物理AI这一概念最早见于2020年《Nature Machine Intelligence》的一篇学术论文，作者为瑞士联邦材料科学与技术实验室的Aslan Miriyev与伦敦帝国理工学院的Mirko Kova，论文首次系统定义了物理AI。
按中国信通院《具身智能发展报告（2026年）》的定义，物理AI指通过把物理规律嵌入感知、推理、生成和行动全过程，使人工智能具备更强的真实性、可靠性与可部署性。
这并非一个凭空提出的概念。在今年多个场合的公开演讲中，英伟达创始人兼CEO黄仁勋都提到了物理AI（），他直言“物理AI是AI的下一波浪潮”。
据2026年NVIDIA在CES的报告，正经历从感知AI、生成AI、代理AI到物理AI的持续演进，其核心能力也由早期的“识别世界”，逐步发展为“生成世界”“理解世界”，并最终走向“自主作用于世界”。这一演进过程本质上体现了AI能力边界从信息感知、内容创造，到任务执行和物理交互的不断拓展。
在这条演进链条中，物理AI、具身智能与人形机器人三者高度相关，但分别对应产业范式、实现路径与产品形态三个不同层级，整体上可概括为“物理AI＞具身智能＞人形”。
华福证券研报指出，被视为物理AI最好的载体，理由有三：其一，机器人同时具备感知、决策、执行与反馈闭环，动作后果可被观测、被度量、被标注；其二，在真实物理世界中持续产生交互数据，是训练与校验世界模型的来源；其三，模型能力最终必须经由本体作用于物理世界，才能产生经济价值。
算力底座提供训练 / 推理算力、存储、光模块与液冷等基础设施；模型与仿真数据层依托世界模型 / VLA、仿真引擎、数字孪生与数据标注，让 AI 学会理解物理规律；进入中游，感知层通过 3D 视觉、力 / 触觉传感器、IMU 与多模态采集让机器 看懂 世界， 执行层则由减速器、丝杠、伺服电机、轴承等核心零部件构成机器的 四肢；最终在下游， 本体载体（人形机器人、移动、工业机械臂、特种机器人）落地于应用场景 —— 工业制造、商业服务、康复医疗、自动驾驶与仓储物流。
华泰证券研报认为，物理AI正逐步从概念走向落地，OpenAI等模型企业自研有望加速这一进程，数据、模型、本体及零部件、应用等全产业链环节均有望受益。
中信证券研报称，近期物理AI、端侧应用关注度迅速升温，OpenAI、GTC、宇树科技生态大会等产业事件催化、叠加板块前期股价调整较为充分、存储行业预期分歧共同推动板块行情爆发。考虑到本轮叙事的核心变化在于模型能力与终端硬件的联系进一步强化，建议从机器人能力升级、数据采集需求扩张和端侧入口创新三条线索把握端侧投资机遇，建议关注：一、主业经营稳健、兼有端侧产业链布局的龙头标的；二、端侧布局卡位突出、此前股价充分调整的弹性标的。
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