物理AI推动AI从数字世界走向物理世界，也成为当下资本市场热度颇高的话题之一。6月上旬，多家被贴上“物理AI”标签的上市公司密集发布澄清公告，表示物理AI相关业务尚处于布局初期或者现有产品与物理AI存在明显区别。物理AI的产业底座是什么？距离规模化落地还有多远？6月11日，中国科学院院士、宁波东方理工大学校长陈十一在第四届软件创新发展大会上表示，物理AI正成为AI发展的下一阶段，其竞争本质上是仿真能力、数据生态与基础设施的综合较量。工业场景具有结构性优势A股市场这轮行情的起点，源于6月7日。英伟达与韩国斗山集团宣布扩大合作，覆盖物理AI、机器人及AI工厂基础设施三大板块。随后，多只相关概念股收获涨停连板。6月10日晚，四连板天娱数科再次发布公司股票交易异动公告称，公司没有物理AI业务，未形成相关业务收入。同一时期，格灵深瞳发布异动公告，公司不直接从事物理AI的产品及业务，公司现有的机器人感知与控制技术目前主要应用于轨交运维领域，应用场景较为单一。索辰科技则表示，公司物理AI业务目前尚处于布局初期。二级市场相关概念的火热与产业落地的审慎态度形成对比。陈十一认为，人工智能正经历从感知智能，到深层智能，再到物理智能的跃迁，本质是从懂信息、懂内容到懂物理。“懂物理是世界模型+CAE+机器人，只有真正懂物理，工业才有可能”。陈十一区分了物理AI与传统大模型的本质差异。他指出，2016年的AlphaGo“除了了解图形没有了解物理”，而ChatGPT虽然可以生成大量模型，“但是如果没有空间位置，没有物理守恒性等，给的图像是不对的。”换言之，物理AI的核心不是生成内容，而是理解、预测和影响真实物理世界。浙商证券在最新研报中指出，当前物理AI尚无固定实现范式，需由世界模型与VLA（视觉—语言—动作模型）共同支撑。自动驾驶、具身智能和工业软件构成物理AI最核心的三大落地场景。陈十一认为， 工业场景在物理AI落地中具有不可替代的结构性优势，包括设计规划、智能制造、分析验证、工业具身等。工业场景实际比其他的场景来说更适合用物理AI，因为它具有不可替代的结构性优势，包括数据基础、价值可量化等表现非常突出。CAE是进入工业世界关键底座在陈十一看来，物理AI的价值不是单一的替代，而是贯穿设计、验证、制造、运维全流程重构。CAE提供物理规律、仿真数
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