密集披露，对板块形成反复催化。

　　、斯瑞新材、高华科技、铂力特、航天环宇、北斗星通、星图测控、中国卫通、中科星图等。

　　1、什么是物理AI？融合物理规律和AI的新型范式，区别于纯基于数字空间的生成式AI，物理AI通过物理约束模型把“智能”落地为“动作”，是AI应用进入下半场、打开实体场景的载体。为什么是现在？模型端走完0→1：从大语言模型做任务规划的初步尝试，到VLA把语义理解从语言延伸到物理空间，再到π0至π0.7围绕动作生成、数据效率与可靠性持续迭代，配合级联式与分层式两类工程架构，VLA已从实验室走向真实产线、路线开始分化：除单一路径纵深迭代与系统架构层面分化外，以Astra为代表的“模型外部”路线出现，不再训练VLA，改由通用Agent基模通过代码生成与工具调用驱动经典控制器，把机器人控制从“模型问题”变成“系统问题”。成本开始坍塌：不用为每个场景重训模型、不用为新任务重复采集数据、不用自研通用“大脑”。三项成本同时下行，物理AI有了从1到10的机会，我们判断当前是较好布局窗口。

　　3、短板就是数据，最核心的瓶颈和机会。根据中国信息通信研究院信息，假设要让机器人实现“ChatGPT”时刻，约需21200台机器人连续工作一年，产出千万小时级有效数据，而当前全球可用的高质量真实数据仅数十万至百万小时级，数据尤其是真机数据将成为物理AI最核心的瓶颈也是最好的投资机会。

　　4、感知与执行：高精度灵巧操作仍是硬边界，卖铲子确定性强。传感器/执行器作为物理AI落地的必需品具有不可替代的地位，同时其需求也与数据采集环节存在共振。以Gemini Robotics2为例，夹爪类任务平均成功率已达74.2%～89.6%，而多指灵巧操作成功率却大幅离散，瓶颈直指触觉与力控硬件。建议关注

　　5、短板补齐后，物理AI将打开全新应用场景，本体端除人形机器人值得重视外，从工业场景应用看机械臂/非人形机器人也有较好放量前景，例如移动机械臂+商用VLA模型在物流/制造业场景中已经逼近生产级能力。物理AI有望重塑制造业，仓储物流/服装行业或率先落地。随着短板逐步补齐，机会将转移至应用端，尤其是仓储物流/服装行业由于有大量柔性工序无法通过单纯的工业自动化实现，升级有望率先落地。物理AI奇点时刻到来，建议关注核心短板数据采集、传感器、灵巧手等环节的奥比中光、奥普特、雷赛智能等标的。

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