本期投资提示：
　　物理AI是让AI走向现实世界的系统性工程，融合空间智能及世界模型。物理AI并非单一技术的突破，而是融合世界模型、物理仿真引擎与具身智能的系统性工程。物理AI、世界模型、空间智能等核心概念其结构可简化为“空间智能（感知基座）——世界模型（认知及决策中枢）——物理AI（系统整合载体）”。
　　物理AI的实现依赖于三大技术协同：1）世界模型：构建对三维空间的完整理解，包括物理信息及相互关系；2）物理仿真引擎：负责实时计算物理交互，是基于偏微分方程求解器的动态计算系统；3）具身智能控制器：连接虚拟推理和物理执行，它接收来自世界模型的预测结果和物理仿真的计算输出，生成具体的控制指令。
　　英伟达“芯片-算法-平台”全栈布局，具备先发优势。从Blackwell架构芯片的算力支撑，到Omniverse开发平台的工具链闭环，再到与各行业龙头企业的深度绑定，英伟达前瞻布局，已构建起较为完整的产业生态护城河。
　　数字孪生是物理AI目前最成熟的应用。基于高保真虚拟模型，制造业、电力等企业能够在投产前完成产线优化、工艺验证等，并在生产过程中实时模拟运行状态，从设计到生产各个环节都能大幅压缩项目周期并降低试错成本。
　　智能驾驶与具身智能是物理AI最具想象空间的两大应用。智能驾驶及具身智能目前主流方案包括端到端、VLA、世界模型。端到端目前是最为成熟的前期方案，但由于其“黑箱”输出遇到稳定性瓶颈，近期VLA凭借可解释性以及LLM模型的能力基础表现优异，但对于边缘侧算力要求过高；世界模型则可以实现更前瞻的推理，支持复杂的思维实验，能够进行安全的风险评估和长远规划，可能成为未来重要的商业化路线。
　　投资角度，物理AI产业链已形成清晰的价值分布，各环节均有重要变化。1）芯片及控制器，英伟达、高通等与自研芯片快速迭代，边缘侧算力需求明确；控制器需要整合算法及硬件，产业链价值量提升；2）数据获取，关注此前已经积累大量物理数据的CAD、CAE公司，以及提供采集矫正能力的视觉算法公司；3）算法及模型，除了关注科技巨头的底层进展，关注具备物理求解能力以及整机厂自研进展；4）落地应用，最终的价值变现，需要理解行业knowhow以及物理处理逻辑，难度提升价值量扩大，关注与具备生态优势的英伟达Omniverse合作的核心厂商。
　　产业链核心标的包括：1）控制器：智微智能、天准科技、德赛西威；2）数据供应：索辰科技、群核科技（拟上市）、思看科技、奥比中光-UW、凌云光；3）模型和算法：索辰科技；4）落地和应用：亚信科技；5）整机厂商：小鹏汽车-W、极智嘉-W。
　　风险提示：1）物理AI目前处于商业化较为前期的阶段，存在可能由于路径区分导致的相关公司进展不及预期的可能。2）物理AI相关投入较大，存在后续商业化进展不及预期导致的相关公司业绩不及预期的可能。3）存在潜在的供应链风险问题。