东吴证券 王紫敬 行业研究 行业深度 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

摘要

东吴证券维持计算机行业“增持”评级，认为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，关键在于动作条件预测，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，工业侧形成“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。 报告判断世界模型已跨过技术概念期但仍处垂直场景商业化初期，基础模型处于“GPT-2至GPT-3前夜”，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、Genie 3、Cosmos 3分别展示零样本机器人规划、实时可交互环境与统一物理AI基础模型能力。 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%。 投资主线聚焦掌握物理数据、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，另关注宝信软件、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。 标的中能科科技2025年AI产品与服务收入4.60亿元、同比增长68.52%、AI收入占比升至30%，中控技术2025年营收80.73亿元、同比下降11.66%。 展望2026—2030年，物理AI将经历三轮价值迁移，政策目标到2027年推出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；风险包括技术进展、工业数据开放、商业化和标准化不及预期等六项。

主要观点

• 世界模型被定义为让智能体在行动之前预演后果的内部模拟系统，须完成表征世界状态、预测不同动作干预下的状态变化、支持比较动作路径并决策三件事；仅能生成逼真视频、无法接受动作输入和支持规划的模型只算具备“世界先验”的生成模型。

• 世界模型与普通视频生成模型的关键区别在“动作条件”：只有能比较不同动作所对应未来状态的模型才能真正参与机器人规划，报告据此提出环境理解、环境预测、动作条件预测、规划决策的四层能力框架。

• 报告判断技术路线不会收敛到单一方案，长期将形成生成模型、潜空间动力学、物理仿真和因果结构的混合架构；工业世界模型将以“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”的融合体系发展，世界模型与数字孪生的融合构成工业物理AI主线。

• JEPA路线效率数据突出：Meta披露早期V-JEPA相较部分生成式方法可实现1.5—6倍训练效率提升；V-JEPA 2使用超过100万小时视频和100万张图像无动作预训练，仅用62小时机器人动作数据即可支持规划和控制，在未见环境和未见物体的拾取放置任务中部分任务成功率达65%—80%。

• 显式物理和结构化世界模型是工业场景最不可替代的路线，商业价值来自精度、可解释性与安全验证；我国在世界模型领域最具产业基础的资产恰集中在CAE、工业控制、数字孪生、工业软件和机器视觉；视频生成路线未来三年最直接商业价值是成为自动驾驶、机器人和工业视觉的“数据工厂”。

• 发展阶段上，世界模型经历2018—2022年模型强化学习、2023—2024年视频基础模型、2025年以来动作条件化与物理AI三个阶段；当前基础模型进入“GPT-2至GPT-3前夜”，Meta物理推理基准显示人类准确率达85%—95%、现有顶尖模型仍有明显差距。

• 当前世界模型面临六大难点：真正稀缺的是与动作和后果对齐的数据、物理世界部分可观测需推断隐藏状态、长程预测误差以乘法方式累积、高层推理与底层控制存在数量级不同的时间尺度、仿真与现实存在域差异、安全验证和经济性决定能否进入生产系统。

• 完整物理AI系统是“传感器→世界状态表征→世界模型预测→规划/策略→控制器→执行器→环境反馈”闭环，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；2026年《“人工智能+制造”专项行动实施意见》明确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研究物理人工智能和大小脑一体化具身模型。

• 应用场景遵循工业先于家庭、专用智能先于通用智能：流程工业是最确定的第一落点，离散制造从固定自动化走向柔性自主生产，自动驾驶是数据和算力规模最大、世界模型使用最深入的场景，仓储物流预计成为工业制造之后第二批大规模部署场景，家庭服务和通用人形机器人空间最大但兑现时间最晚。

• 硬件与数据基础方面，2024年全球工业机器人新增安装量达到54.2万台、在役量达到466.4万台，中国占全球新增安装量的54%；截至2024年底中国在役量超过200万台，存量设备对应视觉、控制器、软件和智能化改造需求。

• 重点标的业绩分化明显：能科科技2025年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%，完成25个工业智能体并在70余家龙头落地；埃斯顿收入48.88亿元、同比增长21.93%，工业机器人在中国市场出货量首次超过外资品牌；索辰科技主营收入4.66亿元、同比增长22.96%；敏芯股份惯性传感器收入5233万元、同比增长120.94%；中控技术营收80.73亿元、同比下降11.66%。

• 风险提示共六项：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。

论述逻辑

• 定义筛选：世界模型学习的是动作条件下的状态转移，只有能比较不同动作未来状态的模型才能参与机器人规划 → 世界模型（预测）、VLA（动作生成）、数字孪生（实时映射）、物理引擎（精度验证）互补而非替代 → 工业物理AI锁定为“数字孪生+世界模型+控制系统”形态率先落地。

• 能力验证到阶段判断：V-JEPA 2零样本机器人规划、Genie 3实时可交互环境、Cosmos 3统一物理AI基础模型证明技术可行 → 但六大难点（动作对齐数据稀缺、部分可观测、误差累积、时间尺度、域差异、安全经济性）未解 → 得出基础模型处于“GPT-2至GPT-3前夜”、通用物理智能拐点未到的结论。

• 能力到商业化：按任务边界清晰、数据可持续回流、错误成本可量化、既有自动化系统可承接的标准排序场景 → 流程工业、工程仿真、汽车、仓储物流、建筑施工先行 → 中国占全球新增安装量54%、在役超200万台提供现成传感器、控制器与生产数据 → 投资主线收敛到掌握物理数据、机理模型和控制接口的企业。

• 价值迁移推演：2026—2027年价值集中于仿真、数据和垂直模型 → 2027—2028年从“智能分析”迁移到“自主执行”，收费模式转向订阅、设备量收费和按节能、良率、产量提升分成 → 2028—2030年头部平台形成可跨工厂、跨设备迁移的行业世界模型，竞争重点转向物理数据、安全控制与客户财务回报转化。

关键展望

• 2026—2027年价值主要集中在仿真、数据和垂直模型，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；2028—2030年将出现可跨工厂、跨设备迁移的行业基础模型。

• 政策目标已经提出到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。

• 家庭通用机器人有望在更长时间维度打开巨大市场，但本轮投资周期中，工业世界模型和专用物理AI将率先贡献可验证收入。

• 报告未给出个股目标价与评级调整，并提示估值与业绩错配风险：部分标的当前物理AI收入规模较小，股价可能提前反映较长期的产业空间，若订单、收入和现金流兑现速度偏慢，估值存在回落风险。

推荐标的

• 行业评级：计算机行业“增持（维持）”；报告未给出个股评级与目标价，覆盖标的均为“建议关注”。

• 主线一（流程工业自主运行）：建议关注中控技术——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%；宝信软件——钢铁工业数字底座向具身智能和自主运行延伸，布局重载轮式具身智能机器人。

• 主线二（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，另建议关注中望软件。品茗科技获通研院产业转化平台通智科技受让15.92%股份成为第二大股东；奥比中光与蚂蚁灵波联合发布的LingBot-Depth 2.0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%；索辰科技“开物”工程仿真软件及仿真产品开发合计约0.58亿元。

• 主线三（工业智能体及数字主线）：建议关注能科科技——2025年完成25个工业智能体、在70余家行业龙头或重点企业落地，AI产品与服务收入4.60亿元、同比增长68.52%，AI收入占比由2023年不足3%提升至30%，商业化验证充分；鼎捷数智——2025年AI相关业务签约金额接近2亿元，从ERP/MES延伸到IT—OT闭环。

• 感知、控制和执行层关注汇川技术、埃斯顿、奥普特：汇川技术是物理AI“小脑”和执行层的重要平台，覆盖伺服、变频器、控制器、工业机器人和机器视觉；埃斯顿2025年收入48.88亿元、同比增长21.93%，工业机器人在中国市场出货量首次超过外资品牌；奥普特部分高端制造检测方案可将漏检率控制在0.1%以下、误检率控制在1%以下。