来源：诺德基金管理有限公司
10月下旬以来，A股物理AI产业链突然“引爆”。
截至10月30日，万得物理AI概念指数自10月15日低点以来区间涨幅超25%，同期万得人形机器人指数最大涨幅接近20%。
在英伟达GTC大会明确“物理AI是下一波AI浪潮”、OpenAI正式下场自研人形机器人、特斯拉Optimus启动早期量产爬坡等一系列产业催化密集落地后，市场资金正从以文本、图像生成为代表的数字AI，系统性地向“能感知、会决策、可行动”的实体智能迁移，物理AI迅速站上A股投资风口。
本轮行情的主要逻辑是什么？是情绪炒作还是主线切换？是否已经出现真正改变定价逻辑的信号？哪些细分领域值得重点关注？针对以上问题，诺德基金电子研究员贺茂飞在接受中国基金报采访时分享了自己的观点~
问：10月以来物理AI产业链表现亮眼，背后主要逻辑是什么？
电子研究员 贺茂飞
我们认为主要是产业进展与资金结构共振的结果。产业层面，大模型企业、芯片平台及机器人厂商持续加码，市场开始定价机器人从硬件迭代走向智能突破的预期。需求层面，物理AI将训练、仿真和端侧推理连接起来，有望为AI算力投资打开新的应用空间。这轮行情的核心，或是投资者开始重新评估机器人为代表的物理AI商业化时间表，关注点主要集中在AI大模型对物理实体的赋能，AI的应用也有望从语言交互进一步延伸至动作执行领域。
问：您怎么定义这波行情？是AI投资主线切换，还是资金高低切下的阶段性轮动？
电子研究员 贺茂飞
我们更倾向于将其定义为AI主线向物理世界延伸背景下的一轮趋势修复。AI Agent应用带来的算力爆发式增长是AI投资的第一阶段，物理AI可以看作是AI能力向现实执行端拓展的第二阶段，高低切资金则起到了放大作用。它与原有算力主线具有一定延续性，同时增加了数据采集、传感器和机器人执行系统等投资方向。但能否进一步确认为趋势反转，仍取决于订单、交付和场景复购能否持续验证。短期上涨可以由预期推动，中期行情需要产业进展接力，长期回报最终要落实到企业盈利与现金流。
问：近期关于OpenAI下场机器人、英伟达GTC升级物理AI工具链、Optimus爬产等产业事件里，是否已经出现真正改变定价逻辑的信号？
电子研究员 贺茂飞
真正值得关注的信号，是技术进展开始加速商业化落地时间表及概率。OpenAI布局机器人、英伟达升级物理AI工具链，主要强化模型与开发生态；智元等厂商的数据开放和量产探索，以及Optimus爬产，则需要进一步观察实际交付和使用效果。潜在的定价变化，是机器人企业从一次性硬件销售，延伸至软件订阅、模型服务和持续升级收入。但产品端发布会、产能规划等不足以证明反转趋势的成立。只有付费订单、出货量爬升得到验证，定价才具备更扎实的基础。
问：当前物理AI产业处于什么发展阶段？基本面和估值情况如何？是否具备配置价值？
电子研究员 贺茂飞
当前物理AI整体仍处于商业化早期，正在从样机展示和试点验证，走向小批量交付。硬件成本可能不是瓶颈环节，瓶颈环节逐步转向模型、数据和智能化落地方案。基本面上，研发投入、产能建设和降本压力可能同时存在，出货增长未必立即带来利润增长。估值上，部分公司的价格已经包含较强的远期增长预期，需要结合订单质量及终端大客户卡位综合考虑。我们认为赛道具有中长期研究与配置价值，但应精选竞争壁垒高且终端大客户关系紧密的企业。
问：您重点看好哪些细分领域，主要配置策略是怎样的？
电子研究员 贺茂飞
我们会优先关注数据采集、触觉与力觉传感器、仿真工具等环节。机器人训练需要高质量数据，相关需求有机会早于整机的大规模商业化释放；触觉、力觉决定精细操作能力，也关系到真实场景的安全性与可靠性，是一个能创造差异化竞争力优势的产业环节。仿真平台则有助于降低训练和测试成本。
问：目前物理AI产业最大的预期差在哪？投资这一领域，需要关注哪些潜在风险？
电子研究员 贺茂飞
最大的预期差，可能是市场低估了AI大模型给机器人产业带来的能力跃迁。过去机器人依赖预设程序，任务和场景相对固定；随着大模型与感知、控制系统融合，机器人有望获得更强的任务理解、自主规划和跨场景泛化能力，从专用设备走向通用生产力工具。这不仅可能提前商业化时间表，也有望打开软件订阅、模型服务等持续收入空间。不过，能力突破仍需转化为稳定作业和客户回报。投资中应关注模型落地不及预期、真机数据不足、量产交付延迟及估值透支等风险。
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