美股市场表现 - 美股三大指数高开后分化 道指涨0.08%至46328.76点 纳指跌0.06%至22560.28点 标普500跌0.05%至6653.53点[1] - 纳斯达克中国金龙指数盘中最高涨3% 收盘涨2.79%至8627.68点[3][6] 中概股领涨个股 - 大全新能源涨9.69%至27.302美元 万国数据涨9.57%至41.23美元 亿珑能源涨9.56%至0.3599美元[6] - 阿里巴巴涨8.78%至177.395美元 创2021年10月以来新高[5][6] - 小牛电动涨7.53%至4.721美元 世纪互联涨7.27%至10.03美元 新氧涨6.72%至3.97美元[7] - 京东涨5.87%至34.875美元 阿特斯太阳能涨5.82%至13.09美元 晶科能源涨5.56%至25.46美元[7] - 百度涨4.85%至131.66美元 亿航智能涨4.8%至18.225美元[7] 阿里巴巴合作动态 - 阿里云与英伟达在Physical AI领域达成合作 集成NVIDIA Isaac Sim等全套软件栈[8] - 阿里云PAI平台将提供全链路服务 缩短具身智能与辅助驾驶应用开发周期[8] - 阿里巴巴港股同步大涨超9%至174.9港元 创2021年10月以来新高[8]

在7月举行的"第三届中国国际供应链促进博览会"上，之江实验室主任、阿里云创始人王坚曾与黄仁勋 展开对话。现场，黄仁勋预测了AI领域的发展方向，他表示，下一波浪潮是物理AI。让AI能力融入人 类物理世界，它在解决问题方面将很快超过人的能力。 据介绍，阿里云人工智能平台 PAI将集成NVIDIA Isaac Sim、NVIDIA Isaac Lab、NVIDIA Cosmos和 Physical AI数据集在内的全套Physical AI软件栈，结合阿里云大数据AI平台能力，形成覆盖数据预处 理、仿真数据生成、模型训练评估、机器人强化学习、仿真测试在内的全链路平台支撑。 公开资料显示，物理AI是能够理解物理定律并与现实世界交互的智能实体系统，通常封装于机器人、 自动驾驶汽车等自主机器中。2020年，瑞士联邦材料科学与技术实验室Aslan Miriyev与伦敦帝国理工学 院Mirko Kova 在《Nature Machine Intelligence》提出该概念，强调机体、控制、感知等要素的协同演 进。2024年，黄仁勋将其视为AI发展的核心方向，强调其通过感知、推理和行动链实现物理交互能 力。 9月24日，在" ...

9月24日，在2025杭州云栖大会上，阿里云和英伟达在Physical AI(物理AI)领域达成合作。 阿里云人工智能平台PAI将集成英伟达Physical AI软件栈，将为企业用户提供数据预处理、仿真数据生成、模型训练评估、机器人强化学习、仿真测试等 全链路平台服务，进一步缩短具身智能、辅助驾驶等应用的开发周期。 据介绍，阿里云人工智能平台PAI将集成NVIDIA Isaac Sim、NVIDIA Isaac Lab、NVIDIA Cosmos和Physical AI数据集在内的全套Physical AI软件栈，结合 阿里云大数据AI平台能力，形成覆盖数据预处理、仿真数据生成、模型训练评估、机器人强化学习、仿真测试在内的全链路平台支撑。 ...

合作内容 - 阿里云人工智能平台PAI将集成英伟达全套Physical AI软件栈 包括NVIDIA Isaac Sim、NVIDIA Isaac Lab、NVIDIA Cosmos和Physical AI数据集 [1] - 合作将提供数据预处理、仿真数据生成、模型训练评估、机器人强化学习、仿真测试等全链路平台服务 [1] 技术整合 - 结合阿里云大数据AI平台能力与英伟达Physical AI软件栈 形成全链路平台支撑 [1] - 集成覆盖从数据预处理到仿真测试的完整开发流程 [1] 应用领域 - 重点应用于具身智能和辅助驾驶等前沿技术领域 [1] - 旨在显著缩短相关应用的开发周期 [1] 合作背景 - 合作于2025杭州云栖大会上正式宣布 [1] - 双方在Physical AI（物理AI）领域达成战略合作 [1]

公司与行业合作 - 阿里云与英伟达在Physical AI（物理AI）领域达成合作[2] - 阿里云人工智能平台PAI将集成NVIDIA Isaac Sim、NVIDIA Isaac Lab、NVIDIA Cosmos和Physical AI数据集在内的全套Physical AI软件栈[2] - 结合阿里云大数据AI平台能力 为企业用户提供数据预处理、仿真数据生成、模型训练评估、机器人强化学习、仿真测试等全链路平台服务[2] 技术应用与开发效率 - 合作将缩短具身智能、辅助驾驶等应用的开发周期[2] - 提供从数据预处理到仿真测试的全链路平台服务[2] 市场反应与股价表现 - 阿里巴巴港股大涨超8%[2] - 最新股价报173港元/股[2] - 盘中最高报174.6港元/股[2] - 成交金额达2.19亿港元[3] - 总市值达3.3万亿港元[3]

新浪科技讯 9月24日下午消息，在2025杭州云栖大会上，阿里云和英伟达在Physical AI（物理AI）领域 达成合作，阿里云人工智能平台 PAI 将集成英伟达Physical AI软件栈，将为企业用户提供数据预处理、 仿真数据生成、模型训练评估、机器人强化学习、仿真测试等全链路平台服务，进一步缩短具身智能、 辅助驾驶等应用的开发周期。 责任编辑：江钰涵 据介绍，阿里云人工智能平台 PAI将集成NVIDIA Isaac Sim、NVIDIA Isaac Lab、NVIDIA Cosmos和 Physical AI 数据集在内的全套 Physical AI 软件栈，结合阿里云大数据AI平台能力，形成覆盖数据预处 理、仿真数据生成、模型训练评估、机器人强化学习、仿真测试在内的全链路平台支撑。（文猛） ...

投资评级 - 报告对索辰科技（688507）给予"买入"评级，与上次评级一致 [3] 核心观点 - 索辰科技以五大核心技术引领物理AI发展，包括生成式建模仿真一体化、实时生成式物理AI计算引擎、智能实时真实物理环境感知、自动测控仿真验证模块、实时数据库+智能体协同，这些技术显著提升产品创新效率、降低实体试验成本、缩短开发周期并增强装备可靠性 [5] - 公司在具身智能领域推出虚拟训练平台，解决机器人训练成本高昂（每千次动作调试耗数十万元）和场景覆盖不足（仅1%）的问题，算法迭代速度较传统方式提升万倍量级 [5][12] - 在低空飞行器领域，公司低空三维物理地图搭载自研物理AI引擎，可秒级生成厘米级分辨率风场及电磁场数据，计算性能较传统数值模拟提升数万倍，综合效率提高99.8%，实现无源精准感知与定位 [5][20] - 在新能源领域，物理AI风电平台通过双引擎（AI驱动气动外形优化算法与气象-设备耦合预测模型）赋能风电系统，覆盖气动布局迭代、流场感知预报、全工况强度载荷解析及风场协同效能升级，智能工坊平台实现全流程设计优化，提升工程研发效率 [5][26][27] - 公司股权激励目标锚定物理AI产品收入，2025-2027年累计收入触发值分别为2000/4000/7000万元，目标值分别为3000/5000/8000万元，体现业务发展决心 [5][6] - 基于国产替代空间及公司竞争力，预计2025-2027年营业收入为5.15/6.93/9.11亿元，同比增长36.1%/34.4%/31.4%，归母净利润1.08/1.38/1.66亿元，对应PE 84.1/65.7/54.8倍 [7][8] 行业与公司技术分析 - 物理AI技术通过生成式建模、实时计算引擎和虚实数据闭环，突破传统仿真局限，赋能机器人、低空飞行及新能源等多维场景 [5][12][20] - 公司技术对比国际厂商如英伟达（Omniverse、Cosmos、Isaac），在特定领域（如低空物理环境感知、无源定位）具备差异化优势，且计算效率提升显著（如风场数据生成速率达秒级） [9][31][38][42] - 行业趋势显示物理AI与仿真融合加速，应用于工业、机器人及智慧城市（如英伟达智慧城市AI蓝图），公司技术布局与全球前沿方向一致 [31][34][38]

公司技术突破 - 优必选在全新一代工业人形机器人Walker S2上率先部署NVIDIA Isaac Sim及Jetson AGX Thor [1] - 该机器人是全球首款具备自主换电能力的人形机器人 [1] 行业技术应用 - 公司采用NVIDIA Isaac Sim仿真平台及Jetson AGX Thor高性能计算模块提升机器人智能化水平 [1]

机器人操作技术的演进 - 从1960年代核电站的机械臂到现代通用型机器人，技术经历了从"机械执行"到"认知决策"的范式转变 [4] - RT-1模型崛起标志通用型革命开端，同一机器人可执行多任务，如泡咖啡和修电脑 [5] - GraspNet-1Billion通过百万级物体姿态训练赋予机器"视觉直觉"，但数据依赖可能放大社会不平等 [5] 感官革命与技术突破 - 视触觉指尖技术达到0.1mm精度，灵敏度超越人手10倍，可识别织物纹理和草莓成熟度 [6] - MIT柔性皮肤检测0.1N压力变化，手术机器人可感知血管壁弹性避免损伤 [7] - RT-2语言驱动将"小心易碎品"转化为牛顿力控制，ULIP-2建立"概念-形状-触感"跨模态关联 [7] 前沿技术与产业应用 - Meta触觉手套每平方厘米40个触觉单元，可辨别面料舒适度开启个性化消费新纪元 [8] - Google RT-X计划跨品牌经验共享提升新任务学习速度300%，成功率提升50% [8] - 斯坦福柔性抓手模仿章鱼触手，可变刚度结构(0.5-50N/mm)兼顾鸡蛋抓取与瓶盖开启 [8] 技术融合与系统架构 - AnyGrasp系统实现92%准确率和200ms识别速度，通过点云特征提取建立物体"指纹库" [9] - PointNetGPD通过10万次抓取演示训练实现决策层从规则驱动到数据驱动的转变 [9] - 执行层可变刚度软体手结合形状记忆合金，使易碎品抓取成功率高达98% [9] 未来发展方向 - Google PaLM-E模型实现视觉问答89%准确率和多任务操作76%成功率 [10] - NVIDIA Isaac Sim模拟2000种材质使真实场景适应时间缩短60% [10] - 医疗咽拭子机器人达±0.1mm精度，制造柔性三指手iPhone装配良率99.8% [10] 前沿探索与挑战 - 神经形态触觉传感器响应速度快100倍，模拟皮肤表皮/真皮结构 [11] - 群体机器人协作仿生算法使100台AGV协同效率提升300% [11] - 技术需与脑机接口、量子计算融合，但需建立全球伦理框架防止滥用 [11]

人形机器人运动控制技术 - 人形机器人的运动控制是实现动态步态、精细操作和环境适应的核心技术，涉及硬件设备、软件工具和开发套件的综合应用 [1] - 运动控制包括对机器人关节的精确控制以及整体运动轨迹的规划，为机器人在实际应用中的广泛发展奠定基础 [2] - 基于模型的控制和数据驱动控制方法相辅相成，混合控制方式通过数学模型提供基础框架，数据驱动方法增强适应性和鲁棒性 [3] 人形机器人应用场景与挑战 - 人形机器人具备高度仿人外形、强大感知能力及智能决策能力，可应用于工业自动化、医疗康复、服务零售、危险救援、家庭服务、教育科研等领域 [1] - 随着资本和人才涌入、机器人控制及AI技术迭代，产业快速发展，但大规模商业化仍面临技术、经济和社会等多方面挑战 [1] 运动控制相关受益环节及标的 - 运控系统：固高科技(301510 SZ)、雷赛智能(002979 SZ) [1] - 软件及仿真工具：NVIDIA Isaac Sim、PyBullet、Gazebo [1] - 动作捕捉设备：Xsens、Vicon、凌云光(688400 SH)、诺亦腾 [1] 头部企业运控能力与产业链分工 - 特斯拉Optimus、宇树G1、波士顿动力Atlas等产品因硬件方案差异擅长不同领域，但均展现优秀运控能力 [4] - 运动控制软件算法通常由主机厂自研，硬件本体（控制器、执行器、传感器等）开发可能自研或采购第三方供应商 [4] - 机器人训练相关硬件（动捕设备、遥操设备、仿真工具）多由第三方供应商或开源平台提供 [4]