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免责声明：本文内容仅基于公开行业大会发言、券商公开研报、企业对外发布的新闻资料，属于产业层面的科普与行业逻辑探讨，不构成任何投资方面的建议。科技产业发展存在诸多不确定性，技术落地进度、市场需求都有可能不及行业预期。所有阅读者请理性看待产业热点，独立判断，相关风险自行承担。

最近一段时间，物理AI这个名词频繁出现在各类行业会议和券商的研讨材料当中，不少机构集中召开电话会议，围绕具身智能、人形机器人相关的产业问题展开讨论。很多朋友第一反应会把物理AI等同于普通大模型，其实二者有着本质上的区别。在长期跟踪具身智能产业相关动态之后，在我看来，物理AI正处在一个非常关键的技术临界点，而制约整个行业向前推进的最大瓶颈，不在于大家常说的算力，而是高质量的物理交互数据。

很多人会疑惑，同样是AI，为什么物理AI的难度会高出这么多？我们日常接触的大模型，处理对象大多是文字、图片、音频这类数字化信息，输入的是文本或者图像，输出的也是文字、图画，全程是在虚拟数字空间完成。物理AI不一样，它要直接和现实世界打交道，感知温度、振动、空间位置、力反馈这些真实世界的信号，并且根据感知结果输出具体动作指令，控制设备或者机器人在真实环境里面完成抓取、移动、操作等行为。简单理解，普通AI擅长“动脑输出信息”，物理AI则要做到“动手完成实体操作”。


一、海内外巨头同步发力，物理AI赛道迎来密集催化
10月23日有两条产业消息几乎同步对外公布，也让整个行业再次聚焦物理AI赛道。

海外这边，英伟达在GTC柏林大会对外官宣Isaac通用机器人参考平台，这也是英伟达面向物理AI推出的专属开发体系，整套平台整合模型、仿真环境、配套数据管线以及对应的计算系统。黄仁勋在现场的表述，核心目标就是降低开发者入局物理AI的门槛，推动物理AI技术落地到更多行业场景。

国内同一天举办的2026世界物理AI大会暨宇树合作伙伴生态大会上，银河通用机器人联合宇树科技对外发布联合研发的原生智能体机器人银河星仔Galbot ET1。宇树科技创始人王兴兴在大会上提出一个很受行业关注的观点：随着GPT‑6的推进，物理AI已经能够看到技术被突破的苗头，大概率在未来1到3年时间迎来重要变化，现阶段具身智能最核心的挑战，是AI模型的输入输出和真实机器人动作之间难以精准对齐。

想要解决模型与真机动作对齐这个难题，绕不开海量的物理交互训练数据。这也是为什么越来越多企业开始重视数据采集环节。摩根大通相关研报就提到，特斯拉Optimus现阶段相关采购订单，更多偏向研发阶段采购以及数据采集用途，并不是面向终端市场大规模量产装机。不少产业从业者形成一个共识：在机器人产业迈向类似ChatGPT爆发的阶段，数据采集的价值会被重新认知，数采设备作为获取数据的硬件载体，是非常重要的基础设施。

二、产业空间预期可观，但当下高质量数据缺口巨大
我们可以参考多家第三方机构的测算，客观看待行业对于物理AI赛道的空间预判。思略特曾做预测，到2030年全球物理AI市场规模有望达到4300亿欧元；黄仁勋对于赛道的判断更为乐观，认为物理AI对应的产业机会可以达到50万亿美元级别，应用场景覆盖工业作业、自动驾驶、医疗健康、服务机器人等多个领域，人形机器人被视作物理AI非常重要的落地载体。

这里要特别说明，上面提到的市场规模，都属于机构对于远期产业的推演预判，不是已经兑现的市场规模，技术落地不及预期、商业化遇阻，都有可能使得最终实际规模和预判值产生巨大偏差。

相比于远期宏大的产业想象，当下行业面临一个很现实的矛盾：高质量物理交互数据严重不足。从公开产业调研信息来看，截至2026年初，全球经过清洗、可以直接用于模型训练的高质量物理交互数据总量大约只有50万小时，距离行业发展所需要的数据量，缺口超过95%。

各大头部科技企业已经制定了很高的数据采集目标，不少头部具身智能厂商2026年的数据采集目标就已经达到千万小时量级。有机构推演，仅仅2027年OpenAI的数据采购体量就可能达到500万‑1000万小时，叠加Anthropic、Google DeepMind、DeepSeek、字节等多家企业的数据需求，全球范围内物理AI数据采集相关市场有望突破百亿美金。还有行业测算，如果长期目标要做到2030年积累100亿小时级别的物理交互数据，在特定单价假设之下，对应的市场空间可以达到万亿级别。同样需要提醒大家，这是基于假设条件测算出来的理论空间，不等于未来一定会实现。

想要获取物理交互训练数据，主要依靠两大方向。第一种是依靠仿真环境生成虚拟数据，优点是成本低，可以快速大批量生成；短板在于仿真环境和真实物理世界存在一定偏差，单纯依靠仿真训练出来的模型，部署到真实机器人上很容易出现水土不服。第二种就是真实场景采集，依靠各类采集设备，记录人或者设备在真实环境当中的动作、视觉、触觉等多模态信息，这种真实采集的数据更贴合现实，但是采集成本高，采集周期长，也是目前行业争夺的重点。

数据采集硬件也衍生出不同的技术路线：EGO第一视角采集终端、光学动作捕捉系统、柔性触觉传感器、惯性采集模块等，不同设备负责采集不同维度的信息，互相配合，共同搭建多模态数据集。

三、国内多家企业布局不同技术路线，参与物理AI基础设施建设
国内已经有不少企业，结合自身原有业务基础，切入物理AI上游的数据采集、数据服务相关赛道，不同公司选择的技术路线各有侧重，下面仅作为产业案例客观介绍，不做企业优劣对比。

龙旗科技本身在智能手机、平板ODM领域具备很强的硬件制造基础，智能手机ODM/IDH出货量全球第一，平板电脑ODM出货量排在行业第三位。依托多年硬件开发制造经验，公司布局面向具身机器人的数据采集设备，相关设备已经完成客户验证，持续推进量产相关工作，属于从消费电子硬件跨界到机器人数采硬件赛道的代表。

创维数字是国内机顶盒、宽带连接终端龙头，长期深耕XR相关硬件研发，推出EGO第一视角数采设备，这款设备可以同步采集视频、运动轨迹、惯性姿态等多维度信息，适配机器人训练场景。从已经披露的业绩来看，公司前三季度营收85.97亿元、归母净利2.44亿元，同比分别增长33.15%、184.42%，营收增长主要来自智能终端业务增加，存货规模提升，主要是业务备货带来的变化。

利亚德作为LED显示领域的领军企业，全球率先量产MicroLED产品，依托光学相关的技术储备，布局光学动捕方案，可以提供从数据采集、处理，再到仿真训练、真机训练的一站式具身智能相关解决方案，相关产品已经供给多家机器人训练中心使用。

福莱新材原本主业为喷墨打印材料，在柔性材料方面有积累，推出可穿戴触觉数据采集终端，采集指尖、手掌触觉信号，并且融合惯性、视觉、动捕信息，补齐触觉维度的数据。根据公开信息，截至当年8月底，已经向灵心巧手交付超3万套柔性触觉传感器，在触觉采集硬件方向有订单落地。

天娱数科依托自身业务基础，通过对外投资相关硬件企业布局动作捕捉硬件，搭建多模态动作数据采集体系，产出人体动作、手物交互类数据。

海天瑞声是国内较早布局AI训练数据服务的企业，业务覆盖语音、计算机视觉、自然语言等传统AI数据领域，随着物理AI兴起，公司开始搭建面向具身智能的遥操作数据采集系统，对接人形机器人客户，推进具身智能专属的数据采集平台建设，属于数据服务赛道的参与者。

天奇股份原有业务包含智能装备、锂电循环业务，同步布局具身智能机器人，运营工业场景的具身智能实训与数据采集中心，沉淀工业场景多模态交互数据，旗下长城汽车物流场景人形机器人项目已经完成验收，优势集中在工业场景真机数据。

凡拓数创主打AI‑3D数字孪生业务，拥有三维空间采集能力，具备无本体数据采集、标注训练软硬件能力，使用EGO、UMI等设备采集人体动作、手物交互、环境交互序列，方案不依赖特定机器人本体。

中广天择依托自身内容制作团队，打造采标一体的数据生产模式，入选当地高质量数据集试点名单，基于自研数据集拓展AIGC、具身智能、世界模型相关方向，依靠视频制作能力产出交互场景相关数据。

凌云光深耕机器视觉领域，机器视觉业务多年保持较高体量，围绕人形机器人的数据采集以及运动性能检测两大方向布局，推出多模态采集、运动评估、机器人小脑训练相关解决方案，打通采集和模型训练配套环节。

可以看到，这些企业大多不是凭空切入物理AI赛道，很多是基于本身已有的硬件制造、光学、材料、数据服务、三维建模能力向外延伸，不同企业选择的赛道细分方向各有差异，有的主攻硬件设备，有的主打数据集生产。但也要客观看待，目前整个物理AI行业还处于发展早期，大部分相关业务还处在客户测试、小批量交付阶段，距离大规模商业化还有很长一段路要走，后续技术迭代、客户落地情况都存在不确定性。

四、个人对产业发展的几点思考
综合海内外巨头的布局，以及各家企业技术路线的差异，站在产业观察者的角度，我有几点自己的看法。

第一，物理AI想要真正跨过类似ChatGPT那样的突破节点，不会一蹴而就。很多人期待短期之内人形机器人大规模走进生活，但是从技术链条来看，模型对齐、传感器成本、数据储备都有大量难题待解，行业更可能是循序渐进迭代，而不是一步到位爆发。

第二，真实采集数据和仿真数据不是非此即彼，未来大概率是两条路线互相补充。仿真数据用来快速扩充样本量，真实采集的数据用来校准仿真偏差，二者结合，才是行业比较可行的发展路径，单纯押注某一种路线都存在风险。

第三，上游基础设施的建设会走在机器人本体大规模量产前面。哪怕人形机器人大规模商业化落地时间晚，只要各大科研机构、科技企业持续开展物理AI模型研发，对于数采设备、训练数据集的需求就会持续存在。当然，这不代表相关业务就一定能够实现大规模营收，需求能不能转化为稳定订单，还要看产品本身的性价比与技术适配度。

科技赛道的热点总是一波接着一波，很多前沿技术从概念走到商业化，中间要经历漫长试错，物理AI同样如此，我们看待这个赛道，更适合以长期产业研究的视角跟踪技术进展，而不是单纯追逐短期热点。

互动讨论
聊到这里，想问问大家，对于物理AI这条前沿赛道，你更看好哪一个方向？是依靠第一视角穿戴设备采集人类操作动作，还是光学动捕、触觉电子皮肤这类多传感器同步采集方案？也欢迎大家聊聊，你觉得物理AI落地最先会出现在工业场景，还是服务类场景？欢迎在评论区交流你的看法，我们一起探讨前沿科技产业的发展逻辑。

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