截至2026年9月，物理AI（Physical AI）已从概念构想迈入产业爆发与规模化落地的关键阶段。巨额资本正涌入这一领域，推动技术从实验室走向真实的工厂、服务和家庭场景。

· 定义与本质：物理AI让AI真正理解并作用于物理世界。其核心是世界模型（World Model），它让AI拥有对物理规律的预判与推演能力，而非简单识别。· 技术路线：学术界提出“三元结构”框架，包括物理信息AI（理解规律）、生成式物理AI（生成合规内容）和具身智能（真实交互）。· 巨头布局：英伟达发布全模态模型Cosmos 3，打造“数据工厂-仿真-部署”闭环；Google DeepMind推出Gemini Robotics 2；特斯拉推进Optimus在工厂部署。· 中国力量：飞捷科思发布全栈自研物理世界模型Fysiverse；松应科技推全球首个多形态机器人协同训练操作系统；大晓机器人发布开悟世界模型3.1；智元机器人等被英伟达列为全球合作伙伴。· 资本狂热：2026年全球公开融资已达73.8亿美元，是2024全年的三倍多。中位数融资额从6100万飙升至1.65亿美元。Figure AI估值高达390亿美元。· 落地应用：预计2026年国内人形机器人出货量6.25万台（2025年预估1.8万台）；技术已延伸至工业、物流、医疗、零售及城市治理等领域。· 核心挑战：一是真实数据极度稀缺，真实世界的数据难以获取且昂贵；二是“Sim-to-Real”迁移难，仿真与真实环境存在巨大差异；三是缺乏统一评测标准；四是物理知识融合难。

总的来说，物理AI正处于爆发前夜，被认为是“下一轮工业革命”。虽然大规模普及仍面临数据和工程化挑战，但技术路线和商业前景已逐渐清晰。