7月21日，IDC报告指出，过去几年，大语言模型和生成式AI率先改变知识处理、内容生产和软件流程。随着多模态模型、世界模型、VLA模型和边缘AI持续发展，AI正在进入车辆、机器人、无人机、工业设备和城市设施，能力范围也从生成内容、调用软件，扩展到感知环境、规划任务和控制设备。
物理AI面对持续变化的真实环境，需要处理设备状态、空间关系、环境变化、物理规律和安全要求。系统既要形成“感知—决策—执行—反馈”的实时运行闭环，也要形成“真实运行—数据回流—模型训练—仿真验证—重新部署”的数据闭环。前一类闭环影响任务能否稳定完成，后一类闭环影响产品能否持续改进并扩大应用范围。
IDC 2026年全球CEO调查显示，35.2%的受访CEO将物理AI列为未来12—24个月重点关注的新技术投资方向。资源行业的比例达到50%，制造和零售均为46%，医疗为38%。当前市场已经进入投入和生产验证并行阶段，企业普遍从任务清晰、数据可获得、收益可衡量的场景切入。
未来几年，世界模型仍将保持多条技术路线并行，数字孪生、空间智能、仿真平台、合成数据和真实运行数据之间的连接会继续加强。模型能力的提升将扩大系统可以完成的任务范围，验证体系则负责控制进入真实环境的速度和风险。
中国拥有丰富的制造、城市运行和机器人应用场景。下一阶段需要提高软件平台的产品化水平，推动场景数据跨项目复用，加强设备接口协同，并建立覆盖模型、硬件和运行过程的评测与验证体系。
物理AI的市场差距将更多体现在系统学习效率、验证可信度、长期运行能力和跨场景复制能力。企业能否把现场问题快速转化为场景资产、验证用例和模型更新，将影响其产品迭代速度和规模化能力。
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