在人工智能领域，一场由物理AI引领的技术变革正悄然兴起。这项融合空间智能与世界模型的系统性工程，正推动人工智能从虚拟世界向物理现实深度渗透。其核心架构由空间智能感知基座、世界模型认知中枢和物理AI系统整合载体构成，形成三位一体的技术体系，标志着人工智能发展进入新阶段。
技术实现层面，物理AI依托三大支柱构建核心竞争力。世界模型通过三维空间建模技术，精确解析物体几何特征、材质属性及运动规律；物理仿真引擎运用偏微分方程求解器，实时模拟刚体动力学等复杂物理交互过程；具身智能控制器则搭建起虚拟推理与物理执行的桥梁，将算法决策转化为精确控制指令。这种分层架构设计使系统具备多模态数据采集、高密度计算处理和运动规划控制等核心功能，在物理规律理解与实时决策能力上实现质的突破。
产业竞争格局已初步形成。英伟达凭借"芯片-算法-平台"全栈技术优势占据先发地位，其Omniverse平台实现3D软件生态协同，Cosmos世界基础模型开源策略构建起从虚拟环境搭建到模型训练部署的完整工具链。谷歌等科技巨头的世界模型技术也进入商业化应用阶段，形成多元化技术竞争态势。在硬件支撑方面，英伟达Thor平台等专用芯片提供算力保障，控制器集成化设计显著提升系统价值密度。
应用场景拓展呈现差异化发展路径。数字孪生技术已在制造业、能源领域实现规模化应用，通过高保真虚拟模型完成产线优化和工艺验证，将产品开发周期压缩30%以上，试错成本降低45%。智能驾驶与具身智能成为最具增长潜力的方向：训练阶段利用世界模型生成符合物理规律的合成数据，有效弥补真实数据不足；推理阶段实现感知到动作的闭环控制，当前端到端、VLA、世界模型三大技术路线并存，中长期世界模型有望成为主流商业化方案。
产业链价值分布日趋清晰。芯片及控制器领域形成技术壁垒，CAE/CAD企业的物理数据积累与3D视觉厂商的采集校准能力构成数据供应端核心竞争力。模型算法层呈现科技巨头主导、第三方平台参与、整机厂自研的多元发展格局。系统集成商通过行业知识整合与技术适配，推动物理AI在工业制造、自动驾驶、机器人等领域的规模化落地，形成完整的技术转化闭环。
