物理AI：万亿美元级赛道来袭，相关公司谁能突出重围
物理AI产业链深度分析——AI革命的下一站
一、赛道核心逻辑
核心事件：
黄仁勋在2026年CES上明确表示：下一波浪潮将是物理AI，未来五年内，物理AI与机器人技术细分市场将迎来爆发式增长。英伟达过去12个月物理AI业务收入已突破90亿美元。Coatue Management预计物理AI市场规模至少可达6万亿美元，较数字AI高出约50%。杨立昆、李飞飞、贝佐斯等全球AI领军人物集体入局，验证物理AI不只是大模型延伸，而是面向真实世界交互的新一轮AI范式。
核心重点——物理AI三大技术支柱与落地场景：
1. 世界模型——物理AI推理训练必须的虚拟环境
世界模型是指可构建一个无限逼近真实世界的虚拟环境，让AI学习环境规律并进行内部推演，以更低成本、更安全的方式支持训练、测试和验证。Demis Hassabis在2026年CNBC开年采访中判断：AGI还差一块拼图，可能是世界模型。
2. VLA模型——视觉-语言-动作模型，物理AI的执行端
VLA模型通过端到端学习，在统一模型中跨视觉和语言模态理解任务语义，并映射到具体操作上。英伟达发布GR00T N1首个面向通用人形机器人的开源VLA基础模型。3D视觉传感器和六维力矩传感器是VLA模型感知端的核心部件
3. 具身智能——物理AI的终极落地形态
具身智能是物理AI”感知-理解-推理-行动”闭环的核心载体。
二、核心A股公司梳理
世界模型/物理AI平台
索辰科技——A股唯一有物理AI收入的公司，“天工·开物”平台正式发布
核心数据： 2025年营收4.66亿元（同比+31.19%），归母净利润0.41亿元（同比-19.35%）。“开物”系列收入合计5815.89万元（占主营业务收入12.49%），其中开物-工程仿真软件收入4039.04万元（占8.67%），开物-仿真产品开发收入1776.85万元（占3.81%）。
核心亮点：
1. 2025年3月在上海举行物理AI首场”天工·开物”发布会，正式推出物理AI开发及应用平台的全场景解决方案。2026年3月进一步发布世界物理模型”营造·万象”，是国内物理AI领域的开创者
2. 基于生成式物理AI技术和实景渲染技术，实现真实场景下的四维时空耦合多物理场设计、仿真、优化和训练。产品包括：物理AI应用开发平台”天工·开物”、机器人设计训练平台、面向工业装备的设计优化与物理AI训练平台、物理AI电磁环境快速计算引擎等
3. “开物”系列收入5815.89万元（占主营12.49%），虽然占比尚小但增速快。2025年营收4.66亿元（+31%），是国内CAE仿真软件龙头，世界模型能力为物理AI提供核心基础设施
竞争壁垒：国内CAE仿真软件龙头；A股唯一有物理AI收入的公司；“天工·开物”平台国内首创。
下游客户：航空航天、船舶制造、汽车工业等高端装备制造企业。
VLA感知层
奥比中光——3D视觉传感器龙头，VLA模型感知端的”眼睛”
核心数据： 2025年营收9.41亿元（同比+66.66%），归母净利润1.28亿元（扭亏为盈，上年同期亏损6071万元）。AIoT业务收入5.12亿元（+72%），毛利率56.72%。
核心亮点：
1. 3D视觉传感器是VLA模型感知端的”眼睛”，是具身智能实现物理AI闭环的核心部件。公司是国内3D视觉感知技术龙头，全栈技术研发能力+全领域技术路线布局
2. 2025年营收+67%，实现扭亏为盈，业绩迎来历史性拐点。AIoT业务收入5.12亿元（+72%），毛利率56.72%，是增速最快、毛利最高的业务线
3. 消费级应用设备收入5.84亿元（+97%），3D视觉传感器收入2.91亿元（+37%）。积极构建全球多行业渗透能力，融入国际头部生态，持续提升全球品牌影响力
竞争壁垒：国内3D视觉感知技术龙头；全栈技术研发能力；2025年扭亏为盈，业绩拐点确认。
下游客户：AIoT设备厂商、生物识别设备厂商、工业三维扫描客户。
凌云光——机器视觉+运动捕捉，FZMotion动捕系统收入+70%
核心数据： 2025年营收29.12亿元（同比+30.35%），归母净利润1.61亿元（+50.70%），扣非净利润1.23亿元（+86.05%）。机器视觉业务收入23.46亿元（+44.72%）。
核心亮点：
1. FZMotion光学动捕系统直接用于具身机器人数据采集与训练，是物理AI”训练”环节的关键设备。2025年受益于具身智能应用驱动，FZMotion收入同比增长超70%，已批量应用于多家机器人公司的数据采集场景
2. 机器视觉业务全年收入23.46亿元（+44.72%），消费电子领域收入11.49亿元（+63.21%）。2025年1月完成对全球知名工业相机品牌JAI A/S的全资收购，进一步强化”AI+视觉”全产业链核心竞争力
3. 创新性打造了机器人量产环节的指标测评解决方案，从核心视觉器件、视觉系统到工业机器人整机形成多元化产品组合。收购JAI后海外业务加速拓展，2026年Q1境外收入同比增长23%
竞争壁垒：FZMotion光学动捕系统国内领先；机器视觉全产业链布局；JAI收购后全球化加速。
下游客户：具身机器人厂商（数据采集与训练）、消费电子、新能源、印刷包装企业。
具身智能执行层
绿的谐波——谐波减速器龙头，人形机器人核心零部件
核心数据： 2025年营收5.71亿元（同比+47.31%），归母净利润1.24亿元（+121.42%）。2026年Q1营收1.40亿元（+42.96%），归母净利润3263万元（+61.17%）。2026年产能规划接近百万台。
核心亮点：
1. 国内谐波减速器龙头，全球第二。谐波减速器是人形机器人关节的核心传动部件，直接受益具身智能放量。2025年出货量接近50万台，2026年产能规划接近百万台
2. 2025年营收+47%，净利润+121%，2026年Q1净利润+61%，业绩持续高增。进一步巩固了在具身智能场景谐波减速器的领先地位，客户数量和产品出货量大幅度提高
3. 机电一体化旋转执行器业务规模稳步增长，推出了专用于具身智能场景的轻量化、智能化专用关节模组。行星滚柱丝杠、电液伺服等直线传动机构实现规模化量产
竞争壁垒：国内谐波减速器龙头，全球第二；具身智能场景领先地位稳固；产能规划接近百万台。
下游客户：人形机器人厂商、工业机器人厂商、高端数控机床厂商。
中大力德——智能执行单元+精密减速器龙头，5月27日涨停资金高度关注
核心数据： 2025年营收10.41亿元（同比+6.61%），归母净利润6271万元。智能执行单元收入3.92亿元（+5.80%），精密减速器收入2.52亿元（+4.04%）。海外业务收入9334万元（+35.02%），毛利率47.29%远高于国内。
核心亮点：
1. 2026年5月27日涨停，资金高度关注。智能执行单元是机器人”关节+驱动+控制”的一体化解决方案，直接对应VLA模型执行端的”行动”环节。精密减速器（行星/RV/谐波）是机器人关节核心传动部件
2. 海外业务表现强劲，收入9334万元（+35%），毛利率47.29%显著高于国内（24%），未来有望进一步加大海外渠道建设，持续提升海外收入占比
3. 公司是国内精密减速器领域少数同时拥有行星、RV、谐波三大品类全系列产品的企业之一。2025年智能执行单元+精密减速器+减速电机三大业务稳健增长，受益机器人产业加速落地
竞争壁垒：国内精密减速器全品类覆盖（行星+RV+谐波）；智能执行单元一体化解决方案；海外业务毛利率47%显著高于国内。
下游客户：工业机器人厂商、协作机器人厂商、自动化设备厂商。
三花智控——旋转关节总成全球龙头，具身智能浪潮核心受益者
核心数据： 2025年营收310.12亿元（同比+10.97%），归母净利润40.63亿元（同比+31.10%），扣非净利润39.58亿元（同比+26.95%）。制冷空调电器零部件收入185.85亿元（+12.22%），汽车零部件收入124.27亿元（+9.14%）。
核心亮点：
1. 旋转关节与热管理全球龙头，具身智能浪潮核心受益者。仿生机器人机电执行器业务聚焦多款关键型号产品开展技术改进，配合客户进行全系列产品研发、试制、迭代、送样，获客户高度评价
2. 2025年营收310亿元（+11%），净利润40.63亿元（+31%），盈利能力持续提升。制冷+汽零双主业稳健增长，为机器人业务提供充足现金流支撑。海外收入133.23亿元（+6.58%），全球化布局领先
3. 是全球热管理平台龙头，机器人业务拓展成长边界。机电执行器技术同源性与规模制造构筑深厚护城河，机构预计2026E/2027E归母净利润48.53/56.69亿元，对应PE仅14.4/12.3倍
竞争壁垒：旋转关节与热管理全球龙头地位；仿生机器人机电执行器技术同源性+规模制造护城河；310亿营收规模，机构重仓。
下游客户：特斯拉（Optimus旋转关节）、全球主流车企（热管理）、空调厂商。
三、核心结论
物理AI是AI的下一站，核心在于让模型理解真实世界并预测世界状态。
风险提示
物理AI技术落地不及预期风险： 物理AI提出的世界模型、VLA等技术路线仍处于早期阶段，若关键技术突破不及预期或产业化节奏放缓，将影响物理AI产业链整体需求释放。
下游资本开支波动风险： 物理AI产业链需求与制造业、机器人、汽车等行业的资本开支高度相关，若下游客户投资节奏放缓，将直接影响传感器和核心部件的需求。
模型迭代不及预期风险： 世界模型、VLA、强化学习等关键技术在物理一致性、泛化能力、长时序预测等方面进展不及预期，可能影响具身智能等场景的模型效果与落地节奏。
行业竞争加剧风险： 国际机器视觉巨头（基恩士、康耐视等）和机器人核心零部件厂商持续加大中国市场投入，国产厂商面临激烈的技术和价格竞争。
算力供应不及预期风险： 物理AI训练、仿真、推理均依赖高性能GPU和边缘推理芯片，若算力供给不足或成本持续走高，可能压制下游客户在物理AI平台、仿真训练和部署端的投入意愿。
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