智通財經APP獲悉，東方證券發布研報稱，Physical AI的產業意義在於推動AI從「生成內容」走向「完成任務」，從「軟件工具」升級為「結果交付」，並帶動機器人本體、智能檢測、工業自動化和邊緣智能等物理世界入口加速放量，有望重塑傳統制造和工業服務的商業模式。落地的關鍵在於構建「AI模型+工業數據+工藝Know-how +自動化設備+供應鏈交付」的閉環能力。該行認為，Physical AI有望成為未來AI重要的落地方向，工業製造、智能檢測、工業仿真等環節都有望受益。

東方證券主要觀點如下：

Physical AI推動AI從數字世界走向物理世界，核心價值從「輔助生產」轉向「直接交付結果」

過去AI應用主要集中在文本、代碼、圖像、辦公協作等數字場景，本質上仍是提高人的效率;而Physical AI的核心變化在於，AI開始進入製造、半導體、機器人、倉儲物流、工業檢測等真實物理場景，完成感知、規劃、執行和交付閉環。近期硅谷VC提出的AINative Service進一步強化了這一方向：AI公司不再只是出售軟件訂閱或工具授權，而是直接替客戶完成一項業務結果，例如完成PCB設計與製造、交付金屬零部件、完成芯片設計、執行工業檢測或優化工廠運營。該行認為，Physical AI的產業意義在於推動AI從「生成內容」走向「完成任務」，從「軟件工具」升級為「結果交付」，並帶動機器人本體、智能檢測、工業自動化和邊緣智能等物理世界入口加速放量，有望重塑傳統制造和工業服務的商業模式。

製造業和半導體等重交付場景有望成為Physical AI率先落地的核心方向

與通用辦公軟件不同，製造、半導體、PCB、工業材料、金屬加工等場景具備高複雜度、高客單價、高交付門檻和強結果導向的特點，天然適合AI原生服務模式落地。以PCB和硬件製造為例，傳統模式下客戶需要分別採購設計工具、尋找工程師、對接工廠、反覆打樣驗證，流程長、成本高、交付不確定性強;而AI原生製造服務可以將設計、仿真、工藝優化、供應鏈管理和生產交付整合為端到端能力，客戶不再為軟件功能或人工時長付費，而是為最終PCB、零部件或芯片交付結果付費。該行認為，Physical AI落地的關鍵在於構建「AI模型+工業數據+工藝Know-how +自動化設備+供應鏈交付」的閉環能力。這類公司一旦跑通垂直場景，有望形成較強的數據飛輪和規模效應。

商業模式從賣訂閱、賣設備轉向按結果付費，產業鏈相關公司價值有望重估

AI原生服務與傳統SaaS、傳統工業設備公司的差異在於，收入不再主要來自軟件授權、設備銷售或人工服務時長，而是來自固定項目費、按量交付、節約成本分成或結果分成。從客戶側看，這種模式降低了前期資本開支和試錯成本，把服務從成本項變為利潤增量;從供給側看，AI承擔的工作比例越高，收入增長越有機會與員工人數增長脫鉤，邊際利潤率也有望隨規模提升而改善。因此，Physical AI方向的投資重點應從單純關注「有沒有機器人/有沒有AI模型」，轉向關注公司是否具備真實場景數據、自動化交付能力、工藝經驗和商業閉環。該行認為，未來值得關注的方向包括AI驅動的工業設計與製造、智能檢測、機器人執行系統、工業仿真、邊緣AI和工業視覺等環節，相關公司有望在AI從數字世界走向物理世界的過程中持續受益。

風險提示

行業競爭加劇;行業推進不及預期。