【东吴计算机王紫敬】物理AI：产业跑通 scaling law，数据成为最稀缺的资源 我对物理AI的判断：很有可能成为四季度到明年春季的主线。政策上层层加码，产
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【东吴计算机王紫敬】物理AI：产业跑通 scaling law，数据成为最稀缺的资源
我对物理AI的判断：很有可能成为四季度到明年春季的主线。政策上层层加码，产业上跑通了 scaling law，当前物理AI数据已成为最大的瓶颈和最珍惜的语料。
事件一：政策从方向走向台账。10月20日国新办发布会，工信部表示正研究起草新一代智能制造有关政策措施；同日国家数据集团在雄安挂牌，位列央企名录第28位；江苏发布《物理AI与世界模型高质量数据集建设行动计划（2026—2028年）》，苏皖数据标注城市联盟揭牌，现场签约超60亿元，全国信标委具身智能工作组成立，《》国家标准预研同步启动。 事件二：产业规模化与商业化同步验证。2026年上半年国内人形机器人出货量超4万台，智元上半年出货超8600台、同比十倍级增长；全国已建成启用具身智能训练场超70家。海外一侧，AMD于9月28日披露拟以约82亿美元收购World Labs，OpenAI确认独立开发人形机器人、2027年展示原型。 事件三：瓶颈已经落到数据。截至2026年初，全球高质量真实物理交互数据总量约50万小时，与行业目标相比缺口超过95%；单小时采集成本数百元，真机遥操单条数据成本可达数十元，头部具身大厂2026年数采目标已达千万小时量级。物理引擎难以完美模拟摩擦力、形变与光照变化，合成数据替代不了真机数据。 物理AI要理解的是力、热、流体、电磁这些看不见却真实存在的量。本体是躯壳，模型才是灵魂——最核心的仍是智力、是软件、是大脑、是世界模型。而训练大脑的第一环是数据：谁能源源不断拿到真实物理世界的语料，谁才有资格谈模型能力上限。这也是工业场景比消费场景跑得更快的原因——工厂几十年的温度、压力、流量曲线是现成的语料，机器人的数据还得一台一台去采。
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风险提示：政策落地节奏不及预期；具身智能数据订单落地与毛利率不及预期；人形机器人商业化进度慢于预期；下游制造业资本开支不及预期。
总体总结
主题正文
- 江苏发布《物理AI与世界模型高质量数据集建设行动计划（2026—2028年）》，苏皖数据标注城市联盟揭牌，现场签约超60亿元，全国信标委具身智能工作组成立，《》国家标准预研同步启动。
- 2026年上半年国内人形机器人出货量超4万台，智元上半年出货超8600台、同比十倍级增长；
- 海外一侧，AMD于9月28日披露拟以约82亿美元收购World Labs，OpenAI确认独立开发人形机器人、2027年展示原型。
- 截至2026年初，全球高质量真实物理交互数据总量约50万小时，与行业目标相比缺口超过95%；
- 单小时采集成本数百元，真机遥操单条数据成本可达数十元，头部具身大厂2026年数采目标已达千万小时量级。
- 本体是躯壳，模型才是灵魂——最核心的仍是智力、是软件、是大脑、是世界模型。
- 这也是工业场景比消费场景跑得更快的原因——工厂几十年的温度、压力、流量曲线是现成的语料，机器人的数据还得一台一台去采。
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