物理AI的技術突破預期正在壓縮，產業鏈投資邏輯隨之重構。從模型能力躍升、數據采集放量到本體量產加速，多重催化劑正在交匯，機構對這一賽道的態度也從觀望轉向積極布局。
宇樹科技創始人兼CEO王興興在杭州舉辦的2026世界物理AI大會上表示，物理AI已顯現突破跡象，具身智能的“GPT時刻”——即機器人能夠在約80%的陌生場景中完成約80%的主要任務——或將在1—2年乃至2—3年內實現，較其此前“最長可能需要10年”的判斷明顯提前。摩根大通隨即據此將宇樹科技評級由“低配”直接上調兩級至“增持”，并將2027年12月目標價從300元上調至995元，核心邏輯是行業銷售S曲線或將前移。
工信部數據顯示，2026年上半年我國人形機器人整機產量已超4萬臺，預計全年將突破10萬臺；Tesla在最新財報電話會議上披露Optimus已在弗里蒙特工廠啟動早期生產，對外交付指向2027年底；OpenAI亦明確宣布將布局人形機器人，或于2027年發布相關演示。多個維度的信號共同指向，物理AI正從技術驗證邁向規模化落地的關鍵窗口期。
華源證券在其行業專題報告中指出，物理AI使機器人等自主機器能夠感知、理解并在現實世界中執行復雜動作，通用大模型正通過直接控制、策略協同及輔助訓練三條路徑加速具身智能演進。具體進展方面，OpenAI發布的GPT-6 Astra在單一抓放任務中展現出較強能力：在抓取紅色積木并放入碗中的測試中，20次試驗成功19次，成功率達95%，單次平均耗時2.5分鐘，估算成本0.94美元。但在需要精細對齊的拼圖任務中，成功率僅為10%，表明通用模型在復雜精細操作上仍有明顯短板。
