智通財經APP獲悉，東吳證券發布研報稱，當前世界模型投資主線聚焦已經掌握物理世界數據、機理模型和控制接口的企業。該行預計物理AI的第一輪商業化會發生在流程工業、工程仿真、汽車、倉儲物流和建築施工等高價值、半結構化場景。關注三條主線：一是流程工業自主運行;二是物理仿真與工程世界模型;三是工業智能體及數字主線。

東吳證券主要觀點如下：

世界模型不是文生視頻模型的新名字，而是讓智能體能夠「在行動之前預演後果」的內部模擬系統

一個完整的世界模型至少要完成三件事：從多模態觀測中形成對當前世界狀態的表徵;預測世界自身以及在不同動作干預下的狀態變化;支持智能體比較不同動作路徑並作出決策。僅能生成逼真視頻、卻無法接受動作輸入和支持規劃的模型，只能稱為具有「世界先驗」的生成模型，尚不能視為完整的可執行世界模型。

世界模型不會收斂到單一技術路線，最終形態將是生成模型、潛空間動力學、物理仿真和因果結構的混合架構

視頻生成模型解決數據擴增與場景覆蓋問題，JEPA和潛空間動力學解決低成本狀態預測和規劃問題，CAE、數字孿生及物理引擎解決精度、安全與可驗證性問題，因果模型則試圖解決分佈外泛化和主動探索問題。該行判斷，未來工業世界模型不會以「純神經網絡取代傳統仿真」的方式發展，而將形成「機理模型提供邊界、神經網絡學習殘差、實時數據校正狀態、智能體執行閉環控制」的融合體系。

當前世界模型已經跨過技術概念期，但仍處於垂直場景商業化初期，而非通用物理智能成熟期

2025年以來，V-JEPA 2已展示新環境中的零樣本機器人規劃，Genie 3可實時生成可交互環境，Cosmos 3開始將視覺推理、世界生成和動作生成統一到同一物理AI基礎模型中。但這些進展主要證明模型能夠「理解、模擬和短程控制」，距離複雜開放環境中的長期穩定運行仍有顯著差距。

該行預計物理AI的第一輪商業化會發生在流程工業、工程仿真、汽車、倉儲物流和建築施工等高價值、半結構化場景

這些場景具有任務邊界清晰、數據可持續迴流、錯誤成本可以量化、既有自動化系統可直接承接模型輸出等特點。2024年全球工業機器人新增安裝量達到54.2萬台，在役量達到466.4萬台，中國佔全球新增安裝量的54%，為物理AI提供了現成的傳感器、控制器、機器人本體和生產數據基礎。

風險提示：技術進展不及預期。工業數據開放不及預期。商業化和標準化不及預期。工業客戶資本開支波動。安全事故和監管風險。估值與業績錯配風險。

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