具身智能前瞻系列深度一：从线虫转向复盘至行动导航，旗帜鲜明看好物理AI

行业深度研究 重视 3D 数据资产+物理仿真引擎双主线，看好中国物理 AI 稀缺资产。 通用机器人 Day1 L4 路线缺乏商业化基础的风险；仿真合成数据质量不及预期的风险；模型及软件解决方案三方公司 长期产业链话语权较低的风险。 敬请参阅最后一页特别声明 1 从生物智能五阶段映射具身智能，模拟、规划能力是当前缺失环节。具身智能发展至今，从物理形态到大脑机理，机 器人无一不在以"仿生"的脉络发展演绎。我们认为，虽然目前人形机器人的产业发展阶段尚处早期，但市场往往会 高估原子层面的变化，而低估比特层面的变化——具身智能模型侧的发展日新月异，因而我们试图在本篇报告中详细 梳理生物智能五阶段的变化，并逐阶段地映射产业界的产品形态与模型算法。生物体亿万斯年的演化历程，蕴含着解 读目前具身智能发展阶段的钥匙，我们认为，当前具身智能真正缺乏的是第三阶段的生物智能——模拟学习的能力， 而物理 AI 正是构建模拟学习的核心。 复盘智能驾驶模型算法演绎历史，世界模型≈空间智能+物理 AI。正如"线虫学会转向"是生物智能的起点，"行动导 航"也是"具身智能"的起点，因而理解智能驾驶算法模型的演绎，对于理解机器人具身智能模型的发展 ...