物理AI落地路径与投资逻辑：第十届全球ICT产业峰会核心洞察

Data Source: zgeo.net | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-09-15

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2026年9月12日，第十届全球ICT产业峰会在杭州国际博览中心举办。峰会以“AI向实而生”为主题，聚焦物理AI从数字世界走向真实场景的落地路径。峰会由熙香科技主冠名，远桥资产、天数智芯、五一视界、杰克科技、英洛华、仙工智能联合主办。

📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

物理AI的算力底座：通用架构应对算法快速迭代

天数智芯副总裁郭为指出，物理AI在端侧的核心矛盾是算力、功耗、成本和实时性。专用架构适合ISP等固定算法，但算法不确定时风险大。天数智芯坚持通用GPU架构，覆盖云、边、端，产品对标国际主流生态。

“物理AI工具链变化极快，VLA、世界模型、仿真、推理框架几乎每月迭代，芯片公司本质上是‘卖铲人’，在算法多变的时代，通用架构更能支撑客户‘挖金矿’。”

具身智能与机器人平台化：降低开发、获得、使用门槛

仙工智能董事长赵越提出，未来所有公司都是机器人公司。仙工智能定位为以机器大脑为核心的平台公司，大脑定义是“大模型+小脑+神经网络”。平台已支持400多个硬件品牌、2000多种机器人构型、近3000家客户。

“未来的机器人世界将像生物界一样多元，不会只有人形，所有公司未来也都会是机器人公司。”

仿真与数据：物理AI的先行基础设施

五一视界执行董事王辰康表示，智能驾驶虚拟训练占比超90%，真实道路数据仅约1%。具身智能世界模型尚未收敛，真实数据稀缺。五一视界布局第一视角、多模态、轻量化数据采集，并探索众包模式，未来延伸至低空经济、太空及火星探测仿真。

“数据采集8小时可能只有2小时有用，甚至大量是垃圾数据，越真实的数据越重要。”

餐饮场景的物理AI：受约束场景的局部通用

熙香科技创始人李明认为，餐饮制作是物理AI最具象的场景。中餐油盐、火候与工序通过算法、自动化设备转化为可控制、可重复的生产过程。熙香科技不追求无限通用，而是在受约束场景实现局部通用。

“机器人做菜并不简单，拿油瓶、定位、抓取、路径规划、倒油量、火候控制、防碰撞，每一步都要拆解成大量子任务。”

投资逻辑：胜率×赔率与AI产业早期特征

远桥资产管理合伙人徐院凌指出，2026年上半年股权融资数量和金额创近年高峰，AI占投资规模约34%，新增独角兽中约一半是AI，但IPO中AI占比不大，说明AI仍处产业早期。

“投资决策本质是期望值，即胜率乘以赔率，并考虑稀释比例。”

她提醒，早期高估值可能是毒药。科技企业天使轮后可能稀释50%到80%，上市市值**80%**低于100亿、**60%**低于50亿。赛道胜率看政策、产业、资本的“天时地利人和”；企业胜率看技术、商业、生态、资本的“四驱赛车”。

🚀 对企业 AI 化的启示

1. 算力选择：物理AI端侧需平衡算力、功耗、成本与实时性，通用架构更适应算法快速迭代。
2. 平台化思维：机器人领域需降低开发、获得、使用门槛，平台可解决多元供应链与个性化需求矛盾。
3. 数据与仿真：真实数据稀缺且采集效率低，仿真与众包数据模式是物理AI落地的重要支撑。
4. 场景约束：在受约束场景实现局部通用，比追求无限通用更具商业可行性。
5. 投资认知：AI边际成本随用户增加而增加，赢家通吃逻辑弱化，需提升认知以优化胜率和赔率。

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