物理AI+端侧AI，七大核心领域（附名单）

领域一：物理仿真与世界模型软件

核心逻辑：机器人真机训练成本高、周期长，物理仿真将大量试验迁移至虚拟空间完成，世界模型则以物理规律约束AI推理过程，是物理AI的底层技术底座。

端侧AI模型的训练与验证同样依赖仿真环境生成的规模化数据，国内自研工业仿真软件的稀缺性逐步显现。

相关公司：索辰科技、能科科技、凡拓数创、中望软件、华如科技、宝信软件、中控技术等

领域二：端侧AI芯片与算力模组

核心逻辑：物理AI设备的算力分为两层，运动控制、实时感知等低时延计算留在设备本体完成，复杂决策交由云端处理，端侧芯片与算力模组因此成为刚需硬件。

随着国内机器人与智能终端放量，配套算力硬件的用量将直接被拉动。

相关公司：瑞芯微、晶晨股份、星宸科技、全志科技、恒玄科技、中科创达、乐鑫科技等

领域三：3D视觉与机器感知

核心逻辑：视觉是机器人认识物理世界的入口，也是具身数据采集的起点。具身智能模型的规模化训练需要千万小时级真实数据支撑，当前全球可用的高质量真实数据仍有较大缺口，视觉采集硬件的市场空间随之打开。

相关公司：奥比中光、凌云光、天准科技、海康威视、思特威、奥普特等

领域四：力触觉与多模态传感

核心逻辑：灵巧操作对接触力、物体形变、设备姿态的感知要求较高，六维力传感器、柔性触觉元件、IMU惯性单元是机器人力控与平衡的关键器件，单机用量随机器人自由度提升而增加。

相关公司：柯力传感、汉威科技、芯动联科、敏芯股份、昊志机电、华依科技等

领域五：运动执行与驱动部件

核心逻辑：运动执行环节在整机成本中占比较高，也是量产降本的关键环节。

无论哪一家整机厂商实现规模化出货，关节传动与驱动部件都是必要的采购项，具备量产能力的零部件厂商确定性相对较强。

相关公司：绿的谐波、双环传动、中大力德、鸣志电器、卧龙电驱、雷赛智能、禾川科技等

领域六：灵巧手与精密结构件

核心逻辑：手部是机器人与物理世界交互的末端执行机构，自由度越高，对微型传动、精密丝杠、轻量化结构件的用量需求越大。

同时端侧AI设备的小型化趋势也对精密制造能力提出更高要求。

相关公司：兆威机电、三花智控、拓普集团、领益智造、五洲新春、长盈精密等

领域七：整机制造

核心逻辑：整机是所有软硬件技术的落地载体，具备量产与交付能力的整机厂商处于产业链末端，也站在场景验证的一线。

随着实景实训专项行动推进，具备真实场景部署能力的厂商将率先获得数据与经验积累。

相关公司：埃斯顿、拓斯达、新时达、机器人、九号公司、科沃斯、德赛西威等

随着国内政策、标准、场景同步推进，物理AI正从"能不能做"转向"能不能稳定量产、批量交付",从仿真训练、感知硬件，到执行部件、整机落地正在加速。

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