（来源：老司机驾新车）

　　物理AI下周观点

　　Q: 对物理AI的研究框架及产业阶段有何判断？

　　A: 研究框架从供给和需求两个维度理解。供给端能力来自算力、算法、数据和本体，AI能力分为通用知识、专业技能和临场判断，物理AI需借助世界模型预测状态；需求端考察技术能力和政策允许。产业阶段方面，物理AI整体处于导入期早期，智驾是最接近大规模上岗的场景，机器人处于打基础阶段且最缺数据。

　　Q: 对物理AI的投资节奏、终端关注方向及机器人产业链传导与技术变化有何观点？

　　A: 投资角度目前整体偏主题投资，未来一年有望落到业绩和估值共振。终端方面最大的是机器人和车，当前行情机器人更适合，但未来汽车产业规模可能超大，建议同时跟踪。机器人行情源头是大模型公司花钱做物理AI，资金顺着产业链从数据、数据采集、本体到零部件传导。机器人大脑技术方面，新思路是让模型先预判动作后果，利用人类干活视频训练，若走通则机器人可越练越强，skill only road规则可起效。

　　Q: 如何看待机器人数据采集的技术路线、投资持续性以及大模型厂商入局的影响？

　　A: 数据采集路线无需二选一，数据分为人类操作视频等基础数据、模拟环境数据和真实部署回流数据，目前机器人在补第一视角数据，往后第二、三类更重要。投资方面，数据采集偏主题且轮动快，但物理AI概念未来一年会持续反复。大模型厂商入局方面，机器人控制分理解规划、变动作、精细控制三层，大模型擅长上层理解规划，对行业加速利好，但底层需具身模型和真实动作数据，图文大模型目前较难直接替代。

　　Q: 如何看待物理AI向智驾领域扩散及相关的投资标的推荐？

　　A: 物理AI有望向智驾扩散，建议留意，2027、2028年智驾变化大，下一代大算力芯片和世界模型积极上车，且三季报利空基本释放。投资标的方面，机器人以数据环节和零部件为主；智驾核心推荐全栈自研，第二梯队纯模型，第三类场景应用，第四类上游硬件。

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