AI物理化革命投资分析报告:从数字智能到物理现实的下一波浪潮

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作者：微信文章
题记：分享与AI助理对话AI物理化革命，由此产生的相关投资机会分析。
投资逻辑框架

AI物理化革命下的投资机会可按照"硬件先行、算力跟进、自主可控"的三主线框架进行分析：

硬件先行：聚焦"卖铲人"型公司，即在AI物理化进程中提供关键硬件和设备的企业。这类公司具有高确定性和先发性，如Vertiv Holdings提供的数据中心液冷解决方案，以及工业富联的AI服务器代工业务。该阶段投资逻辑侧重于技术壁垒和市场份额。

算力跟进：关注本土云服务商和算力供应商，随着本土大模型如DeepSeek面世，中国本土算力需求爆发。该阶段投资逻辑侧重于需求确定性和成长性，如天娱数科通过AI优化电力交易，以及威胜信息为智能电网提供技术支持。

自主可控：投资于在关键领域实现技术突破的国产替代企业，如索辰科技的CAE软件作为国产替代标杆，以及寒武纪、海光信息等芯片企业的崛起。该阶段投资逻辑侧重于技术突破和国产替代进度。

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第一部分：AI的浪潮正从数字世界走向物理世界，"物理AI"的革命
AI的下一波浪潮正从数字世界走向物理世界，这场被称为"物理AI"的革命，旨在让人工智能能理解并遵循物理定律，在现实环境中感知、决策和行动。

下面梳理了物理AI的核心概念及其相关的代表性公司，便于快速了解。

一、领域，核心概念，相关公司举例

1、机器人与仿真

通过虚拟仿真平台训练机器人，使其能在复杂物理环境中灵活操作。       

索辰科技、阿尔特、天准科技、智微智能。

2、自动驾驶

让自动驾驶车辆能感知环境，并基于物理规律（如摩擦力、运动学）进行推理和决策。       

小鹏汽车、天准科技。

3、智能工厂与工业仿真

利用数字孪生和物理AI优化生产流程，实现自适应控制与产线协同。       

索辰科技、东方精工（参股公司嘉腾机器人）。

4、感知与传感

为物理AI提供“五感”，如视觉、触觉传感器，以精确感知物理世界。

奥比中光。

二、深入了解物理AI

要更好地把握这个机会，可以从以下几个方面进一步理解物理AI：

1、物理AI是什么

简单来说，它是一种能够理解并遵循物理定律的智能系统。它通过机器人、自动驾驶汽车等实体载体，实现“感知→理解→执行”的完整闭环。这与只能在数字世界里处理信息和内容的“数字AI”（如ChatGPT）有本质区别。

2、为何现在兴起

业界领袖如英伟达CEO黄仁勋多次指出，物理AI是继感知AI、生成式AI、代理式AI之后的下一个浪潮。其发展得益于多项技术的成熟，包括更精确的传感技术（如事件相机、高分辨率触觉传感器）、融合了物理规律的AI算法（如世界模型），以及高保真的物理仿真引擎（如NVIDIA Isaac Sim）。

3、核心应用场景

物理AI的应用正迅速落地，主要集中在：

机器人：让机器人从“僵硬”变“灵活”，能在复杂环境中完成动态任务，如波士顿动力的Atlas®机器人。

自动驾驶：帮助车辆处理从未见过的“长尾场景”，推动自动驾驶向更高等级跨越。

工业运营：在智能工厂中，通过数字孪生技术动态优化整个生产流程。

三、投资注意事项

如果你正在考虑将物理AI纳入投资视野，以下几点建议可供参考：

1、关注技术落地能力

物理AI是一个前瞻概念，投资时需要重点关注公司是否有具体的产品、明确的客户场景和实际的收入贡献。例如，已有公司在中报里披露了物理AI相关的业务收入。

2、认识潜在风险

这是一个新兴领域，相关公司的技术商业化进程可能存在不确定性。同时，部分公司的客户可能集中度较高，也需注意估值波动风险。

3、拓宽研究渠道

要做出审慎的决策，建议你通过上海证券交易所、深圳证券交易所的官方网站核实上市公司公告，并关注知名券商发布的研究报告，以获取更全面、客观的信息。

第二部分：“AI物理化革命”不可或缺的基石

“电力保障、算力及水泥”等基础设施，确实是“AI物理化革命”不可或缺的基石。如果说算法是AI的大脑，那么这些物理设施就是支撑它走进现实世界的身体和血液。

下面梳理了AI物理化革命中几个关键的基础设施环节和相关公司，便于快速了解。

一、核心环节，具体方向，关键角色，相关公司举例

1、电力保障

特高压输电、数据中心供电与冷却；为算力中心提供稳定、高效的能源生命线。

远东股份、威胜信息。

2、算力与数据中心

算力硬件、数据中心建设与运营、新兴云服务；提供AI运行所需的计算能力和物理空间。

天娱数科。

3、土建与材料       

水泥、建材等；承担数据中心、算力工厂等物理空间的建造。

华新水泥、海螺水泥。

4、物理AI核心部件       

机器人仿真训练、CAE软件；让AI具备在物理世界中理解和行动的大脑。

索辰科技、智微智能。

二、认识AI物理化的核心支撑

1、电力保障：AI的“能源大动脉”

你可能听说过，训练一次大模型的耗电量惊人。AI的持续运行离不开稳定且庞大的电力供应。

这个环节的公司主要解决两个问题：

一是把电高效地送来，比如通过特高压技术将西部清洁能源输送到东部的算力中心；

二是保障数据中心的电不掉链子，包括不间断电源（UPS）、先进的冷却系统等。

此外，还有公司利用AI技术帮助企业更经济、智能地使用能源。

2、算力与数据中心：AI的“物理大脑”

这是承载GPU服务器、进行海量计算的实体。除了传统的云计算巨头，近年来还涌现出像 “新云”（Neocloud） 这样的模式，它们专门采购大量GPU，然后以云服务的形式租给需要算力的企业。

同时，数据中心的内部也极其复杂，需要高速线缆进行服务器间的数据传输，以及覆盖供配电、冷却等环节的完整解决方案。

3、土建与材料：AI的“物理空间”

任何宏伟的蓝图最终都要落地为实体建筑。

数据中心、AI工厂的建设，直接拉动了对水泥、建材等基础材料的需求。这是AI物理化最基础，也是最直观的一环。

4、物理AI核心部件：连接数字与物理的“桥梁”

这个环节直接呼应了英伟达CEO黄仁勋提出的“物理AI”概念，即让人工智能能够进入并操作物理机器，如机器人。要实现这一点，需要高保真的仿真平台来训练AI（例如在虚拟环境中训练机器人），这其中涉及计算机辅助工程（CAE） 软件。相关公司正是在这一领域进行布局。

三、如何理性看待投资机会

面对这个宏大的趋势，在决策时建议你保持冷静，从以下几个角度进行思考：

关注技术落地与业绩兑现。许多概念仍处于早期阶段，需要仔细甄别哪些公司拥有实际的产品、可靠的客户和清晰的收入模式。例如，已有公司在中报中披露了物理AI业务实现了从0到1的收入。同时，也要警惕部分股价已大幅上涨、估值偏高的标的。

认识潜在的风险。新兴技术的发展路径存在不确定性，商业化进程可能不及预期。此外，全球贸易环境（如关税）也可能对供应链成本产生影响。

第三部分：投资脉络

下面汇总了AI物理化产业链上、中、下游的一些代表性公司及其核心看点，便于快速纵览全局。

一、产业链环节及公司核心业务与AI物理化关联，关键看点/近期动态。

1、上游

A、仿真与使能

索辰科技 (688507)：

国产CAE（计算机辅助工程）软件龙头；推出"开物"物理AI平台，用于机器人虚拟训练。

被券商称为"中国物理AI稀缺资产"；2025年中报显示其物理AI业务实现从0到1的收入突破。

B、算力与基础设施

工业富联 (601138)：

AI服务器代工龙头，为云服务商提供GPU模组等先进算力产品。        2025年第二季度AI服务器营业收入同比增超60%。

C、电力保障

国能日新 (301162)：

新能源功率预测服务；利用AI赋能电力交易，提升交易收益。

发布"旷冥"新能源大模型，提升极端天气预测精度，并与电力交易场景结合。

华润电力 (0836)：

传统电力运营商，加速向风、光等可再生能源转型。       

AI发展推高电力需求；公司利用AI技术优化电站运营，提高发电效率。

D、基础材料

华新水泥 (600801)：

水泥建材龙头，积极布局海外市场。       

受益于AI算力中心等基础设施建设需求；同时"出海"战略有望带来新的增长点。

2、中游，核心部件与硬件

沪电股份 (002463)：

高端PCB（印制电路板）供应商，产品用于AI服务器和数据中心。        AI服务器升级带动PCB技术要求和价值量提升，公司作为龙头有望受益。

3、下游，应用与集成

天准科技 (688003)：机器视觉技术厂商。       

在英伟达提出"物理AI"概念后，公司股价出现异动，被市场认为是相关概念股。

智微智能 (001339):

专注于设备联网和边缘计算解决方案。       

公司基于英伟达Isaac SIM平台开发机器人虚拟仿真训练方案，被市场认为是相关概念股。

二、值得关注的细分赛道与公司

以下几个细分方向也值得保持跟踪：

1、算力芯片与硬件

这是当前AI投资中确定性最高、景气度最明确的环节之一。整个算力产业链，包括光模块、存储、连接器等，都因AI需求的爆发而迎来量价齐升。

2、前沿探索性标的

Micron Technology (MU) 和 ASML Holding (ASML) 等公司也被外媒推荐为可关注的AI领域标的。前者是存储芯片巨头，直接受益于AI服务器内存容量提升；后者是光刻机霸主，处于整个半导体产业的顶端。

三、如何分析相关投资机会

面对AI物理化这个宏大的趋势，在决策时可以从以下几个角度进行更深入的思考：

1、关注业绩的兑现程度

物理AI是前沿概念，需要仔细甄别哪些公司拥有实际的产品、可靠的客户和清晰的收入模式。例如，索辰科技在中报里明确披露了物理AI业务实现了从0到1的收入，这是一个积极的信号。同时，也要警惕部分股价已大幅上涨、估值偏高的标的。

2、认识潜在的风险

新兴技术的发展路径存在不确定性，商业化进程可能不及预期。此外，部分公司客户集中度较高（例如索辰科技提示了特种客户集中度风险），全球贸易环境也可能对供应链成本产生影响。

3、拓宽研究渠道

要做出审慎的判断，建议通过上海证券交易所、深圳证券交易所的官方网站核实上市公司公告，并关注知名券商发布的深度研究报告，以获取更全面、客观的信息。

希望以上梳理能帮助你更好地把握AI物理化革命中的投资脉络。

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