核心观点
　　物理AI通过将AI大模型、物理引擎、多学科仿真等方法结合起来，可实现对现实世界高精度动态模拟预测优化，以AI赋能传统产业。海外物理AI已应用于具身智能等领域，英伟达的Cosmos、Omniverse等一系列平台以及底层算力工厂实现全产业覆盖；国内物理AI仍处于初步发展阶段，索辰科技、中望软件、霍莱沃等CAE厂商在业务基础上探索物理AI在国防、具身智能、低空经济等方向的应用落地。总体看，物理AI作为AI技术演进的下一个方向，随着算力芯片和融合物理规律的模型能力升级，有望应用于更广阔场景，全面赋能制造、科研等领域智能化升级。
　　要点
　　物理AI将AI与物理规律融合并应用于实体设备行动中。物理AI相较传统AI，能够理解真实世界物理规律，能够在数字孪生技术支持下应用真实数据和高保真虚拟环境数据进行训练与推理，能够依据传感器数据实现动态反馈调整行动策略。物理AI融合了机器学习算法、数字孪生、CAE求解器等能力，在高端制造、基础科学、能源等广泛领域具备广阔发展前景。
　　英伟达已形成较全面的物理AI产业布局。平台与软件层面，Cosmos与Omniverse分别负责世界模型与合成数据生成、高精度数字孪生与仿真；Isaac、PhysicsNeM、BioNeMo分别应用于机器人虚拟训练、工程气象、生物医药领域。硬件方面，英伟达规划多代GPU芯片，并形成DGXSuperPOD超级计算集群，构成从AI模型训练到物理仿真的完整基础设施。
　　国内CAE厂商有望深度参与物理AI产业。物理AI发展底层需要模型对于物理规律的理解能力，国产CAE厂商经过多年产业积累形成了多领域求解器和复杂场景耦合的技术能力与积累。基于AI融合的CAE等工业设计类软件，部分国产厂商已实现在具身智能、国防、低空经济等领域的场景探索，有望在物理AI产业发展浪潮中充分受益。
　　风险分析
　　（1）宏观经济下行风险：计算机行业下游涉及千行百业，宏观经济下行压力下，行业IT支出不及预期将直接影响计算机行业需求；
　　（2）应收账款坏账风险：计算机多数公司业务以项目制签单为主，需要通过验收后能够收到回款，下游客户付款周期拉长可能导致应收账款坏账增加，并可能进一步导致资产减值损失；
　　（3）行业竞争加剧：计算机行业需求较为确定，但供给端竞争加剧或将导致行业格局发生变化；
　　（4）国际环境变化影响：目前国际形势动荡，对于海外收入占比较高公司可能形成影响，此外美国不断对中国科技施压，导致供应链安全风险。
　　（5）技术演进与产品研发放缓：物理AI属于新兴领域，受算力芯片、基础模型能力、物理规律与算法深度融合等多维度影响，技术与产品迭代可能放缓，导致场景与行业渗透不及预期。