10月26日，国盛证券发布了一份题为《AI的下一范式：物理AI与机器人》的专题研究报告，其传媒互联网周报同步指出“物理AI演绎强化”。多家机构密集释放对产业的乐观预期，这直接推高了二级市场相关题材的热度。

然而，在产业实际落地过程中，仿真模拟与真实物理环境的应用仍存在显著差距。市场需厘清一个核心问题：在喧嚣的产业叙事背后，A股上市公司对物理AI的布局，究竟是面向下一代产业的前瞻性投入，还是单纯追逐风口的概念炒作。

一周密集催化，物理AI从屏幕跃入车间

继感知AI、生成式大模型、AI Agent依次完成迭代后，人工智能的竞争边界正从屏幕数字空间转向真实物理世界。

物理AI的本质，在于让智能体理解重力、摩擦、材料形变等客观物理规律，构建感知-推理-执行的完整闭环。需注意的是：物理AI是侧重于物理规则推演的数字模型，并不等同于必须具备实体躯体的具身智能。

过去一周，全球产业催化事件高度集中。英伟达在柏林GTC大会上，将Cosmos 3世界模型与Isaac全套机器人开发工具链整合为全栈管线；AMD宣布以82亿美元收购空间智能企业World Labs；特斯拉Optimus推进V3量产准备，首批产线建设启动；OpenAI明确人形机器人项目优先攻坚模型大脑。

国内层面，2026物理AI与世界模型大会在南京举办，江苏省出台专项行动计划，着手搭建物理AI数据集底层基础设施。

这一系列事件表明，行业已脱离纯粹的概念演示阶段，进入小批量交付、工业场景反复验证的拐点。但产业的现实瓶颈同样突出：硬件制造能力已基本成型，Sim2Real仿真迁移偏差、设备长时间连续工作的可靠性、高质量物理交互训练数据供给不足，仍是制约商业化的核心障碍。

当前，市场预期快速抬升，但面向大规模场景的商业订单尚未批量释放。预期与现实的错位，是现阶段物理AI产业最主要的内在矛盾。

上市公司涌入，财报中的分层博弈

面对这一轮技术变革，A股上市公司明显分化：一部分企业投入资源推进产品落地，一部分仅维持技术预研，还有部分被市场归入赛道，但并未形成实质业务贡献。

索辰科技是国内较早布局物理仿真底座的标的。依托自身CAE工业仿真能力，该公司打造了“天工·开物”物理AI平台，为机器人训练提供虚拟仿真环境。根据2025年年报口径，物理AI相关业务实现收入5816万元。

2026年半年度报告显示，该公司实现营业收入7274万元，同比增长26.83%，归母净利润亏损7865.54万元，研发投入占营收比例高达116.59%。高额研发投入支撑了仿真产品迭代，但持续挤压当期利润；业务以项目制工业软件交付为主，客户验证周期漫长，距离平台化、标准化的大规模营收仍有明显差距。

奥比中光从3D视觉感知硬件切入物理AI的数据入口环节。其旗下3D相机产品可接入仿真工具链，为机器人提供空间感知，已与部分人形本体厂商建立供货协作。2026半年报数据显示，报告期营业收入4.38亿元，同比微增0.49%，归母净利润4164万元，同比下降30.82%。

该公司在公开交流中明确自身定位为硬件供应商，并不自研物理AI基础大模型。硬件完成技术适配只是前置条件，下游人形整机厂商的量产爬坡节奏，直接决定这块业务能否转化为可持续的营收增长。

并非所有被市场贴上物理AI标签的企业，都已兑现实质业务增量。格灵深瞳披露，其机器人感知类技术仅落地于轨道交通运维细分场景，相关业务营收占比极低，无法对整体经营形成实质拉动。中望软件提示，现有CAE仿真产品与物理AI技术体系存在明确差异，暂未推出具身智能相关落地产品。天娱数科虽开展空间智能方向的技术验证，但核心营收仍来自数字营销与游戏业务，物理AI相关板块尚未产生商业化订单。

这些公司的经营现状折射出行业的共性约束：物理AI横跨仿真软件、感知硬件、运动控制多个链条，研发投入高，B端项目验证周期漫长。

现阶段，多数上市公司只能确认费用投入，很难确认大规模业务收入。项目制交付模式天然难以快速复制扩张，叠加海外巨头开放仿真工具链，本土企业面临同质化研发带来的成本压力。部分企业依靠并购补齐技术短板，随之累积的商誉，也埋下了后续资产减值的潜在风险。