端VLA实践）的上移过程。 然而，可迁移红利并非线性外推，越接近实时三维感知和安全攸关决策等物理闭环环节，可直接迁移的比例越低。 物理AI相较数字AI存在三重系统性差异：在表征上，物理世界需通过占用网络等技术构建可学习的三维空间表征；在数据上，高价值长尾场景天然稀疏，世界模型被推向“数据工厂”位置以生成可控环境；在范式上，由于安全目标需显著超越人类司机，强化学习成为突破能力边界的关键环节。 总体而言，数字AI提供能力底座，物理AI补足物理闭环，智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景，将成为增量更大的方向。

主要观点

• 物理AI建立在数字AI能力外溢的基础之上，且借鉴层级正在上移。

• 数字AI向智能驾驶的迁移经历了从架构理念到模型层面的直接迁移，代表性应用包括Waymo EMMA和车端VLA模型。

• 随着任务靠近真实物理世界，可直接迁移的红利区间会趋于收窄。

• 物理AI与数字AI的第一项系统差异在于表征，物理世界必须先被编码为可学习的三维空间表征。

• 第二项差异在于数据，由于高价值长尾场景稀疏，世界模型被推向“数据工厂”位置。

• 第三项差异在于学习范式，强化学习在物理AI中更像突破能力边界的关键环节，而非后置修补。

• 物理AI的安全目标要求显著超越人类，单纯模仿学习的上限更低。

• Waymo披露的无人驾驶里程已累计超过1.7亿英里，严重伤害及以上碰撞相比人类基准减少约92%。

• 小鹏汽车于2025年提出了约720亿参数的世界基座模型。

• 智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景，应重点关注。

论述逻辑

• 报告以智能驾驶为切入点，复盘数字AI能力向物理AI迁移的历程。

• 指出这种迁移正从架构理念层面上升到具体的模型层面。

• 提出核心转折：越接近物理闭环，可直接复用的迁移红利越收窄。

• 进而深入剖析导致收窄的三重系统性差异：表征、数据与学习范式。

• 最终得出结论：数字AI提供能力底座，物理AI必须补足物理闭环，智能驾驶是增量更大的方向。

关键展望

• 维持汽车行业“增持”评级。

• 技术迭代不及预期将带来风险。

• 智能驾驶及机器人商业化落地不及预期将带来风险。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的