计算机行业深度报告世界模型从“生成世界”到“控制世界”，物理AI打开工业软件与自动化重估空间

世界模型是让智能体能够“在行动之前预演后果”的内部模拟系统，其核心功能包括：从多模态观测中形成对当前世界状态的表征；预测世界自身以及在不同动作干预下的状态变化；支持智能体比较不同动作路径并作出决策。一个完整的世界模型至少要完成这三件事。

世界模型技术路线多元发展，长期有望走向融合。目前主要的技术路线包括：潜空间动力学模型、像素级或视频生成路线、JEPA联合嵌入预测路线、显式物理和结构化世界模型、因果世界模型。其中，潜空间动力学模型最早成熟，也是控制场景最直接的路线；视频生成路线最适合构建虚拟训练世界；JEPA联合嵌入预测路线绕过像素，直接预测有决策价值的抽象状态；显式物理和结构化世界模型在工业场景最不可替代；因果世界模型仍处于前沿探索阶段。

世界模型已经进入能力跃迁期，但通用物理智能仍远未成熟。当前世界模型已具备重要能力，但尚未解决长时间保持对象身份、空间关系和动力学一致；在开放世界中可靠处理未见材料、工具、环境和人类行为；将视觉预测转化为高频、低延迟、高精度的连续控制；对预测不确定性、安全边界和失败后果进行严格量化等四项决定通用性的能力。

物理AI=世界模型（大脑）+具身（四肢）。一个完整物理AI系统至少包括：传感器→世界状态表征→世界模型预测→规划/策略→控制器→执行器→环境反馈。物理AI的产业价值来自两者结合，即模型不仅能够预测，而且能够通过机器改变物理环境并获得真实反馈。

物理AI应用场景：工业场景先于家庭，专用智能先于通用智能。其中，流程工业是物理AI最确定的第一落点；离散制造和机器人操作将从固定自动化走向柔性自主生产；自动驾驶是数据和算力规模最大、世界模型使用最深入的场景；仓储物流的结构化环境与明确ROI推动规模应用；建筑、矿山和能源的高风险环境推动“机器替人”；家庭服务和通用人形机器人：空间最大，但兑现时间最晚。

投资建议：核心资产是掌握数据、机理和控制闭环。关注三条主线：一是流程工业自主运行，建议关注中控技术；二是物理仿真与工程世界模型，建议关注品茗科技、奥比中光、敏芯股份、索辰科技；三是工业智能体及数字主线，建议关注能科科技；其余建议关注标的包括宝信软件、中望软件、鼎捷数智；感知、控制和执行层关注汇川技术、埃斯顿、奥普特。

产业趋势判断：2026—2030年物理AI将经历三轮价值迁移。2026—2027年，价值主要集中在仿真、数据和垂直模型；2027—2028年，价值将从“智能分析”迁移到“自主执行”；2028—2030年，头部平台将通过跨客户数据和模型复用形成行业世界模型。