2025物理AI发展现状、应用领域及产业链梳理分析报告

行业研究｜市场分析｜深度洞察行业分析报告2025INDUSTRY REPORT 2025物理AI发展现状、应用领域及产业链梳理分析报告ZXUYmQvNuNqQqOpMsRnRnR7NdNbRtRrRoMnQjMrQmNiNpOtMaQqQyRvPtPrPNZtPuM 1．物理 AI：下一个 AI 浪潮，全领域智能化 ..................... 5 1.1 从虚拟走向现实的关键一步 ......................................................... 5 1.2 从模型到生态，英伟达具备先发优势 ........................................... 8 1.3 谷歌等世界模型已有商业化应用 ................................................ 11 2．物理 AI 应用：理解世界，预测未来 ........................... 13 2.1 数字孪生：物理 AI 推动智能化，从工厂到全域 ......................... 13 2.2 智能驾驶+具身智能：世界模型推动 WA 实现 ............................ 15 3．物理 AI 产业链梳理.................................................... 18 3.1 芯片及控制器 ............................................................................. 18 3.2 数据供应 .................................................................................... 21 3.3 模型和算法 ................................................................................ 23 3.4 落地和应用 ................................................................................ 24 4.核心标的与相关风险 .................................................... 25 目录 图表目录 图 1：物理 AI 本质是一个系统工程 ...................................................................... 5 图 2：英伟达通过物理实现虚拟与现实的结合 ....................................................... 6 图 3：Omniverse 平台集成多类型软件 ............................................................... 8 图 4：Omniverse 在汽车设计方向的应用 ........................................................... 9 图 5：Cosmos 根据语义及视频生成数据供机器人训练 ........................................ 9 图 6：Cosmos 根据不同需求提供多版本 ........................................................... 10 图 7：数字孪生实现物理世界与数字世界的动态交互 .......................................... 14 图 8：将工业机器人融入至 Foxconn 的工厂数字孪生实现部署优化 ................... 15 图 9：NVIDIA Omniverse DSX 设计运营 GW 级算力工厂 .............................. 15 图 10：物理 AI 生成更多复杂环境 ..................................................................... 16 图 11：生成不同环境下的行车环境 .................................................................... 16 图 12：在虚拟环境中完成智能体训练 ................................................................ 16 图 13：天准科技产品同步整合英伟达软件工具链 ............................................... 21 图 14：对低空气象突变实时仿真，具备生成物理数据的能力 .............................. 22 图 15：3D 高斯语义数据集 InteriorGS 包含大量物理信息 ................................ 22 图 16：3D 扫描可以采集大量物理信息的数据 .................................................... 23 图 17：索辰提供机器人训练平台 ....................................................................... 24 图 18：索辰提供机器人实时感知算法 ................................................................ 24 图 19：亚信科技实现多领域数字孪生落地方案 .................................................. 25 表 1：物理 AI 与传统 AI 的对比 ........................................................................... 7 表 2：几个常见世界模型的特征和技术侧重 ........................................................ 12 表 3：主流智能驾驶及具身智能模型方案对比 ..................................................... 17 表 4：Jetson Thor 为机器人大脑提供硬件基础 ................................................. 19 表 5：智微智能完整的机器人大小脑方案 .