东吴证券发布研报称，当前世界模型投资主线聚焦已经掌握物理世界数据、机理模型和控制接口的企业。该行预计物理AI的第一轮商业化会发生在流程工业、工程仿真、汽车、仓储物流和建筑施工等高价值、半结构化场景。关注三条主线：一是流程工业自主运行;二是物理仿真与工程世界模型;三是工业智能体及数字主线。

　　一个完整的世界模型至少要完成三件事：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。仅能生成逼真、却无法接受动作输入和支持规划的模型，只能称为具有“世界先验”的生成模型，尚不能视为完整的可执行世界模型。

　　生成模型解决数据扩增与场景覆盖问题，JEPA和潜空间动力学解决低成本状态预测和规划问题，CAE、数字孪生及物理引擎解决精度、安全与可验证性问题，因果模型则试图解决分布外泛化和主动探索问题。该行判断，未来工业世界模型不会以“纯神经网络取代传统仿真”的方式发展，而将形成“机理模型提供边界、神经网络学习残差、实时数据校正状态、智能体执行闭环控制”的融合体系。

　　2025年以来，V-JEPA 2已展示新环境中的零样本机器人规划，Genie 3可实时生成可交互环境，Cosmos 3开始将

　　这些场景具有任务边界清晰、数据可持续回流、错误成本可以量化、既有自动化系统可直接承接模型输出等特点。2024年全球工业机器人新增安装量达到54.2万台，在役量达到466.4万台，中国占全球新增安装量的54%，为物理AI提供了现成的传感器、控制器、机器人本体和生产数据基础。

　　技术进展不及预期。工业数据开放不及预期。商业化和标准化不及预期。工业客户资本开支波动。安全事故和监管风险。估值与业绩错配风险。