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王兴兴说物理AI快“击穿”了,但一半机器人概念股还在亏钱。。。
王兴兴在台上说了一句话,语气不像开玩笑。
近日,宇树科技在杭州办了一场世界物理AI大会。
王兴兴站在台上,先承认了一件事:全世界对AI的信仰都不够,包括他自己。
然后他抛出一个时间表:物理AI被“击穿”的苗头已经看到了,快的话一到两年,慢的话两到三年。
这话从他嘴里说出来,分量不一样。宇树是目前全球人形机器人出货量最大的公司之一,王兴兴不是在写研报,他是在给自家赛道的进度下判断。
但他也点了一个很具体的卡点。
机器人的规划导航已经解决得不错了,真正没搞定的,是模型输出和真实物理世界之间的对齐。
让机器人抓一个它没见过的物体,成功率就会掉下来。物理AI卡住的地方不在“脑子”,在“手和眼睛的配合”。
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物理AI到底是什么?
物理AI和ChatGPT的区别,一句话就能说清。ChatGPT的输出落在屏幕上,物理AI的输出落在电机、关节和传感器上。它要感知真实世界,做出决策,然后让一个实体去执行。
这件事难在哪?
难在真实世界不按剧本走。工厂里的零件摆放角度偏了两厘米,仓库地面的反光变了,机械臂就得重新算一遍。
大语言模型的训练数据是万亿级的文本,而具身智能可用的真实交互数据,连零头都算不上。数据不够,模型就没见过足够的“意外”,一碰到陌生物体,成功率自然往下掉。
所以王兴兴的解法不是死磕某一块硬件,而是让模型自己去试。
写代码、采数据、在仿真环境里训练,再到真机上验证,AI给自己打分反馈,人只负责偶尔推一把。这条路如果走通,改变的不是某一款机器人,是整个研发效率的算法。
物理AI的市场规模,不同机构给出来的数字差得很远。差别不在谁对谁错,在口径。
QYResearch的口径是物理AI系统与解决方案收入,覆盖机器人系统、具身智能软件、仿真训练平台和系统集成。
按这个窄口径,2025年全球物理AI市场大约8.9亿美元,2026年约15亿美元,到2032年约152.6亿美元,2026到2032年的复合增速约47.2%。
另一个被经常引用的宽口径数字来自国内研报,把芯片、传感器、工业自动化甚至自动驾驶仿真都算了进去,量级直接跳到千亿美元以上。
两个数字都能用,但用途不同。窄口径适合看当下真实的商业体量,宽口径适合看方向。拿宽口径去算估值,容易踩空。
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概念股的真实成绩单
谁在赚钱,谁在硬撑
物理AI在A股从来不缺故事,缺的是利润表里的证据。
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凡拓数创2025年营收6.31亿元,同比增长72.81%,归母净利润还是亏的,-1.35亿元,但亏损收窄了28%。
拆开看,真正在动的是AI 3D数字孪生板块,收入1.75亿元,同比暴增255%,营收占比从13%拉到27%以上。转型的力度是真的,盈利拐点还没到,也是真的。
索辰科技走的是另一条路。2025年营收4.66亿元,增长22.97%,归母净利润0.32亿元,同比下滑24%。体量不大,利润也在承压,但它的物理AI平台“开物”在低空领域拿到了5816万元的落地收入。在物理AI的早期阶段,“有收入”比“利润多”更能说明问题。
道通科技是这几家里财务最硬的。2025年营收48.33亿元,归母净利润9.36亿元,增长46%,扣非净利润增速61%。
它的基本盘是维修智能终端和能源智能中枢,具身智能是增量探索,2025年发布了首款巡检机器人。用成熟业务养前沿投入,在概念股里属于少数派。
再往产业链上游看,分化更赤裸。
财联社统计了百只机器人概念股,2025年只有40余家实现了盈利且净利润同比增长,超过50家净利润下滑或亏损。
绿的谐波是上游兑现的样本。2025年营收5.71亿元,增长47%,归母净利润1.24亿元,同比增长121%,驱动力就是具身智能机器人业务的放量。
奥比中光同样拿出了上市以来第一份年度盈利,3D视觉传感器在具身智能场景的出货把营收推到9.41亿元,增长66.66%,归母净利润1.28亿元,扭亏。
但另一面是:中大力德2025年营收只增了6.61%,归母净利润下滑13.57%。禾川科技营收过了10亿,增长25.49%,归母净利润仍然亏1.30亿元。
核心零部件的头部厂商在吃第一波量产红利,但多数整机集成商和跨界玩家,机器人业务还没有真正坐上利润表的主位。
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“击穿”不由一家公司说了算
王兴兴对“GPT时刻”的定义一直没变过:机器人在大约80%的陌生场景里,靠语音或文字指令完成大约80%的主要任务。他说快的话明年,稳妥一些后年。
这个标准不算苛刻,但对照现实,差距是肉眼可见的。
抓取陌生物体的成功率会掉,组装精密零部件更是另一个维度的难度。物理AI的“击穿”不会像大模型那样在某个早晨突然刷屏,它更可能是一连串工程问题逐个松动之后,回过头来才被确认已经发生的事。
宇树值得肯定的是,它没有把物理AI讲成一个纯软件故事。
自进化闭环如果真的跑通,影响的是研发范式,不是某一款产品。但竞争也在提速。
绿的谐波和奥比中光在上游放量,凡拓数创和索辰科技从仿真和数字孪生侧卡位,英伟达在物理AI计算平台上的迭代节奏也没有慢下来。
物理AI不会因为某一家公司的判断而“击穿”,它只会在足够多的产品落地、足够多的客户愿意复购之后,才被确认发生了。
王兴兴说害怕浪费每一天。这句话对整条赛道都适用。
概念可以先跑,但最后把物理AI从叙事变成产业的,只能是那些在真实场景里把成功率从80%推到95%的产品。
在那之前,财报里的温差会继续存在,而温差本身就是筛选。
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