📰 研报摘要
查看全文 ➔本报告探讨了数字 AI 与物理 AI 的定义、技术演进及商业化差异。核心观点认为，两者均在向构建“世界模型”方向演进，以提升对物理世界的预测能力。数字 AI 的重点正从训练侧参数扩展转向推理侧算力扩散，其中 AI Coding 的商业闭环最为清晰。物理 AI 涵盖智能驾驶与机器人，强调端侧实时运行与低延迟安全性，部署难度高于数字 AI。在技术路线上，智驾正由模块化向端到端架构演进，机器人则由 Transformer 及 VLA 模型驱动。竞争格局方面，美国在前沿模型研发和商业变现上领先，而中国在智能驾驶领域具备显著的玩家基数和价值潜力优势。报告认为 AI 替代脑力劳动的速度快于体力劳动，形态简单的机器人应用落地可能快于复杂的智能驾驶。