计算机行业周报：重视物理AI和世界模型(WFM)投资机会

　　7 月16 日，英伟达创始人兼CEO 黄仁勋出席第三届链博会开幕式并发表演讲，再次提及物理AI 和世界模型（WFM），认为机器人系统是AI 的下一波浪潮，机器人将具备推理与执行能力，并且能够理解物理世界，在未来十年中，工厂将由软件和AI 驱动，协调人机协作的机器人团队，生产由AI 所主导的智能产品。
　　基础设施持续完善：从具身智能到物理AI，再到世界模型物理AI 的目标是让智能体可以理解真实世界的运行规律，并进行有效交互，通常该模型封装在机器人和无人驾驶车中，利用物理AI，系统能够自主地感知、理解并执行复杂操作。世界模型是理解现实世界动态（包括其物理和空间属性）的生成式 AI 模型，使用文本、图像、视频和运动等输入数据来生成视频。通过学习，在理解现实环境物理特性的前提下，对运动以及感知数据中的空间关系等动态进行表征和预测。物理AI 和世界基础模型（WFM）是该领域的关键基础设施。
　　科技巨头NVDIA 布局Cosmos 和Omniverse 两大平台型产品基于对物理AI 和世界基础模型（WFM）的理解，英伟达已经推出两款工具类产品，用于智能驾驶、机器人训练，以及工业数字孪生的开发。
　　1）NVIDIA Cosmos 是一个用于加速数据处理和管理的高效工作流的集成平台，能够帮助开发者大规模为物理 AI 系统构建自定义世界模型，为从数据管护、训练到定制的每个开发阶段提供开放世界基础模型和工具。2）NVIDIA Omniverse 是一个包含 API、SDK 和服务的平台，使开发者能够将 OpenUSD、NVIDIA RTX 渲染技术和生成式物理 AI集成到工业和机器人用例的现有软件工具和仿真工作流中国内物理AI 产业链正在形成，仿真和感知厂商具备先发优势CAE 厂商依靠长期的物理场仿真数据积累，对物理学在行业应用方面的理解有很大的优势，国内索辰科技的“天工·开物平台”基于生成式物理AI 技术和实景渲染技术，实现真实场景下的四维时空耦合多物理场设计、仿真、优化和训练，并应用于工业装备的研制和部署。
　　开物平台提供一系列的工具集和应用服务，使开发者和工业用户能够轻松开发和部署物理AI 应用。斯坦福大学李飞飞教授团队发布的在“空间智能”领域的突破性成果——ReKep（Relational KeypointConstraints，关系关键点约束），使用了奥比中光RGB-D 相机FemtoBolt，帮助ReKep 系统识别和定位场景中的物体及其关键点，为机器人动作优化和复杂交互提供了关键的3D 视觉数据支撑。结合物理AI和世界模型（WFM）需要运用到的技术和环节，我们认为仿真、感知以及机器人厂商会受益,建议关注：1）已经具备物理AI 产品的国内CAE 龙头：索辰科技；2）为世界物理模型提供技术支撑的3D 感知龙头：奥比中光；3）提供工业数字孪生解决方案的厂商：能科科技。
　　风险提示：技术迭代不及预期；市场需求不及预期等。
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