物理AI最大的预期差，工具层是被严重低估的“铲子”环节

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中泰证券指出，物理AI浪潮中，工具层是被严重低估的一环。仿真平台是基础模型训练的核心数据来源，物理AI还从仿真训练与数字孪生两个维度拉动工业软件需求。核心公司：索辰科技、中科创达、经纬恒润。

1）物理AI量产加速，真机数据成本高昂倒逼仿真需求爆发

物理AI正从概念验证走向规模量产。FigureBotQ工厂产能已达1台/小时，已交付350台以上，2026年产能规划达1.2万台；TeslaOptimusGen3自用部署超1000台，目标年产能100万台以上；智元机器人2026年3月累计下线1万台。

与爆发式硬件部署形成鲜明对比的是，真机数据采集成本极其高昂。

物理AI与生成式AI的核心差异在于数据来源：生成式AI的训练数据来自互联网海量文本图像，几乎“免费”；而物理AI的真机遥操数据采集成本高昂，当下数据缺口可能达千万倍级别。

谁掌握了高质量仿真平台，谁就握住了基础模型训练的核心来源。仿真数据成为弥补真机数据缺口的关键路径，仿真平台需求将随物理AI部署量呈非线性增长。

2）工具层价值被严重低估

英伟达已构建完整的物理AI工具生态。从底层的Omniverse3D数字孪生平台，到机器人仿真参考应用IsaacSim，再到世界基础模型Cosmos-Predict2.5，以及合成数据生成工作流GR00TBlueprint，形成从数据生成到模型训练的全栈能力。

GTC2026上，NVIDIA宣布与Cadence、达索系统、PTC、西门子、Synopsys五大全球工业软件巨头深度合作，将CUDA-X、Omniverse注入工业软件生态。这一动作标志着物理AI工具层的竞争格局正在快速固化。

国内仿真平台与海外的差距依旧存在，但开源生态在快速追赶。智元机器人在CES2026发布并开源GenieSim3.0，是国内首个对标IsaacLab+Cosmos的综合性平台。

索辰科技推出“开物”平台，基于生成式物理AI技术和实景渲染技术，实现真实场景下的四维时空耦合多物理场设计、仿真、优化和训练。五一视界的51Sim针对智驾场景提供仿真模拟能力。

3）相关公司

索辰科技、中科创达、经纬恒润。

研报来源：中泰证券，苏仪，S0740520060001，刘一哲，S0740525030001，人工智能行业：在时间的折痕处——物理AI。2026年6月2日