從過去的“秀運動肌肉”到如今的“秀大腦”，在今年AI圈的大熱詞中，物理AI一定佔據一席之地。縱觀今年的機器人展會，“世界模型”“一腦多形”“眼腦手”等圍繞“大腦”的概念，已被各大企業作為核心賣點推向台前。
在10月份的世界物理AI大會上，宇樹科技創始人王興興表示，隨著GPT-6的發佈，目前物理AI已經看到被擊穿的苗頭，很可能在最近1～2年或2～3年內迎來關鍵突破。當前，具身智能邁過ChatGPT時刻的最核心挑戰，是AI模型的輸入輸出與真實機器人的對齊。
當“能不能部署”“能不能幹活”成為行業關注的重點，圍繞“物理AI”的相關概念承載了非常多的行業期待，世界模型就是其中之一。作為機器人理解物理世界、與外部環境互動的“大腦”，世界模型被寄予厚望。
但高預期的另一面，是可能不達預期。下半年以來，依然有多家“大腦”相關公司獲得單筆大額融資，但整個具身智能一級市場降溫的消息越來越多，圍繞物理AI的風險、泡沫和焦慮也隨之而來。
物理AI究竟是在升溫，還是在“退燒”？記者發現，在這場熱潮之下，一級市場資本、初創公司、科技大廠與A股產業鏈，正呈現出截然不同的水溫。
2026年是“大腦”的一年：熱錢湧向“物理AI”
財聯社創投通資料顯示，據不完全統計，2025年以前，物理AI／世界模型的一級市場融資事件多為個位數，2025年上升到23起。截至目前，2026年已達到100多起，單家公司多輪融資成為常態。
從融資時間分佈看，2026年6月至9月是賽道“大額吸金”最密集的時段。比如，LiberAI主攻物理世界模型，在5月至9月完成4輪融資，累計近10億元，劉松銘則被認為擁有當下VC追逐的“小天才”中“最頂配”的創始人畫像；流形空間從2025年7月種子輪一路融到2026年6月Pre-A+輪，一年以來已經累計完成6輪融資，Pre-A輪融資累計近10億元。
在世界模型領域，初創公司在短時間內完成融資“幾級跳”並不稀奇。雖然目前種子輪、天使輪、Pre-A輪等A輪以前的項目佔比超過七成，多為早期項目，但單筆金額過億元甚至10億元的案例並不少。
這些大額融資集中在幾類公司：一類是做世界模型／具身大腦基座的，如LiberAI、章魚動力、逆矩陣科技、流形空間、眸深智能、西湖數智；一類是做資料基礎設施和模擬引擎的，如光輪智能、蜂巢互聯、飛捷科思、松應科技。
還有一類是主攻大腦與靈巧觸覺軟硬體結合，或具備核心硬體量產壁壘的公司。比如，靈初智能於2026年3月完成天使輪及Pre-A輪融資，官宣共計20億元人民幣到帳；4月，國投先導、京西瑞瓴等國資再度加注；7月又完成超億美元A輪融資。再比如，主攻觸覺感測器和靈巧手的帕西尼，2026年3月拿下超10億元B輪融資，8月又完成10億元戰略融資，9月再獲數億元B++輪融資，累計融資已超40億元。
下半年一級市場：融資變冷，LP開始追問真實場景
財聯社創投通資料顯示，據不完全統計，10月單月物理AI/世界模型的一級市場融資事件有5起，相比之前確有減少。活躍在一線的創業者和投資人已經提前感受到了降溫。
“大家打彈藥太快了。”英諾基金合夥人王晟這樣感慨。他表示，很多頭部VC在5、6月份就強調市場太熱，要減速。“但這是一輛列車，踩剎車不會一下停下來。慣性導致7月份交割的項目數量大概下降百分之二三十，8月比7月又下降20％。外面感覺9月份是斷崖式的，其實此前已經在剎車了。”
“一般來講，潮水退去之後看誰在裸泳。市場上有很多錢，這是實話，只不過大家可能覺得節奏稍微慢一點，但不代表本質上沒有錢。”西湖世界模型研究中心主任於開丞這樣認為。在他看來，新技術的商業化是一個漫長的過程，“忽一批上去，再冷一會兒，再忽一批更大的上去，這很正常”。今年，於開丞所在的西湖數智Awomo成立，推出“概念世界模型”。最近，這家初創公司累計獲得超億元種子輪、天使輪融資，成為世界模型創業潮裡的一員。
回顧過去三年，具身智能在一級市場的融資實現了大踏步跨越，資金持續釋放。2024年，具身智能融資金額還在140.5億元；到2025年，中國具身智能與機器人領域融資總額為735.43億元，全年投融資事件744起。僅2026年上半年，中國具身智能賽道融資總額已經達到935億元，較2025年上半年提升5倍；融資事件數量達到322起，同比增長137％。
多位投資者也表示，近期出手確實更謹慎了，節奏有所放緩，投資關注點也從技術的想像空間轉向投資風險與業務兌現能力。不過，出手節奏的放緩反映到紙面的融資資料上，還存在一定滯後。
上半年，投資圈流傳著一個段子：“小天才＋物理AI＋頂刊論文＝直接打錢”。而在降溫的當下，段子裡的“小天才”正在被重新審視。但在交流中，有投資人提醒，“小天才”在AI時代並不是貶義詞，被貼上這個標籤，也不代表項目就不是好項目。
浙創科技副總經理樊晨超認為，和上一代移動網際網路時代多以新的商業模式創業相比，這一代AI創業多是科技創業。而且，“小天才”只是投資決策中的一個關注點，屬於“人”的因素。創業最終能不能成功，要看很多因素綜合疊加的結果。
他總結了一個基模創業團隊的畫像公式：核心創始人對先進技術路線的敏感度×團隊領導力／組織能力×人才密度（行業號召力）＋（資金＋算力＋工程能力等）。他認為，“前幾項能力只要有一項是短板，或者為0，最終結果就會很差，甚至直接歸零。”括號裡的“加法”部分，其中很多可以靠資金解決。
在西湖世界模型研究中心成立大會的資本圓桌上，英諾基金合夥人王晟直言，“小天才”最大的挑戰來自“未來對公司的治理和營運，以及在發展變化中對商業的把握能力，這確實是他們需要學習的”。
大廠跑步入局：重點關注基座和生態
如果視線轉向大廠，情況則大有不同。Google、輝達、AMD、字節、阿里等在世界模型和物理AI相關佈局上的節奏很快。相比初創企業，大廠更關注基座和生態的佈局，以及尋找物理AI與已有業務的新結合點，而非直接切入具身智能“大腦”賽道。
一是爭奪下一代互動“入口”。以Google和字節的世界模型為例，核心是與虛擬世界的即時互動。
10月底，GoogleDeepMind官宣了最新一代世界模型Genie 4，並展示了其與大模型Gemini 4 Argon協同模擬人形機器人執行任務的實驗。
字節跳動對標Genie的世界模型也頻頻傳出消息。比如6月，有消息稱吳永輝為世界模型設立目標，年底前至少發佈一版對標Genie 3的模型；9月，字節跳動創始人張一鳴親自牽頭推進該項目，協調內部跨部門團隊，投入算力與AI研發資源。
據瞭解，這項研發的核心是試圖把字節的AI模型、雲端運算、內容平台與Pico硬體串聯起來，讓世界模型成為新飛輪。10月，影視颶風創始人Tim已提前演示字節跳動世界模型，目前字節官方暫未正式發佈。
二是硬體巨頭開始“為下一代AI建構計算平台”，以AMD和輝達為例。
9月28日，AMD宣佈以約82億美元全股票收購李飛飛創辦的World Labs，李飛飛將加入AMD，出任執行副總裁兼首席科學家。這也被視為物理AI成為算力新戰場的標誌性事件。
AMD董事長兼首席執行長蘇姿丰將此定位為對下一個十年的長期下註：“為下一代AI建構計算平台，需要對模型如何演進有深刻的理解。我們可以利用這種洞察來開發硬體、軟體和系統。”
同為硬體晶片大廠，輝達今年6月正式發佈了面向物理AI的開放世界基礎模型NVIDIA Cosmos 3。同時，輝達已與宇樹科技合作，推出新一代人形機器人參考設計H2+，也被稱為Isaac GR00T系統。10月，輝達又宣佈擴展Cosmos世界模型平台，新增訓練工具、模擬檢查點與Cosmos Data Factory藍圖，幫助物理AI開發者加速資料管線建設。
在今年的柏林GTC大會上，輝達CEO黃仁勳明確稱“下一波浪潮是物理AI”，當時在中國也引發了一波物理AI熱議。
三是大廠佈局的基座模型開始走向物理世界。
9月，OpenAI發佈GPT-6 Astra，關注點並非從零造一個專用具身模型，而是把通用模型在感知、推理和規劃上的積累引入機器人領域，由此引發了行業關於“通用模型是否對專用模型構成降維打擊”的討論。
一時間，具身智能專用模型的核心壁壘與生存空間遭到審視。此次衝擊的核心不在於Astra立刻能替代專用模型，而在於動搖了此前支撐獨立具身“大腦”公司估值的邏輯。海外有評論稱：“機器人領域的OpenAI將會是OpenAI自己，而不是Physical Intelligence或Skild。”
其他大廠也有相關佈局。阿里巴巴發佈VLA操作模型Qwen-RobotManip、VLN移動模型Qwen-RobotNav和世界模型Qwen-RobotWorld三大模型，試圖以一套模型體系覆蓋不同形態機器人的操作、導航和物理規律預判。此外，Anthropic發佈“模型硬體標準”（MHS），被海外媒體解讀為首次公開進軍具身智能與物理AI領域，其切入點是制定AI操控物理裝置的介面標準。
A股物理AI產業鏈：多數仍是“賣鏟人”
二級市場方面，剛剛過去的10月，A股物理AI產業鏈掀起多輪漲停潮。目前，A股在物理AI上的佈局基本沿著“感知—物理模擬／世界模型—算力—具身本體與配套—工業AI／行業場景應用”這條鏈條展開。大多數公司仍然落在“賣鏟子”的位置上。真正做物理AI模擬平台和世界模型的A股公司很少，索辰科技是其中一個。
今年3月，索辰科技發佈世界物理模型“營造·萬象”和智能體“大聖”，對標輝達Omniverse／Isaac Sim體系。2026年上半年，“開物”物理AI業務已實現收入659萬元，佔比9.06％；研發投入8480萬元，同比增長67.53％，佔營業收入的116.59％。值得注意的是，公司上半年總營收7274萬元，歸母淨利潤虧損7866萬元。公司在公告中也明確提示，目前物理AI業務“處於佈局初期，商業化存在不確定性”。
恆生前海投資經理謝鈞認為，物理AI將AI能力延伸至真實物理世界，依託世界模型、模擬、感知、執行硬體，打開算力新需求，接續算力敘事。他認為，目前物理AI處於技術驗證向小批次試點交付的早期成長階段，優先看好模擬與世界模型工具鏈、感知硬體、執行零部件三大方向。
物理AI要落地，感知、算力、零部件、模擬工具等“底座”不可或缺，這也是採訪中多位從業者的共識。但對二級市場而言，概念狂歡中更需要分清誰在“真佈局”，誰在“蹭熱點”。必須警惕的是，在具身智能整機迎來大規模放量之前，產業鏈上游很難有實質性的業績承接。從概唸到訂單，物理AI的產業長跑才剛剛開始。 (中國企業家雜誌)