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1、证 券 研 究 报 告物理AI崛起：重构工业智能底座空间智能系列之四证券分析师：黄忠煌 A0230519110001 屠亦婷 A0230512080003 刘洋 A0230513050006崔航 A0230524080005 黄莎 A0230522010002联系人：崔航证券研究报告2核心结论核心结论物理AI推动工业AI进入生产闭环，工业智能的价值锚正在重估。AI输出升级为参数、路径、动作和调度策略，价值衡量也从人效提升转向良率、能耗、节拍、停机时间等。工业是物理AI最值得重视的落地场景，原因在于“可验证、可量化、可付费”。制造业天然具备设备、产线、工艺、质量和机器人等物理对象，同时拥有连续数

2、据流、仿真验证机制和清晰ROI，具备从AI试点走向规模商业化的基础。NVIDIA范式揭示了物理AI的本质：算力、仿真、世界模型和执行系统的协同工程Omniverse、Cosmos、Isaac和Thor/Jetson Thor共同指向一个产业趋势：未来AI进入真实工厂前，必须先在数字孪生和仿真环境中完成验证，再通过边缘算力和OT系统进入受控执行。工业软件的入口价值将被重新定价，长期方向是工业操作系统。CAD、CAE、PLM、MES、SCADA等系统掌握设计、仿真、生产、质量和设备数据，未来将成为AI调用工业流程、理解业务上下文、连接执行层的关键接口。工业AI的壁垒不在模型发布，而在工业体系沉淀。

3、真正难复制的是System of Record、数据上下文、仿真验证、OT执行和安全信任；模型会迭代，工业入口、流程数据和执行反馈闭环才是长期护城河。风险提示：物理AI技术成熟度不及预期、工业场景落地进度不及预期、制造业资本开支波动、工业数据治理难度较高风险、OT执行层安全与责任边界风险。XVPXxOpMpOpOzRmQrQyRrQ9PaOaQsQrRtRoQkPrRqOjMoMrP8OrRzQuOtPnQuOnNrO目录目录1.物理AI：工业智能的范式切换2.技术底座：数字孪生、世界模型与仿真优先3.系统重构：从工业软件到工业操作系统4.工业AI的壁垒如何体现？5.重点公司及风险提示证券研究

4、报告41.1 1.1 物理物理AIAI推动工业推动工业AIAI进入生产闭环进入生产闭环空间智能（感知基座）世界模型（认知决策中枢）物理AI（系统整合载体）空间智能：关注AI如何像人类一样理解空间结构、物体之间的几何关系及环境中的动态变化。世界模型：动态重建。本质上是为AI系统提供一个内部的物理世界模拟器，使其能够预测行动的结果，而无需在现实世界中通过试错来学习。物理AI：目标是构建能够理解、推理并直接作用于物理世界的智能系统。物理AI逐步成熟，工业AI的价值锚从信息处理效率提升，转向设备、产线、工艺、质量与机器人等物理环节的闭环优化。资料来源：申万宏源研究物理AI本质是一个系统工程阶段主要形态

5、核心价值传统工业AI数据分析知识问答信息处理效率工业Agent调用软件编排流程工程流程效率物理AI仿真验证执行反馈重构工业闭环物理AI在工业端的落地证券研究报告51.2 1.2 物理物理AIAI的关键分水岭：工业约束下的可执行决策的关键分水岭：工业约束下的可执行决策工业侧的核心变化：AI输出从“可读”升级为“可验证、可执行、可反馈”传统AI主要解决信息生成与模式识别，输出形态以文本、图像、代码和建议为主，验证方式以人工审核为主物理AI面向设备、产线、工艺、机器人等工业对象，输出可能转化为参数、动作、路径或调度策略，因此必须满足物理可行、安全可控、实时稳定和全流程追溯。对比维度传统AI物理AI价

6、值对象文本、图像、代码、知识设备、产线、工艺、机器人输出形态内容、建议、解释参数、动作、路径、调度策略核心约束语义准确、逻辑合理物理可行、安全可控、实时稳定验证方式人工审核仿真验证、工业规则、现场反馈商业价值信息处理效率良率、能耗、节拍、停机时间物理可行性是AI在工业落地的核心AI输出参数/动作建议仿真验证物理可行/安全校验工业执行设备/产线/机器人结果反馈良率/能耗/节拍资料来源：申万宏源研究证券研究报告61.3 1.3 工业是物理工业是物理AIAI主战场：四要素驱动落地闭环主战场：四要素驱动落地闭环物理AI在工业侧的核心机会，是让数字系统从“记录工厂”走向“优化工厂”。制造业天然具备物理A