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title: "物理AI：数据规模化叠加模型突破，物理AI产业迎来拐点【东吴传媒互联网&海外张良卫团队】 数据规模化已具备理论基础和需求端验证。理论端Scaling Law为训"
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# 物理AI：数据规模化叠加模型突破，物理AI产业迎来拐点【东吴传媒互联网&海外张良卫团队】 数据规模化已具备理论基础和需求端验证。理论端Scaling Law为训

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## 正文

物理AI：数据规模化叠加模型突破，物理AI产业迎来拐点【东吴传媒互联网&海外张良卫团队】

数据规模化已具备理论基础和需求端验证。理论端Scaling Law为训练数据规模化提供理论基础，产业需求端GENE‑26.5采用了20万小时数据训练，Dyna‑2使用100万小时Ego数据预训练，百万小时级数据需求将不断涌现。核心数据供应商Maxinsights累计数据时长已超过200万小时，采集容量达到45万小时/月，规划量大幅提升。

大模型参与机器人控制性能超预期及世界模型快速迭代。Astra长程任务拆解能力超预期，谷歌DeepMind发布最新世界模型Genie 4，实现更高写实度和实时交互，模型快速更新，能力持续突破。

人形机器人将是物理AI最合适的载体。物理AI的训练语料主要来自人类，比如Ego数据采集是人类的第一人称视角，用于训练的网络视频主要包含的是人类的行为动作，人形硬件天然适配模型和数据，训练效果最佳。

近期海内外头部科技企业陆续加码物理AI。1）王兴兴在2026世界物理AI大会表示物理AI将在1-2年内被前沿AI突破，黄仁勋在英伟达GTC柏林主题演讲中表示物理AI是AI的下一波浪潮；2）OpenAI奥特曼确认独立开发人形机器人、优先突破“大脑”，2027年展示原型；3）AMD于9月28日披露拟以约82亿美元股票对价收购World Labs，该交易反映出算力厂商对空间智能、仿真及物理AI应用的战略重视。

观点重申：

1）物理AI是AI应用的第三级演进，从生成式AI做内容到智能体AI做数字任务，再到未来物理AI做物理世界增量价值，对AI应用框架而言是继大模型、Agent之后的第三次演进。
2）相关应用领域包括机器人、智能驾驶及自主运行工厂，正推动AI进一步参与生产执行，并围绕任务完成率、人工干预频次及投入回报形成可衡量的商业价值。

建议关注：奥比中光-W、福赛科技、五一视界，仙工智能。机器人本体与零部件：福赛科技，斯菱智驱；端侧AI：乐鑫科技；物理仿真平台：五一视界、索辰科技、能科科技、凡拓数创、品茗科技；工业控制/工业智能体：中控技术、东土科技、仙工智能；3D感知硬件：奥比中光-W、凌云光、敏芯股份。

风险提示：世界模型仿真效果不及预期；人形机器人商业化落地慢于预期；技术路线迭代风险；制造业资本开支下行。

## 总体总结

主题正文
1. 理论端Scaling Law为训练数据规模化提供理论基础，产业需求端GENE‑26.5采用了20万小时数据训练，Dyna‑2使用100万小时Ego数据预训练，百万小时级数据需求将不断涌现。
2. 核心数据供应商Maxinsights累计数据时长已超过200万小时，采集容量达到45万小时/月，规划量大幅提升。
3. Astra长程任务拆解能力超预期，谷歌DeepMind发布最新世界模型Genie 4，实现更高写实度和实时交互，模型快速更新，能力持续突破。
4. 1）王兴兴在2026世界物理AI大会表示物理AI将在1-2年内被前沿AI突破，黄仁勋在英伟达GTC柏林主题演讲中表示物理AI是AI的下一波浪潮；
5. 3）AMD于9月28日披露拟以约82亿美元股票对价收购World Labs，该交易反映出算力厂商对空间智能、仿真及物理AI应用的战略重视。
6. 1）物理AI是AI应用的第三级演进，从生成式AI做内容到智能体AI做数字任务，再到未来物理AI做物理世界增量价值，对AI应用框架而言是继大模型、Agent之后的第三次演进。
7. 2）相关应用领域包括机器人、智能驾驶及自主运行工厂，正推动AI进一步参与生产执行，并围绕任务完成率、人工干预频次及投入回报形成可衡量的商业价值。
8. 建议关注：奥比中光-W、福赛科技、五一视界，仙工智能。