行业早期比拼视觉 BEV、图像识别大模型,如今 L3 及以上高阶自动驾驶已经全面进入物理 AI 世界模型竞争周期。传统 AI 仅能识别画面里的车辆、行人,物理 AI 可完整复刻车辆动力学、路面摩擦、空气阻力、碰撞形变、多传感器空间坐标等真实物理规律,依托高保真虚拟仿真完成暴雨、结冰、无保护路口博弈、紧急避让等极限工况训练,是智驾安全落地的核心底层壁垒。国内已建成完整闭环产业链,覆盖仿真底座 — 算力硬件 — 车载系统 — 域控中枢 — 感知硬件 — 线控执行 — 整车落地七大环节,下文梳理各环节标杆企业核心业务与行业卡位(仅客观产业介绍,无投资导向)。一、上游仿真底座:物理 AI 的虚拟试验场
1. 索辰科技(688507)
国内具备可微分多物理场 CAE 引擎自研能力的厂商,对标英伟达 Isaac Sim、ANSYS 仿真工具。核心产品天工・开物平台支持力学、流体、热、电磁多场耦合运算,适配车企整车动力学标定、碰撞仿真、高阶智驾场景虚拟训练。原有军工 CAE 技术积淀深厚,现阶段深度对接比亚迪、理想等车企仿真实验室,为物理 AI 模型训练提供国产底层仿真底座。二、上游算力硬件:世界模型训练算力基石
2. 工业富联(601138)
全球头部 AI 服务器代工厂,英伟达 HGX、Rubin 高端算力平台核心合作代工方。万卡级物理 AI 世界模型、海量虚实仿真场景训练需要高算力集群支撑,国内多家车企、科技企业的智驾训练硬件集群由其搭建交付,是整条赛道算力硬件的核心供给方。三、系统软件层:端云协同物理 AI 操作系统
3. 中科创达(300496)
英伟达 Isaac Sim、Cosmos3 世界模型国内生态核心伙伴,自研滴水 AIOS 与轻量化 Kanzi 物理引擎,打通云端仿真模型蒸馏、车端实时动力学推理的转化链路。车载舱驾一体系统配套小鹏、比亚迪、大众等数十家主流车企,兼容高通、鸿蒙双生态,可支撑端侧大模型完成车辆动力学实时运算。四、域控中枢层:物理 AI 车载决策运算核心
4. 德赛西威(002920)
独立 Tier1 里高阶智驾域控制器核心供应商,深度适配英伟达 Orin、Thor 芯片。IPU 系列域控制器内置轻量化车辆动力学模型,融合激光雷达、轮速、制动压力多维度物理传感数据,实时测算车身姿态、制动距离、侧滑风险,配套理想、小鹏、比亚迪高端车型高阶智驾系统。五、感知硬件层:物理空间三维数据采集源头
5. 禾赛科技(纳斯达克:HSAI / 港交所:2525)
前装长距车载激光雷达龙头,激光雷达是物理 AI 构建精准三维空间坐标的关键感知设备。AT128 主力产品获得众多车企多款车型量产定点,输出障碍物距离、尺寸、角度高精度物理参数,适配雨雪、逆光复杂路况物理建模,硬件方案深度适配英伟达 Hyperion 智驾平台。六、底盘执行层:物理 AI 决策指令落地载体
6. 伯特利(603596)
国内少数同时实现 One-Box 线控制动、线控转向规模化自主量产的企业。承接域控下发的调速、避险物理控制指令,依靠毫秒级底盘响应调整车身姿态,WCBS 冗余制动系统满足 L3 自动驾驶安全标准,制动产品批量供货问界、比亚迪、小鹏、吉利等海内外车企。七、整车全栈自研两大标杆
7. 比亚迪(002594)
整车垂直整合标杆,自研璇玑车规智驾芯片、天神之眼智驾系统,自建整车动力学仿真实验室,实现电池、底盘、感知、域控全链条自研闭环。天神之眼 5.0 嵌入物理强化学习模型,在平价车型规模化落地城市 NOA 智驾功能。8. 小鹏汽车(09868.HK)
城市 NOA 物理 AI 算法标杆,自研 X-World 超大参数世界基座模型,采用 VLA 视语动力学一体架构,针对混行路口、湿滑坡道等复杂路况完成大量虚实物理仿真训练。自建万卡级智算集群加速模型迭代,XNGP 全场景智驾大范围落地,同时对外输出整套智驾技术方案。八、配套场景与传感硬件配套龙头
9. 凡拓数创(301313)
英伟达 Omniverse 官方合作服务商,自研 AI3D 数字孪生引擎,差异化聚焦整车道路级仿真场景搭建,模拟车流、路面材质、雨雪天气等可变物理环境,为广汽、长安等车企提供轻量化智驾训练场景搭建服务。10. 华阳集团(002906)
底盘动力学传感配套供应商,主营轮速检测、车身姿态感知硬件,采集车辆实时物理运行数据,供给域控制器动力学模型运算使用;同步配套车载 HUD、雷达结构件、高速连接器等汽车电子零部件,供给多家主流车企。产业链成长逻辑梳理
上游壁垒最高
索辰科技突破工业仿真软件国产化,工业富联保障高端算力硬件供给,技术壁垒与国产替代空间突出;
中游落地速度最快
域控、激光雷达、线控底盘硬件跟随 L3 装车潮快速配套,业务落地兑现效率高;
整车决定行业体量
比亚迪依靠庞大车型销量摊薄研发投入,小鹏凭借自研世界模型开展技术授权,拓宽增长渠道;
长期行业趋势
高阶自动驾驶将全面转向物理 AI 世界模型架构,纯视觉无物理机理的算法方案竞争力逐步减弱。
风险提示
本文仅为产业赛道、企业业务客观梳理介绍,不构成任何投资建议、个股买卖指导、收益预判。行业存在研发不及预期、量产进度延迟、下游需求波动、行业价格竞争加剧、技术路线迭代变更等经营风险,市场波动较大,相关标的估值受题材情绪影响显著,读者决策请独立判断、谨慎参考。