国金证券发布研报称，三项成本同时下行，物理AI有了从1到10的机会，该行判断当前是较好布局窗口。该行认为本体端除人形机器人值得重视外，从工业场景应用看机械臂/非人形机器人也有较好放量前景，例如移动机械臂+商用VLA模型在物流/制造业场景中已经逼近生产级能力。物理AI有望重塑制造业，仓储物流/服装行业或率先落地。物理AI奇点时刻到来，建议一方面关注核心短板，一方面关注仓储物流/服装机器人场景应用。

　　什么是物理AI。融合物理规律和AI的新型范式，区别于纯基于数字空间的生成式AI，物理AI通过物理约束模型把“智能”落地为“动作”，是AI应用进入下半场、打开实体场景的载体。

　　为什么是现在。模型端走完0→1：从大语言模型做任务规划的初步尝试，到VLA把语义理解从语言延伸到物理空间，再到π0至π0.7围绕动作生成、数据效率与可靠性持续迭代，配合级联式与分层式两类工程架构，VLA已从实验室走向真实产线。路线开始分化：除单一路径纵深迭代与系统架构层面分化外，以Astra为代表的模型外部路线出现，不再训练VLA，改由通用Agent基模通过代码生成与工具调用驱动经典控制器，把机器人控制从模型问题变成系统问题。成本开始坍塌：不用为每个场景重训模型、不用为新任务重复采集数据、不用自研通用大脑。三项成本同时下行，物理AI有了从1到10的机会，该行判断当前是较好布局窗口。

　　数据：最核心的瓶颈和机会。根据中国信息通信研究院

　　感知与执行：高精度灵巧操作仍是硬边界，卖铲子确定性强。传感器/执行器作为物理AI落地的必需品具有不可替代的地位，同时其需求也与数据采集环节存在共振。以Gemini Robotics 2为例，夹爪类任务平均成功率已达74.2%-89.6%，而多指灵巧操作成功率却大幅离散，瓶颈直指触觉与力控硬件。建议关注

　　本体不会被跳过，机械臂/人形/非人形机器人均有放量潜力。该行认为本体端除人形机器人值得重视外，从工业场景应用看机械臂/非人形机器人也有较好放量前景，例如移动机械臂+商用VLA模型在物流/制造业场景中已经逼近生产级能力。

　　物理AI有望重塑制造业，仓储物流/服装行业或率先落地。随着短板逐步补齐，该行认为机会将转移至应用端，尤其是仓储物流/服装行业由于有大量柔性工序无法通过单纯的工业自动化实现升级有望率先落地。仓储物流领域Agility/Figure等企业已经实现了小批量规模部署，操作效率/准确率正在快速提升，具备放量基础;服装为劳动密集型行业机器换人痛点明确，杰克科技在柔性面料处理等高难度环节已具备初步成熟度，规划年产万台机器人产能并已开始获取部分意向订单，后续有望加速放量。

　　特别

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