关于报告的所有内容，公众号『行业报告智库』阅读原文或点击菜单获取报告下载查看。
2025 年，物理 AI正成为科技领域的 “新宠”。它不再是停留在实验室的概念，而是实实在在地走进了现实世界。从自动驾驶到机器人，从工业制造到智慧城市，物理 AI 正在重塑我们对智能的认知。
物理 AI 的核心在于让 AI 系统真正 “理解” 物理世界。它不再是简单的数据处理工具，而是能够感知、推理、决策并直接作用于物理环境的智能体。这种从虚拟到现实的跨越，标志着 AI 技术的一次重大突破。
在技术架构上，物理 AI 采用分层设计，感知层、认知层和执行层协同工作。感知层通过多模态传感器阵列收集数据，认知层运行世界模型和物理仿真引擎进行计算，执行层则负责将决策转化为实际动作。这种架构使得物理 AI 能够在复杂环境中实现实时感知和决策，真正实现了 AI 从虚拟世界向物理世界的跨越。
物理 AI 的应用领域极为广泛，其中数字孪生和智能驾驶是两大核心领域。
数字孪生是物理 AI 的重要应用场景之一。它通过构建高保真数字模型，实现对物理世界的动态模拟与精准控制。在工业场景中，数字孪生技术不仅可以优化机器人部署，还能实现生产过程的虚拟调试，显著缩短产线部署时间。数字孪生还被应用于医疗、智慧城市等领域，推动各行业效率革新。
智能驾驶则是物理 AI 的另一个重要应用领域。世界模型在训练端通过生成符合物理规律的合成数据，解决了真实数据稀缺的问题。在推理端，物理 AI 实现了从感知到动作的精准闭环控制。这种技术不仅提升了自动驾驶系统的鲁棒性和泛化能力，还为智能驾驶从单一功能向全栈能力进化提供了技术支撑。
物理 AI 的发展离不开产业链各环节的协同。从芯片厂商的算力支撑，到平台厂商的工具链提供，再到应用厂商的场景落地，完整的产业生态正在形成。
芯片是物理 AI 的硬件中枢。强大的算力支持使得物理 AI 能够在端侧实时运行，最大限度地降低对云端的依赖。除了英伟达，高通、地平线等厂商也在芯片领域展开激烈竞争，推动芯片技术的不断进步。
数据供应是物理 AI 的另一个关键环节。CAE 仿真和合成数据生成成为物理 AI 的 “数据工厂”。CAD 厂商积累的大量物理属性空间信息也为物理 AI 提供了丰富的数据支持。
模型和算法是物理 AI 的 “智能核心”。英伟达的 Cosmos 模型、谷歌的 Genie 3 等世界模型通过生成符合物理规律的数据，为物理 AI 的训练和推理提供了技术支撑。这些模型不仅能够理解物理世界，还能生成高质量的合成数据，解决了数据稀缺的问题。
落地应用则是物理 AI 价值的最终体现。系统集成商和行业解决方案提供商通过整合产业链各环节的能力，为客户提供可运行的解决方案。
