当AI能力从数字世界向物理实体延伸，物理AI（具身智能）已成为公认的下一个万亿级科技赛道。在行业玩家纷纷押注机器人硬件、垂直解决方案的当下，港股“智能物种第一股”量化派走出了差异化路线——以内置世界模型、搭载WAM世界动作模型的物理世界基础模型为核心，打造跨场景、跨本体的通用AI能力层，对标海外已被资本验证的成熟赛道模式，打开全新成长空间。
行业分化：政策催化下的赛道价值重估
物理AI的核心价值，是让机器突破数字边界，在真实物理环境中完成感知、决策与执行。过去行业多集中于实验室标准化演示，难以适配线下复杂、非结构化的真实工况，而政策端正在加速推动产业走向实景验证。2026年6月，工信部、国务院国资委联合启动人形机器人与具身智能实景实训专项行动，覆盖10省市及多类央企，场景横跨工业、服务、特种三大领域，明确提出“最小干预、利旧复用”的核心要求，规定各省市选取不少于20个重点场景、央企选取不少于10个场景，全部成果需在11月30日前完成交付总结，直接倒逼行业从“展厅秀场”走向真实生产服务场景。
赛道也随之出现清晰的商业模式分化：卖硬件靠产能扩张，天花板受限于制造规模；卖解决方案靠项目交付，难以跨场景快速复制；而以物理世界基础模型为核心的“卖能力”模式，通过一套通用能力赋能多类硬件、多个场景，边际成本随规模扩张趋近于零，也更适配RaaS（机器人即服务）的新型付费逻辑，长期想象空间显著更高。
范式验证：海外标的锚定基模估值天花板
物理世界基础模型的商业价值，早已被海外顶级资本用真金白银印证。美国公司Physical Intelligence专注打造机器人通用物理AI模型，不涉足硬件生产，成立8个月估值便从4亿美元跃升至24亿美元，获得贝索斯、OpenAI、红杉资本等顶级机构加注；另一家头部企业SkildAI同样聚焦机器人通用大脑，年营收仅3000万美元时，便获得软银、英伟达领投，C轮估值高达140亿美元。
Physical Intelligence机器人截图
这一估值逻辑，本质是数字世界大模型浪潮在物理领域的复刻——如同Anthropic凭借通用大模型成为AI时代的基础设施，物理AI时代，具备跨场景复用能力的基础模型，将成为全行业的底层能力底座。而量化派的定位，正是中国市场这条路径的核心玩家：不绑定硬件品牌、不局限单一垂直场景，以开放基模输出通用物理AI能力，打造“模型即服务”的平台型价值。
壁垒构建：真实场景数据形成核心护城河
不同于行业普遍以实验室Demo作为成果的路径，量化派选择了变量密度更高、工况更复杂的餐饮后厨作为实景验证场，完成了4轮真实环境下的技术闭环验证，夯实了基模的落地能力。从三明治制作的实时柔顺控制、购物袋分拣的无脚本自主决策，到牛排调味的全链路自主推理、奶茶制作的跨设备系统协同，4轮验证覆盖了柔性操作、动态决策、长链路执行、多设备协同等核心能力，全程在非标定、动态可变的真实后厨环境中完成，而非标准化实验室场景。
DEMO截图开放环境·三明治制作实景测试
真实场景的持续试炼，也为公司构建了数据层面的核心壁垒。物理AI领域的真实工况数据无法通过资金快速采购，只能靠落地场景逐步积累，量化派通B端商业场景合作、C端多品类硬件布局、用户置换式采集、行业场景共创共享四条路径沉淀数据，逐步形成数据 - 模型迭代的正向飞轮。对比海外头部企业集中验证仓储、标准化桌面任务，而餐饮场景打磨出的非结构化环境适配能力，未来可复用至仓储物流、医疗康养等更多具备动态变量的行业，具备极强的泛化价值。
成长进阶：从项目制向平台型收入跃迁
依托开放基模的技术底座，量化派的商业化路径清晰分为三个阶段：短期以餐饮后厨等高频民生场景为切入点，完成技术验证与初步商业闭环，积累真实场景数据；中期向全行业智能硬件厂商输出模型调用与增值服务，按调用量、使用时长收费，收入模式从项目制转向平台型；长期形成“基模+算力”的收入结构，成为物理世界的通用智能操作系统。
随着国家级实景实训专项行动的推进，RaaS模式的产业认可度持续提升，“按效用付费、为结果买单”的模式，更贴合政策端“验证一个、部署一批、带动一片”的产业方向。对于已率先跑通真实场景验证、手握通用基模技术的量化派而言，行业规模化落地的窗口期，正是其放大差异化优势、抢占赛道核心卡位的关键阶段。
物理AI的“ChatGPT时刻”正在临近，当行业还在比拼硬件参数与单点Demo效果时，量化派已经在真实场景中验证了通用基模的可行性。这套被全球资本验证过的商业模式，正在国内产业政策的催化下加速落地，而率先卡位的玩家，也将率先享受万亿赛道的成长红利。
