物理 AI 数据层投资逻辑：Scaling Law 验证下的产业拐点与标的 梳理 物理 AI：优质数据先行 20261020 摘要 物理 AI 被视为继 AGI 后的下一阶段，预计 2030 年全球市场达 4,300 亿欧元，2026 年 VLA 模型已初步验证 Scaling Law 在具身智能领域的 有效性。 数据层成为核心投资拐点，物理 AI 对算力与 Token 消耗远超生成式 AI，且数据需求能直接转化为商业订单，行业状态类比 2022 年的大语 言模型。 数据价值呈金字塔分布，真机操作数据价值最高但稀缺，仿真与合成数 据占比达 80%且由仿真求解器水平决定核心竞争力。 商业模式面临标准不统一导致的复用性难题，目前多为亏损的订单制， 需关注"一份数据、多次售卖"的理想模式转型及订单获取量。 光轮智能作为具身智能数据独角兽，2026Q1 新增订单 5.5 亿元，通过 深度参与国际标准制定占据生态位，与英伟达关系紧密。 二级市场关注与一级龙头深度绑定的标的：宝通科技（投资光轮智能并 成立合资公司）及风语筑（投资松映科技并成立封印科技）。 Q&A 请介绍物理 AI 的定义、其与生成式 AI 的主要区别，以 ...