人形机器人领跑与工业场景落地 中国物理AI行业处万亿跃迁爆发前夜 上游迎黄金窗口

一、全球资本加速涌入物理AI赛道，推动行业热度持续攀升

物理 AI 是 AI 从数字世界走向实体世界的下一代方向，核心是让 AI 理解重力、碰撞、摩擦、形变等物理规律，构建感知‑物理推理‑动作执行‑现实反馈迭代闭环，能够操控实体硬件完成真实世界任务，是人形机器人、工业机器人、自动驾驶、数字孪生的底层底座。

物理AI系统架构可分为三个层次：感知层负责环境感知与状态理解，核心技术包括多模态传感器融合、3D视觉和触觉传感；决策层负责理解任务和规划动作，核心技术包括VLA模型、世界模型和强化学习，是当前产业的核心瓶颈所在；执行层负责将决策转化为物理动作，核心技术包括关节模组、灵巧手和运动控制。

2026 年，全球资本加速涌入物理 AI 赛道，推动行业热度持续攀升。2026 年 Q1，Physical AI & robotics 以 11% 的交易占比位居 AI 各细分领域首位，工业人形机器人开发商、机器人基础模型公司分列交易数量前两位。截至 2026 年内，全球物理 AI 公开融资规模约 73.8 亿美元，已大幅超过 2025 年全年 37.7 亿美元，更是 2024 年全年 22.4 亿美元的三倍以上；行业融资中位数由 2025 年的 6100 万美元大幅抬升至 1.65 亿美元，72% 的交易均达到九位数级别，大额融资成为常态。

根据观研报告网发布的《中国物理AI行业发展现状分析与投资前景预测报告（2026-2033年）》显示，相较融资规模的快速扩张，资本投向的结构性转变更值得关注。2025 年物理 AI 尚处于技术萌芽与试验探索阶段，市场大量资金投向初创项目，首轮融资占全部交易比重达 50%，投资核心关注点在于 “技术能否实现”。进入 2026 年，首轮融资占比快速回落至 8%，92% 的资本集中投向已完成初步技术验证的成熟企业。投资逻辑发生根本性切换，市场关注点从 “物理 AI 能否被造出来”，转向哪家企业能够最快跑通数据、硬件、制造与落地部署的完整商业闭环，能否实现产品化、规模化交付成为资本评判企业价值的核心标尺。

二、政策支持力度空前、人形机器人出货领跑，中国成全球物理AI核心增长极

国内政策支持力度同样空前。2026年《政府工作报告》明确提出“深化拓展‘人工智能+’，促进新一代智能终端和智能体加快推广”。具身智能已入列国家“十五五”规划纲要重点战略布局的六大未来产业之一。上海“十五五”规划明确提出构建“芯—模—云”生态体系，重点发展具身智能，攻坚长程规划、灵巧操作等大小脑核心算法，构建高因果性与物理规律适配的世界模型和物理AI算法体系。工信部亦启动工业数据筑基行动，提出到2026年底，培育一批行业数据合作联合体，赋能一批行业大模型、工业智能体等应用落地。

中国物理AI行业政策

资料来源：观研天下整理

人形机器人是物理 AI 最具想象空间的核心载体。2025年全球人形机器人年度出货量达到约1.7万台，对应市场规模为28.8亿元；其中，中国市场以1.44万台的出货量占据了全球84.7%的份额，市场规模为15.5亿元，占比53.8%，中国已成为物理AI在人形机器人场景实现产业化落地的重要市场。

数据来源：观研天下数据中心整理

在政策与市场的双重驱动之下，中国物理 AI 产业正站在千亿级向万亿级市场跃迁的爆发前夜。中国物理 AI 市场规模将从 2025 年2772.0亿元扩张至 2035 年24300.0亿元，十年复合增长率 24.3%；中国在全球物理 AI 市场的占比，也将由 31% 提升至 37.5%，成为全球核心增长极。

数据来源：观研天下数据中心整理

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三、海外平台驱动、国内场景落地，全球物理AI行业呈现双线竞逐格局

从全球物理AI竞争格局来看，海外市场由英伟达主导的生态体系占据先发优势。英伟达已构建从仿真（Omniverse）、算力（Jetson Thor）到模型（Isaac GR00T、Cosmos世界模型）的全栈平台，支持波士顿动力、Caterpillar、LG等机器人厂商下一代系统开发。其战略明确：不直接参与终端产品竞争，而是成为物理AI产业的底层标准。

中国企业的核心优势在于“场景+供应链”的双重红利，这一优势已通过市场规模的高速增长得到充分印证。全球工业机器人安装量预计2025年达57.5万台，较2020年的39.0万台增长47.4%；而中国市场增长更为显著，安装量由2020年的17.6万台增至2025年的32.5万台，全球份额从45.1%大幅提升至56.5%，成为全球工业机器人增量市场的绝对主导力量。中国由此成为全球最大的工业机器人市场，持续扩充的硬件部署规模、完整的机器人零部件供应链，加上仿真软件、传感器国产化进程的不断提速，共同构筑了物理AI规模化落地的坚实底座。

在具体的工业场景落地中，国内企业正展现出极强的场景响应能力。以合木智能为代表的国内企业，通过“大小模型协同+工艺知识沉淀”的差异化架构，积极切入模具制造等传统上高度依赖人工经验、任务非标准化的痛点领域，目前已成功训练超1600套小模型，实现了CNC加工、放电等15类工艺的自主编程，有效验证了物理AI技术在复杂非标场景下的落地效率与泛化潜力。

数据来源：观研天下数据中心整理

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四、产业协同为物理AI未来主线，上游 “卖铲人”具备较强投资确定性

从细分结构看，2022-2024年中国工业机器人行业安装量呈现分化态势。

一般工业是体量最大、增长最快的需求领域，安装量从11.64万台增长至15.49万台，两年增幅达15%，但该领域任务非标准化程度高，对物理AI的泛化能力、数据质量要求极高。

电气/电子行业是需求稳定的高精度应用领域，2024年安装量达8.30万台，同比增长7%，其对视觉伺服控制、微观缺陷检测等复杂装配工艺有极高要求，是衡量物理AI技术成熟度的核心标尺。

汽车行业则因电动化转型及一体化压铸工艺变革而进入调整期，安装量从2023年的6.47万台降至2024年的5.72万台，其需求正向电池智能制造、一体化压铸件后处理等价值链上游的新兴工艺环节探索，对物理AI与特定行业Know-how的深度耦合提出更高要求。

数据来源：观研天下数据中心整理

物理AI在工业场景的落地逻辑正发生深刻转变，由过去单纯的模型驱动逐步转向系统可靠性驱动。区别于数字世界可回滚、可重生成的特性，物理世界容错空间极低，一次感知或决策偏差就可能造成设备损毁甚至安全事故，因此企业的核心竞争维度不再局限于算法演示效果，更要求技术实现稳定运行、持续迭代、批量交付，最终为客户输出可验证的效率提升与安全价值。

当前物理 AI产业分工格局清晰：阿里云、腾讯、商汤科技侧重输出模型、算力与开发工具；宇树科技、智元创新主攻机器人本体；汇川技术深耕工业控制环节；比亚迪、小鹏落地智能汽车场景；奥比中光、海清智元分别以 3D 视觉、多光谱感知作为感知层入口。现阶段尚无企业能够独立打通全产业链，模型厂商、硬件厂商与场景方开展产业协同，仍是物理 AI 商业化落地的主流路径。

从投资视角看，物理 AI 产业链可以划分为上游根技术、中游承载平台、下游应用场景三层，其中上游 “卖铲人” 环节具备最强的投资确定性。

上游根技术层直接受益于物理 AI 带来的硬件增量红利，技术壁垒突出，行业毛利率普遍处于 40%-65% 区间，重点关注 AI 芯片、先进封装、核心传感器与执行器等关键环节；中游承载平台层以人形机器人整机、自动驾驶解决方案、仿真平台为代表，承担产业生态构建角色，仿真平台作为物理 AI 规模化训练落地的核心基础设施，据测算，2030 年中国物理 AI 仿真及数据平台市场规模有望达到 1806 亿元；下游应用场景层面，建议优先布局工业制造、商业服务、特种作业等需求痛点明确、任务边界清晰、易于标准化复制的赛道，等待商业化订单持续兑现。

物理AI产业链核心企业分析

资料来源：观研天下整理（zlj）