物理AI的关键卡点不在零部件公司，上轮已经超过，也不在整机公司，也不在一般数据公司，而在高质量的仿真数据，这个子行业将比人形机器人产业早爆发2年以上，需要先行获取大规模仿真数据才能保证人形机器人自主干活。

在物理AI的宏大叙事里，真正的战略制高点在于高质量仿真数据。机器人若要在真实世界安全自主地“干活”，必须先在虚拟环境中完成千万次的试错与强化学习。

国内具备高质量仿真数据生成能力的核心公司主要包括：

索辰：依托近二十年的CAE物理求解器积累，推出了“行者”合成数据与“营造·万象”世界物理模型，构筑了对标英伟达的“开物”物理AI底座，具备高保真物理属性的数据生成能力。

凡拓：全面构建物理AI数据基座，发力空间数据、仿真交互数据等，其Fu­n­S­im平台正向物理AI仿真训练升级。

昆仑：将2026年定义为“世界模型元年”，其Ma­t­r­ix-Ga­me 3.0/3.5的核心能力之一就是仿真数据生成。公司基于Un­r­e­al En­g­i­ne构建了大规模数据引擎，能够自动生成带有精确动作、相机位姿以及物理一致性的高质量交互数据，目前已覆盖1000+场景，并对数据按5秒时序间隔生成了局部和全局描述。这相当于用世界模型本身作为合成数据工厂，为物理AI训练持续供给带物理约束的交互样本。

风语：凭借二十年沉淀的海量三维空间资产，与松应科技合资设立公司，聚焦物理仿真引擎与Sim2Re­al仿真训练及空间合成数据生成。

能科：通过“灵智”平台提供虚实结合的仿真环境，为多形态具身智能提供全链条训练支撑。高质量仿真数据的规模化供给，正成为加速人形机器人落地的核心引擎。