核心观点与关键数据
- 物理AI近期催化：英伟达黄仁勋访华期间明确表示AI下一波浪潮是理解物理世界，重新唤起市场对物理AI的关注。
- 所成科技（索辰科技）的独特性：作为唯一一家在聚生智能模型端具有卡位优势、场景应用、自有产品和收入的稀缺资产，表现出强劲行情。
- 公司技术优势：国内唯一拥有自主物理求解引擎和平台级产品的公司，已发布天工开物平台，并在军工、风电、汽车等领域获得商机转化和订单。
- 产品开发进度：计划于世界人工智能大会上发布机器人虚拟训练仿真平台，对标英伟达PhysX和Google Magical，是全球唯三针对机器人训练开发和生态建设的底层物理引擎仿真平台。
- 商业模式及收入：初期采用开源模式积累用户和生态，预计2025年和2026年实现3000万和5000万的ABI收入，未来通过销售数据资产和API工具链获取利润。
研究结论
- A股大跌原因：机器人概念热度退潮和股权激励中较低收入增长目标的担忧，但股权激励旨在绑定核心团队，而非反映实际增长潜力。
- 估值水平：自上市以来估值中枢维持在20倍PS左右，近期下跌使其估值处于历史绝对底部，当前是较好的布局时机。
- 短期目标市值：基于20倍PS计算，对应2025年收入目标，目标市值约90亿，当前价格仍有30%空间，维持强推评级。
- 中期关键节点：7月28日机器人虚拟仿真平台发布，若超预期将推动市值增长，预计物理AI部分2027年可能带来超10亿收入增量，额外增加近50亿市值。
- 长期增长机会：国内汽车和机器人仿真市场潜力巨大，市场规模可能超过30亿，若取得约30%市场份额，远期净利率可达7-10亿，按30倍PE计算，市值可达200-300亿。
技术分析
- 物理AI定义：能理解和生成语言、视觉和行动信息的模型，目前仍处于预研阶段。
- 物理AI稀缺性：所成科技拥有特定场景、产品及收入来源，对物理AI领域的理解和应用使其占据有利地位。
- 空间智能与物理AI结合：世界模型等于物理AI加空间智能，目前缺乏真正意义上的3D空间智能大模型，因缺乏足够的3D数据集。
- 物理AI应用：机器人抓取物体时需遵循牛顿力学等物理规律，如力反馈信息、压力传感器信息等。
- 仿真生成数据：通过真实场景拍摄和3D建模，调整物体属性生成仿真数据，目前大部分训练数据来源于合成数据。
- 英伟达与谷歌合作：构建基于真实物理约束的3D/4D仿真引擎生成高质量数据，降低真实世界数据采集成本。
- 物理仿真技术优势：生成数据成本主要取决于GPU算力，随着摩尔定律效应，成本将越来越低。
- 智能驾驶与通用型人形机器人技术分歧：智能驾驶采用端到端无模型强化学习，通用型人形机器人需基于模型强化学习实现高效、分拣型智能行为。
- T电技术路线分歧原因：基于模型的强化学习在具身智能中的应用涉及3D空间智能和4D物理交互的底层物理定律模型。
- 主流机器人仿真平台：英伟达WARP和Google Magical，英伟达基于WARP开发Asim平台，牛顿平台基于Google Magical求解器。
- 卡位独家体验：所成科技不仅拥有底层仿真求解器引擎，还推出上层机器人训练平台，具有独家的市场定位。
- 早期商业模式：重点做生态和免费服务，聚集用户积累数据资产，后续通过出售数据资产或SaaS订阅制模式盈利。
- 物理AI重要性：对具身智能至关重要，机器人需与物理学交互理解3D空间构造和物体交互，物理模型掌握能有效解决数据短缺问题。
