拧灯泡、系垃圾袋、整理货架的模型。而NVIDIA当天扔下的Cosmos 3 Edge，是一个40亿参数的精悍型世界模型，能塞进Jetson Thor边缘芯片里实时运行，权重、代码、训练配方全部开源。

　　太平洋两岸，同一天，同一个信号：数字AI的叙事正在让位于物理AI的叙事。

　　先上数据，因为数字比任何形容词都诚实。CB Insights的数据显示，2026年Q1，Physical AI & robotics以11%的交易份额领跑所有AI细分领域，工业人形机器人开发商和机器人基础模型公司分别拿下交易量的前两位，各17笔和15笔交易。人形机器人公司2026年的融资规模有望达到创纪录的100亿美元。

　　2026年至今，全球物理AI领域的公开融资已经达到约73.8亿美元，超过了2025年全年的37.7亿美元，更是2024年全年22.4亿美元的三倍多。中位数融资额从2025年的6100万美元飙升至1.65亿美元，72%的交易都是九位数起步。

　　这是什么概念？这不是VC在投机器人，这是基础设施级别的资本在押注一个新时代。

　　中国的势头同样凶猛。源自清华大学智能产业研究院（AIR）孵化的求之科技（DISCOVER Robotics）宣布完成1亿美元天使+轮融资，IDG、星连、武岳峰、达晨等联合投资。8个月内完成三轮天使轮融资的正奇未来，金额达数亿元。资方阵容也颇为亮眼：鼎晖VGC投资、线性资本、上汽恒旭、周大福战投，囊括了顶级VC、车圈产业资本和高端消费产业资本三大类。

　　智平方B轮超10亿、星海图两个月拿近30亿、生数科技两个月26亿……2026年，AI新贵们集体押注世界模型。但最值得关注的变化不是钱多了，而是钱的性质变了。

　　2025年，物理AI市场还是formation and experimentation——50%的交易是首次融资，投的是能不能做出来。到了2026年，首次融资占比骤降到8%，92%的钱都流向了已经证明过自己的公司。投资者的问题从有人能造出物理AI吗？变成了哪家公司能最快把数据、硬件、制造和部署闭环跑起来？

　　资本的狂热背后，一个被多数人有意无意回避的问题正在浮出水面：真实数据，才是物理AI的命门。

　　Applied Intuition的CTO Peter Ludwig说得直接：物理AI比数字AI难多了。数字AI可以直接抓取互联网公开数据，物理AI所需的矿场、农田、港口数据没有公开渠道；数字AI出bug推个软件更新就行，物理AI出bug可能死人。

　　但Ludwig没说完的那半句是：即便你有钱、有人、有场景，没有真实数据，一切都是空中楼阁。

　　绝大多数公司的数据尚来自专业采集机构提供的干净数据——在实验室里，工程师把物体摆好、灯光调好、动作设计好，机器人按部就班地完成预设任务。这些数据看起来很美，但有个致命缺陷：它们不包含真实世界的混乱。

　　真实世界里，外卖车会突然从拐角冲出来，儿童会在机器人面前不可预测地奔跑，地面会有积水和鹅卵石，电梯信号会中断，小型犬会在你脚下绕圈。这些脏数据——包含失败案例、环境干扰、人类意图博弈的数据——才是训练模型泛化能力的核心燃料。

　　Grid Dynamics与韩国斗山机器人的合作就体现了这一困境。双方试图把物理AI软件接入协作机器人，让机器人能够识别变化的物体姿态并根据目标调整抓取策略。但合作声明中特意强调了一点：企业必须明确生产数据的所有权、存储位置和网络安全要求，尤其是在汽车、电子和医药等对工艺信息敏感的行业。

　　为什么？因为数据就是物理AI的石油，而大多数工厂宁愿把数据锁在保险柜里，也不愿分享给机器人公司。

　　更残酷的是，物理AI的数据获取成本是指数级的。数字AI训练GPT-4，可以一次性喂进去整个互联网。物理AI训练一个拧螺丝的机器人，需要采集成千上万次拧螺丝的真实动作——每一次都要在真实环境里操作真实物体，失败一次就可能损坏设备。

　　这意味着什么？意味着物理AI的竞争，本质上是谁能以最低成本拿到最多真实交互数据的竞争。没有数据闭环的公司，模型再漂亮也只是PPT。

　　如果只看融资数字，可能会以为物理AI还是画饼阶段。但过去两周发生的一系列事件，正在把这个饼变成真的。

　　7月20日NVIDIA SIGGRAPH的Physical AI Day上，Cosmos 3 Edge的发布是一个标志性事件。这不是又一个云端大模型，而是一个40亿参数的精悍型世界模型，能塞进Jetson Thor边缘芯片里实时运行，推理吞吐每秒28帧，在VANTAGE-Bench视觉理解榜单上拿下同规模模型TOP1。

　　这意味着什么？意味着物理AI的大脑正在从数据中心走向每一个机器人的关节。以前你需要一个DGX超算集群才能训练机器人，现在一块Jetson开发板就能让机器人边跑边思考。

　　同一天，Google DeepMind发布了Gemini Robotics 2。这个模型能控制Apptronik的Apollo 2机器人拧灯泡、系垃圾袋、整理货架——不是预编程的固定动作，而是理解场景后自主规划。Google的野心很明确：做一个机器人的Android操作系统，让所有硬件厂商接入同一个智能层。

　　7月28日，FCC把外国制造的人形机器人和四足机器人加入了覆盖清单（Covered List），意味着新的外国机器人将无法获得进入美国市场的设备授权。虽然没点名，但谁都知道这针对的是谁——中国的人形机器人出货量正在碾压美国。

　　工信部预计2026年全国人形机器人产量将超10万台，一季度出口同比增长210%。

　　Unitree 2025年出货超5500台，占据全球约32%的市场份额。中国制造商正把数千台人形机器人推入物流中心和工厂，主要目的不是干活，是收集训练数据。

　　这种以量换数据的策略，正在把中美之间的物理AI差距从技术代差变成数据代差——而数据，才是物理AI的石油。

　　资本线月初，Unitree的科创板IPO启动，募资约6.22亿美元，估值62亿美元，即将成为全球首家纯人形机器人上市公司。CEO王兴兴宣布2026年计划出货多达2万台

　　Agility Robotics通过SPAC上市，估值25亿美元，其Digit机器人已累积超65000小时的运行数据，手握超3亿美元多年订单。

　　未来的物理AI，不会是一个会动的ChatGPT，而是一个有身体的AGI。

　　Figure 03的交付数据很说明问题：2026年2月至4月，出货量逐月翻倍——60台、120台、240台；4月底累计交付350+台，生产速率从每天1台提升到每小时1台。5月，Figure完成了一场200小时连续自主分拣包裹的直播，8小时内分拣12732个包裹，仅以微弱劣势输给一名人类实习生。6月，Figure 03进驻宝马集团斯帕坦堡工厂，进行物流排序作业。

　　好了，说了这么多现状，该做预测了。物理AI不会在某一天突然爆发，它会像潮水一样，一波一波地漫过不同的海岸线年的五阶段推演：

　　宝马、Airbus、宁德时代已经在用人形机器人做检测和分拣。2026-2027年，我们会看到更多机器人进工厂的试点变成常态。PwC Strategy&预测，全球物理AI市场到2030年将达到约4300亿欧元

　　零售门店的补货、清洁、引导；餐饮后厨的简单备餐；酒店的行李搬运和客房服务；养老机构的辅助陪护——这些场景的共同点是需要人在回路（human-in-the-loop），不需要100%自主，但需要足够便宜。

　　50万台。价格门槛是关键：Unitree已经把入门级人形机器人打到1.35万美元，特斯拉Optimus的目标价是2-3万美元。当价格跌破2万美元，商业场景的TCO（总拥有成本）就会低于人类员工。

　　到2030年，物理AI最大的变化不是单个机器人更聪明了，而是多个机器人、多种设备、多个场景开始被同一个智能层编排

　　机械臂、传感器，甚至跨工厂、跨仓库、跨门店统一调度。Applied Intuition的Dana平台、Whale的AIOS（管理60万个边缘AI节点）都是这个方向。物理AI的编排层是长期最大的赌注——AI系统正在从控制单个机器人，演变为协调机器人、工厂设备和互联工作流程。

　　2030年，物理AI将迎来它的iPhone时刻——不是某一款产品突然改变世界，而是成本、性能、生态、社会接受度四条曲线同时越过拐点

　　花旗的预测给出了一个更宏大的图景：到2035年，全球人形机器人数量将达到1300万台

　　13亿台。到2030年底，全球物理AI相关设备的部署总量可能达到500万台

　　过去十年，AI的叙事是智力革命：AlphaGo击败李世石、GPT-4通过律师考试、Kimi K3登顶编程榜。这些都很了不起，但它们发生在数字世界。

　　人形机器人的领域是真实的，物理AI将是未来4-5年发展最快的AI领域。数字AI的边际收益正在递减，物理AI的边际收益才刚刚开始。

　　2030年回望今天，我们可能会发现：2026年，就是物理AI的1995年时刻——互联网泡沫还在酝酿，但万维网已经改变了世界。物理AI的泡沫或许也会来，但物理AI改变世界这件事，已经不可逆了。

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