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1、光輪智能

物理AI最大的瓶頸不是算法，而是“數(shù)據(jù)荒漠”，真實(shí)物理交互數(shù)據(jù)獲取成本極高、標(biāo)注極難、覆蓋極窄。光輪智能是全球唯一自研物理求解器的仿真數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，它直接為整個(gè)物理AI產(chǎn)業(yè)提供“可生長(zhǎng)的土壤”：通過(guò)物理精確的仿真合成數(shù)據(jù)、評(píng)測(cè)體系和人類視頻數(shù)據(jù)，讓具身智能模型在虛擬世界中就能經(jīng)歷數(shù)十億次試錯(cuò)與訓(xùn)練。

與英偉達(dá)共同定義仿真資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，與李飛飛World Labs共建具身智能評(píng)測(cè)體系，服務(wù)全球。它是物理AI時(shí)代的“數(shù)據(jù)電網(wǎng)”，產(chǎn)業(yè)中的任何一家機(jī)器人公司，都可能間接或直接使用它生成的數(shù)據(jù)與評(píng)測(cè)服務(wù)。

未來(lái)五年，任何一臺(tái)人形機(jī)器人出廠前，都將在光輪智能的“數(shù)字風(fēng)洞”中完成數(shù)百萬(wàn)小時(shí)的虛擬訓(xùn)練，學(xué)會(huì)如何在暴雨中穩(wěn)定行走、如何在混亂的廚房抓取易碎品、如何與人類協(xié)作。物理世界中的真實(shí)事故率將因充分的仿真驗(yàn)證而下降一個(gè)數(shù)量級(jí)。光輪智能的估值和影響力，將從今天的“隱形冠軍”成長(zhǎng)為物理AI時(shí)代無(wú)可爭(zhēng)議的基礎(chǔ)設(shè)施巨頭。

它是全球具身數(shù)據(jù)領(lǐng)域的首個(gè)獨(dú)角獸，也是全球唯一自研物理求解器的物理AI仿真基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)。光輪智能構(gòu)建的是物理AI的“數(shù)據(jù)工廠”與“考場(chǎng)”，在仿真合成數(shù)據(jù)、仿真評(píng)測(cè)和人類視頻數(shù)據(jù)三個(gè)維度均摘得全球交付冠軍，不信就看一下，全球排名前三的世界模型團(tuán)隊(duì)全部與其合作。

其已與李飛飛創(chuàng)立的World Labs深度合作，本質(zhì)上是攜手構(gòu)建全球首個(gè)面向具身智能的可規(guī)?；u(píng)測(cè)體系。

2、飛捷科思

如果說(shuō)光輪智能提供了數(shù)據(jù)與評(píng)測(cè)的“土壤”，飛捷科思則提供了物理世界的“語(yǔ)法書(shū)”。其自研的可微分物理仿真引擎Fysics，從底層重構(gòu)了剛體、柔體、流體等多物理形態(tài)的耦合求解邏輯。傳統(tǒng)仿真引擎常有“物體穿墻”“水流斷裂”等物理幻覺(jué)，根本原因是數(shù)學(xué)近似帶來(lái)的物理不一致性。飛捷科思讓虛擬世界第一次擁有了“物理良心”。

可微分物理引擎是具身智能實(shí)現(xiàn)“推理+行動(dòng)”閉環(huán)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。有了它，模型不僅能預(yù)測(cè)下一步畫面，還能理解“為什么杯子摔碎”“為什么彈簧反彈”，從而進(jìn)行因果推理。全球范圍內(nèi)，能自研這一層面的團(tuán)隊(duì)不超過(guò)五家。

未來(lái)十年，從手術(shù)機(jī)器人到災(zāi)難救援機(jī)器人，從新材料虛擬測(cè)試到數(shù)字孿生城市，飛捷科思的Fysics引擎將成為物理仿真的“操作系統(tǒng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)”。一個(gè)物理AI模型在仿真中學(xué)會(huì)的每一個(gè)技能，都能零偏差遷移到真實(shí)世界，因?yàn)樘摂M世界和真實(shí)世界遵守同一套“物理語(yǔ)法”。人類將第一次擁有真正可信任的“數(shù)字物理世界”。

它是國(guó)內(nèi)物理AI賽道最稀缺的公司之一。

物理AI規(guī)?；涞刈畲蟮耐袋c(diǎn)是“物理一致性缺失”，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型常出現(xiàn)物體穿墻、懸浮等物理幻覺(jué)。飛捷科思解決的正是這個(gè)問(wèn)題，它自主研發(fā)的國(guó)內(nèi)首款可微分物理仿真引擎Fysics，本質(zhì)上是從底層重構(gòu)仿真邏輯，原生支持剛體、柔體、流體多物理形態(tài)耦合求解。

難得的是，創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)擁有二十余年全球一線物理引擎研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。這家公司是物理AI賽道的“造路者”，而非普通的路面車輛。

3、具腦磐石

主流具身智能走的是“大數(shù)據(jù)+大算力+大模型”路線，但這條路正在遭遇能源、數(shù)據(jù)和算力的三重天花板。具腦磐石選擇了一條完全不同、但可能更接近本質(zhì)的道路：以類腦智能和JEPA架構(gòu)為核心，構(gòu)建能像人類一樣進(jìn)行高效因果推理的世界模型。創(chuàng)始人朱森華曾是華為盤古具身大模型的操盤手，他從產(chǎn)業(yè)一線轉(zhuǎn)身，去探索一條更底層的認(rèn)知范式。

具腦磐石試圖回答物理AI的根本之問(wèn)：如何讓機(jī)器像嬰兒一樣，通過(guò)極少量的交互，就理解物理世界的因果結(jié)構(gòu)？這條路線一旦走通，將大幅降低對(duì)海量數(shù)據(jù)和算力的依賴，使物理AI真正具備“舉一反三”的泛化能力，而不是當(dāng)前大模型式的“背誦式智能”。

在具腦磐石的圖景中，未來(lái)的機(jī)器人不需要在數(shù)據(jù)中心里“吃”下整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，它只需要像人類一樣，在真實(shí)環(huán)境中摸爬滾打幾天，就能學(xué)會(huì)抓握、平衡、推拉等基本物理技能。這種高效學(xué)習(xí)將使個(gè)人機(jī)器人、家庭保姆機(jī)器人、野外探險(xiǎn)機(jī)器人從實(shí)驗(yàn)室走向千家萬(wàn)戶。具腦磐石如果成功，它定義的將不僅是技術(shù)路線，更是物理AI的“認(rèn)知范式革命”。

創(chuàng)始人朱森華曾任華為云AI算法創(chuàng)新Lab主任，被稱為“華為具身大腦一號(hào)位”，主導(dǎo)過(guò)AI腦科學(xué)云平臺(tái)、盤古具身大模型等系統(tǒng)級(jí)項(xiàng)目。具腦磐石走的是與主流VLA路線完全不同的技術(shù)路徑，以類腦智能為底層范式，以JEPA架構(gòu)為核心，構(gòu)建面向真實(shí)物理世界的認(rèn)知世界模型。

再述，這條路線試圖回答一個(gè)根本性問(wèn)題：具身智能能否通過(guò)算法范式創(chuàng)新，繞開(kāi)數(shù)據(jù)、算力和能源的限制？一個(gè)小背景為：當(dāng)Yann LeCun離開(kāi)Meta后創(chuàng)立的AMI Labs估值已達(dá)35億美元時(shí)，具腦磐石在這條路上已經(jīng)探索了數(shù)年。當(dāng)然，磐石目前已完成新一輪億級(jí)融資。

4、極佳視界

世界模型路線上，很多公司停留在論文和demo階段，而極佳視界已經(jīng)在2026年4月完成了一汽模具真實(shí)工業(yè)產(chǎn)線的全流程落地，并計(jì)劃年內(nèi)沖刺千臺(tái)交付。它是目前全球范圍內(nèi)，將世界模型與物理實(shí)體的端到端協(xié)同做到工業(yè)級(jí)閉環(huán)的最領(lǐng)先公司之一。華為哈勃的投資，是對(duì)其技術(shù)縱深和工程化能力的強(qiáng)力背書(shū)。

極佳視界證明了“世界模型不是紙上談兵”。其GigaWorld-Policy將具身策略與世界模型深度綁定，使機(jī)器人能在動(dòng)態(tài)工業(yè)環(huán)境中實(shí)時(shí)理解場(chǎng)景演變并調(diào)整動(dòng)作。這一能力從制造業(yè)場(chǎng)景中淬煉出來(lái)，具備了向物流、家庭、醫(yī)療等更多場(chǎng)景遷移的潛力。

未來(lái)的智能工廠不再需要固定軌道和圍欄——機(jī)器人與工人共享同一片流動(dòng)的工作空間。極佳視界的模型讓機(jī)器人能預(yù)判下一秒的裝配順序、感知物料的位置漂移、理解人的意圖手勢(shì)。制造業(yè)將進(jìn)入“無(wú)預(yù)設(shè)、全柔性”的智能時(shí)代，而極佳視界就是這個(gè)時(shí)代的開(kāi)路先鋒。

真正的“國(guó)內(nèi)首家‘純血’物理AI公司”，創(chuàng)始人兼CEO黃冠是清華自動(dòng)化系博士，具備科研、量產(chǎn)工程、商業(yè)落地和連續(xù)創(chuàng)業(yè)的復(fù)合經(jīng)驗(yàn)。

為什么說(shuō)公司的核心產(chǎn)品可謂GigaWorld-Policy，那是因?yàn)閷⒕呱聿呗耘c世界模型深度綁定，而非簡(jiǎn)單套用。交付量，將是其對(duì)世界模型路線向?qū)嶓w工業(yè)的穿透能力給出的極具含金量的行業(yè)實(shí)證。

5、LiberAI

00后清華博士劉松銘在物理世界模型上嘗試定義新的Scaling Law——讓模型在海量無(wú)標(biāo)號(hào)視頻數(shù)據(jù)和稀缺物理數(shù)據(jù)之間建立映射，同時(shí)通過(guò)歸納偏置注入物理規(guī)律作為先驗(yàn)。這可能是破解具身智能“數(shù)據(jù)荒”的最優(yōu)雅解法之一。成立不到半年融資近5億，資方陣容豪華（紅杉中國(guó)、真格基金、美團(tuán)龍珠、順為資本等），證明了技術(shù)路線的稀缺性和爆發(fā)潛力。

LiberAI在嘗試回答的一個(gè)問(wèn)題是：物理AI的“規(guī)模效應(yīng)”從何而來(lái)？不是簡(jiǎn)單地堆芯片和參數(shù)，而是設(shè)計(jì)出更聰明的方式讓模型自動(dòng)從日常視頻中汲取物理直覺(jué)。這一方向一旦成熟，將大幅降低物理AI對(duì)昂貴仿真數(shù)據(jù)和人工標(biāo)注的依賴。

在LiberAI的愿景中，未來(lái)任何一臺(tái)機(jī)器人只需要觀看足夠多的YouTube日常視頻（做飯、散步、打掃、修理），就能獲得對(duì)物理世界的基本認(rèn)知，然后在少量真實(shí)交互中精調(diào)出專業(yè)技能。物理AI的“學(xué)費(fèi)”將從天文數(shù)字降到接近于零。這個(gè)由00后領(lǐng)銜的團(tuán)隊(duì)，可能正在編寫物理AI時(shí)代的“啟蒙教科書(shū)”。

劉松銘的履歷堪稱“天才”級(jí)別——清華特等學(xué)金得主（每年僅10人）、計(jì)算機(jī)系年級(jí)第一，師從視頻生成模型領(lǐng)域?qū)W者朱軍教授，發(fā)布過(guò)全球首個(gè)使用大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練+擴(kuò)散Transformer范式的基座模型，領(lǐng)先硅谷公司一個(gè)月。

總結(jié)一下，LiberAI的技術(shù)路線有兩個(gè)核心創(chuàng)新：模態(tài)對(duì)齊（讓海量視頻數(shù)據(jù)反哺稀缺的物理數(shù)據(jù)）與歸納偏置（把物理規(guī)律作為人類先驗(yàn)注入模型），正在定義物理世界模型的Scaling Law。

6、OriginFlow（淵澈太初）

物理AI需要海量的人類操作示范數(shù)據(jù)，但傳統(tǒng)方式——?jiǎng)硬斗⑦b操作、視覺(jué)標(biāo)記——都昂貴且失真。OriginFlow用千元級(jí)的肌電采集套件，直接從人體肌肉電信號(hào)中解碼手部姿態(tài)、發(fā)力大小、觸覺(jué)反饋，將人類意圖與物理動(dòng)作的原生耦合信息無(wú)損采集。這是數(shù)據(jù)獲取范式的降維打擊。

它為具身智能提供了“原生多模態(tài)數(shù)據(jù)”，不僅僅是“做什么動(dòng)作”，還包括“怎么用力”“什么時(shí)候觸覺(jué)反饋”“微調(diào)手感如何”。這些精細(xì)數(shù)據(jù)是人形機(jī)器人學(xué)會(huì)靈巧操作的關(guān)鍵。OriginFlow的設(shè)備價(jià)格極低（千元級(jí)），使大規(guī)模眾包式數(shù)據(jù)采集成為可能。

未來(lái)，全世界成千上萬(wàn)的志愿者可以一邊做家務(wù)、一邊佩戴肌電手環(huán)，為物理AI貢獻(xiàn)海量的“神經(jīng)-動(dòng)作”配對(duì)數(shù)據(jù)。機(jī)器人在云端學(xué)習(xí)這些人類的本能技能后，能夠完成裝配微小零件、給老人翻身、演奏樂(lè)器等高難度靈巧任務(wù)。人類不再需要手把手教機(jī)器人，只需要“生活著，就在訓(xùn)練機(jī)器人”。

它的技術(shù)路線可能是最具顛覆性的之一。創(chuàng)始人兼CEO秦深濤是00后創(chuàng)業(yè)者，本科哈工大、清華博士在讀。

如概述，其核心技術(shù)突破可謂在于其率先提出并落地的NeuroScale數(shù)據(jù)采集范式，以神經(jīng)肌電信號(hào)（sEMG）為核心載體，通過(guò)自研肌電采集套件捕捉人體肌肉收縮電信號(hào)，精準(zhǔn)重構(gòu)手部姿態(tài)、發(fā)力、觸覺(jué)反饋等原生多模態(tài)信息。這套方案直接對(duì)接人體“意圖—肌肉—?jiǎng)幼鳌钡脑鷤鲗?dǎo)鏈路，數(shù)據(jù)采集設(shè)備售價(jià)僅千元左右，可謂驚艷。這套數(shù)據(jù)解決方案為物理世界數(shù)據(jù)匱乏的核心瓶頸提供了一條全新的技術(shù)路徑，完成量產(chǎn)后對(duì)物理世界模型泛化能力的指數(shù)級(jí)刷新將是降維打擊式的。

7、最終序列

低空經(jīng)濟(jì)被熱炒，但絕大多數(shù)玩家都在卷飛控、電池和外觀設(shè)計(jì)。最終序列選擇了一條更高維、更稀缺的路徑：為飛行器打造通用類腦算法和世界模型，讓飛行器成為真正的“空中智能體”，而不是“會(huì)飛的遙控玩具”。它不造硬件，只輸出核心算法和端側(cè)芯片模組，定位精準(zhǔn)且商業(yè)模式清晰。

在電網(wǎng)巡檢、城市管網(wǎng)監(jiān)測(cè)等復(fù)雜空域場(chǎng)景中，傳統(tǒng)無(wú)人機(jī)依賴穩(wěn)定的GPS和預(yù)設(shè)航線，一旦遇到信號(hào)丟失或突發(fā)障礙物就會(huì)失控。最終序列的類腦算法使飛行器具備“自主認(rèn)知和實(shí)時(shí)規(guī)劃”能力，像一只飛鳥(niǎo)一樣，在復(fù)雜環(huán)境中做出毫秒級(jí)的避障和路徑重規(guī)劃。

未來(lái)的低空空域，無(wú)數(shù)小型飛行智能體穿梭執(zhí)行物流、巡檢、救援、噴灑等任務(wù)，它們之間自主協(xié)同、與地面系統(tǒng)無(wú)縫銜接。最終序列的算法將成為這片“空中智能交通網(wǎng)”的基礎(chǔ)腦干。而它的輕資產(chǎn)、Tier1定位，也使其成為大型無(wú)人機(jī)公司不可或缺的“大腦供應(yīng)商”。

可謂：藏身于上海長(zhǎng)陽(yáng)創(chuàng)谷的一家低調(diào)但驚艷的初創(chuàng)公司。

當(dāng)?shù)涂战?jīng)濟(jì)賽道都在卷飛行器硬件參數(shù)時(shí)，最終序列選擇了完全不同的路線：研發(fā)面向飛行具身智能等空域場(chǎng)景的通用類腦算法及世界模型，為飛行器打造能獨(dú)立思考的“大腦”。它不做飛控、不造硬件、不搞整機(jī)制造，專注于輸出類腦核心算法和端側(cè)芯片模組，已在電網(wǎng)能源巡檢、城市管網(wǎng)監(jiān)測(cè)等場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)商用落地。這種定位避開(kāi)了與大疆、影石等硬件巨頭的正面競(jìng)爭(zhēng)，錨定了產(chǎn)業(yè)鏈上游的核心Tier1位置，思路極其清晰。

8、沐申智能

當(dāng)下每家人形機(jī)器人公司都在重造輪子——從底層操作系統(tǒng)到應(yīng)用層軟件，沐申智能選擇成為那個(gè)提供“標(biāo)準(zhǔn)化底盤”的玩家：通用機(jī)器人操作系統(tǒng)。這種輕資產(chǎn)、重平臺(tái)的模式，正是PC和智能手機(jī)時(shí)代催生Wintel和iOS/Android生態(tài)的歷史重演。

沐申智能的差異化在于，它不參與本體制造的激烈內(nèi)卷，而是為所有機(jī)器人提供一個(gè)統(tǒng)一、開(kāi)放、高效的操作系統(tǒng)，上層應(yīng)用可以跨硬件平臺(tái)移植。更關(guān)鍵的是，它與宜家養(yǎng)老達(dá)成1萬(wàn)臺(tái)居家護(hù)理機(jī)器人的戰(zhàn)略協(xié)議，獲得了大規(guī)模的早期部署驗(yàn)證和營(yíng)收。這是“操作系統(tǒng)+場(chǎng)景落地”雙輪驅(qū)動(dòng)的典范。

十年后，當(dāng)機(jī)器人像今天的手機(jī)一樣普及時(shí)，消費(fèi)者可能不會(huì)在意“這是誰(shuí)家的機(jī)器人”，但每一個(gè)機(jī)器人的應(yīng)用商店里，應(yīng)用圖標(biāo)右下角都會(huì)有一行小字：“Powered by 沐申智能 OS”。這個(gè)操作系統(tǒng)將定義機(jī)器人的交互范式、應(yīng)用生態(tài)和開(kāi)發(fā)者社區(qū)。沐申智能可能成為物理AI時(shí)代的微軟或蘋果（在OS層面）。

9、逆矩陣

當(dāng)前主流的世界模型主要做“預(yù)測(cè)”——給定當(dāng)前畫面，預(yù)測(cè)下一幀。但真正的物理智能需要“因果推理”：如果我把杯子向左推5厘米，會(huì)發(fā)生什么？如果我施加不同的力，結(jié)果如何變化？逆矩陣的目標(biāo)就是構(gòu)建一個(gè)能夠在任意物理場(chǎng)景中進(jìn)行因果推理與反事實(shí)預(yù)測(cè)的通用模型。

因果推理是物理AI“通用智能”的門檻。沒(méi)有因果理解，機(jī)器人只能重復(fù)見(jiàn)過(guò)的模式，無(wú)法應(yīng)對(duì)新情境。逆矩陣的技術(shù)路線一旦成熟，將使機(jī)器人具備“假設(shè)-驗(yàn)證-行動(dòng)”的閉環(huán)能力，真正像人類一樣通過(guò)思維實(shí)驗(yàn)來(lái)規(guī)劃行動(dòng)。

在逆矩陣支撐的未來(lái)中，一個(gè)家庭機(jī)器人看到桌上一堆雜亂物品，不會(huì)機(jī)械地“抓取-放置”，而是先在心里“預(yù)演”幾種整理方案：先挪花瓶還是先移書(shū)本？挪動(dòng)路線會(huì)不會(huì)碰倒水杯？它選出最優(yōu)路徑后再行動(dòng)，確保每次操作都高效且安全。物理AI將從“條件反射式智能”躍升為“反思式智能”。

其核心目標(biāo)是能響應(yīng)動(dòng)作指令并做出物理正確的預(yù)測(cè)，長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看是構(gòu)建一個(gè)能在任意物理場(chǎng)景中進(jìn)行因果推理與反事實(shí)預(yù)測(cè)的通用模型-。即，這條技術(shù)路線直接回答了物理AI最核心的問(wèn)題：模型不僅要“看到”和“預(yù)測(cè)”，還要理解因果關(guān)系。

10、微分智飛

當(dāng)大多數(shù)飛行機(jī)器人公司還在優(yōu)化飛控和續(xù)航時(shí)，微分智飛已經(jīng)在思考更本質(zhì)的問(wèn)題：飛行器如何在復(fù)雜環(huán)境中“獨(dú)立思考和作業(yè)”？它聚焦的是“飛行機(jī)器人”而非“無(wú)人機(jī)”，強(qiáng)調(diào)的不僅是飛行能力，更是認(rèn)知與決策能力——讓飛行器成為能自主完成巡檢、探測(cè)、作業(yè)任務(wù)的空中智能體。

在電力巡檢、油氣管道監(jiān)測(cè)、災(zāi)后搜救等場(chǎng)景中，環(huán)境復(fù)雜且無(wú)穩(wěn)定通信保障。微分智飛的技術(shù)使飛行器能在機(jī)載算力上運(yùn)行輕量級(jí)世界模型，實(shí)現(xiàn)自主避障、任務(wù)重規(guī)劃、多機(jī)協(xié)同。累計(jì)5輪融資，表明資本市場(chǎng)對(duì)“飛行智能體”賽道價(jià)值的高度認(rèn)可。

在微分智飛的圖景中，未來(lái)的災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)，第一批進(jìn)入的不是救援人員，而是數(shù)十架小型飛行智能體——它們相互通信、分工協(xié)作，快速繪制出三維風(fēng)險(xiǎn)地圖，標(biāo)記受困人員位置，評(píng)估建筑物穩(wěn)定度，為后續(xù)救援提供精確決策依據(jù)。這不僅是效率的提升，更是生命安全的保障。

團(tuán)隊(duì)的技術(shù)愿景非常清晰：讓飛行機(jī)器人不再是“會(huì)飛的相機(jī)”，而是具備自主導(dǎo)航、智能大腦的空中智能體。它已完成6輪融資。

備選：硅行智能

硅行智能選擇了一條極其務(wù)實(shí)且差異化的道路：聚焦“有限空間”，密閉管道、地下管廊、儲(chǔ)罐內(nèi)部、核設(shè)施高輻射區(qū)等人類難以進(jìn)入的高危環(huán)境。在這些場(chǎng)景中，通用人形機(jī)器人難以施展，但專業(yè)化的智能體卻有巨大的需求和商業(yè)價(jià)值。

它避開(kāi)無(wú)人機(jī)紅海和通用人形機(jī)器人的長(zhǎng)尾，深耕一個(gè)高壁壘、高利潤(rùn)、且物理AI特性最突出的垂直場(chǎng)景。密閉空間的巡檢和作業(yè)對(duì)自主導(dǎo)航、環(huán)境感知、故障判斷的要求極高，是檢驗(yàn)物理AI真實(shí)能力的“試金石”。硅行智能在該領(lǐng)域積累的know-how和數(shù)據(jù)，將構(gòu)成極高的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

未來(lái)，每一座城市的自來(lái)水管網(wǎng)、燃?xì)夤艿?、地鐵隧道中，都會(huì)有硅行智能的小型機(jī)器人常態(tài)化自主巡檢。它們提前發(fā)現(xiàn)裂縫、腐蝕和泄漏，在事故尚未發(fā)生時(shí)就完成修復(fù)調(diào)度。人類工人不再需要下到缺氧或有毒的環(huán)境中作業(yè)，所有危險(xiǎn)工作交由智能體完成。這個(gè)圖景可能不如人形機(jī)器人炫目，但它離商業(yè)化最近、社會(huì)價(jià)值最直接。

由清華和上交大的創(chuàng)始成員創(chuàng)立，它敏銳地避開(kāi)室外通用無(wú)人機(jī)的紅海，聚焦“有限空間”巡檢——密閉設(shè)施、高危環(huán)境以及各類人類難以安全進(jìn)入的區(qū)域。這種精準(zhǔn)的賽道選擇，讓它在細(xì)分領(lǐng)域建立了差異化優(yōu)勢(shì)。

物理AI雖熱，但物理AI的核心，是讓AI在真實(shí)物理世界中理解、推理、行動(dòng)——它需要物理引擎的底層支撐，需要世界模型的認(rèn)知能力，需要數(shù)據(jù)與仿真的基礎(chǔ)設(shè)施，最終才落到實(shí)體本體的執(zhí)行層面。核心圍繞幾個(gè)維度：物理引擎與仿真基礎(chǔ)設(shè)施、世界模型與具身大腦、數(shù)據(jù)采集與生成范式創(chuàng)新、以及真正打通從認(rèn)知到行動(dòng)的端到端系統(tǒng)。

傳統(tǒng)機(jī)器人或自動(dòng)化集成商，與真正的物理AI相去甚遠(yuǎn)。物理AI真正的開(kāi)拓者，包括最被低估的“底座玩家”——物理AI的基礎(chǔ)設(shè)施層，這個(gè)維度的企業(yè)不造機(jī)器人，但它們是物理AI產(chǎn)業(yè)的基石，沒(méi)有它們就沒(méi)有后續(xù)的一切；包括真正的“世界模型”玩家——物理AI的大腦層，而世界模型是2026起物理AI領(lǐng)域最硬核的技術(shù)方向，不少公司都在“蹭概念”，真正有含金量的屈指可數(shù)；包括聚焦細(xì)分場(chǎng)景的“精準(zhǔn)派”，物理AI落地最難的是從通用能力到具體場(chǎng)景的轉(zhuǎn)換，一些企業(yè)不追求“通用大腦”的宏大敘事，而是深耕特定場(chǎng)景，反而走得更穩(wěn)；包括技術(shù)路徑獨(dú)特的“非共識(shí)”玩家這個(gè)維度上，一些不走尋常路的企業(yè)更尤其值得關(guān)注。

（文/背對(duì)背戰(zhàn)斗）

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