计算机行业点评报告：物理AI或成编码外最大落地场景，全球巨头重点发力

　　物理AI是全球科技巨头明确的重点发力方向

　　物理AI是能够感知、理解物理世界，基于物理规律做时空预测、动作规划，并驱动实体硬件执行操作，形成“感知-推理-行动-反馈”闭环的智能体系。约等于世界模型+VLA视觉语言动作模型+仿真数字孪生+实体机器人。NV是物理AI基础设施龙头，构建仿真+GPU+模型完整生态。Tesla是全球唯一拥有大规模真实物理世界闭环数据的厂商，把VLA、世界模型迁移到Optimus。除此之外，谷歌、meta、字节都在深入布局世界模型。

　　GPT-6Astra或重塑具身大脑的产业逻辑，推动通用模型公司进入具身方向

　　OpenAI GPT-6Astra可以直接输出机器人末端执行器的位姿，不只拆解任务，还能直接生成末端执行器的位姿，完成部分任务的成功率甚至超越一些具身模型，引发了通用模型和具身模型边界的思考。OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Kimi等多数通用前沿模型公司都正酝酿进入具身智能和物理AI，表明Astra的变化或重塑具身大脑的产业逻辑。目前Astra跟独立具身模型的区别在于，VLA可以直接输出电机控制信号，而Astra需要IK模块把位姿转换成关节角度，但在精细操作和VLA还存在差距，主要源于后训练的针对性。

　　OpenAI将把机器人智能系统研发作为核心攻关方向

　　OpenAI有望在2027年推出效果亮眼的演示样机。短期目标是打造通用机器人，帮助技术熟练的工人建设基础设施。OpenAI ARR2026年2-6月出现5个月停滞，暴露C端订阅见顶的结构性问题。7月，OpenAI单月ARR已超过第二季度总和，市场测算二季度ARR自250亿美元升至约420亿美元，但增长质量已从消费者订阅转向企业Agent与编码。物理AI有望成为拉动ARR增速的重要战略，黄仁勋认为物理AI对应超过50万亿美元的产业机会。机器人智能系统有望形成类似通用大模型盈利的模式，可以以API调用、Token和订阅式形成收入。

　　具身产业变化总结：通用大模型发力物理AI+应用场景打开+Optimus量产

　　物理AI有望成为coding之后需求空间最大的市场。以Optimus为例，其落地路径是先工厂、再商用、后家庭，所替代的人群可推演至所有体力劳动群体。Optimus已明确进入量产阶段，根据产业链调研，2026年10月底上游核心零部件预期达到周产2,000-2,500台机器人的供应能力，2027年Q1在2026Q4基础上进一步翻倍。2027年全年保守实现10万台量级，需求指引约为30万台。

　　受益标的

　　（1）执行层面。恒立液压、福赛科技、斯菱智驱、科森科技等；（2）模型层面。风语筑、中控技术、索辰科技、凡拓数创、智谱等。

　　风险提示：技术产业化进展不及预期风险、行业竞争加剧风险、市场需求不及预期风险等。