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汽车行业深度报告：AI系列深度01期：从数字AI通用底座到物理AI真实世界闭环
东吴证券
| 黄细里,童明祺
| 20260727
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📊 AI 智能摘要
核心观点
本报告探讨了AI技术从数字AI通用底座向物理AI真实世界闭环演进的路径，认为数字AI已实现语言、视觉等任务的统一模型，但物理AI将在真实世界场景中形成独立但互补的发展方向，智能驾驶是物理AI的代表应用。当前，世界模型与强化学习正推动物理AI从能力迁移走向大规模落地，是AI增长最具弹性的方向。
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关键数据
- **AI模型发展**：数字AI从专用架构转向Transformer统一底座，2025年模型参数规模从约13B增长至约50B，复合增长率显著。
- **物理AI关键指标**：2026年全球AI算力需求预计达5000亿美元，其中自动驾驶相关芯片市场规模可能突破1000亿美元。
- **行业渗透**：中国智能汽车渗透率或达65%，2026年L2+级自动驾驶新车销量占比预计超40%。
- **技术路径**：Waymo、小鹏等厂商已推进VLA架构，车端算力平台从Orin-U升级至Thor-U，峰值算力提升至200+TOPS。
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增持
风险提示
- ⚠ ⚠ 技术迭代不及预期：物理AI闭环成熟周期可能延长，世界模型研发进展低于预期。
- ⚠ ⚠ 数据隐私风险：自动驾驶数据采集与存储面临合规监管压力，可能影响数据规模。
- ⚠ ⚠ 商业化落地风险：Corner Case场景测试成本高企，可能拖累厂商盈利周期。
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- ⚠ *内容生成时间：2026年7月28日**
- ⚠ *数据来源：东吴证券《AI系列深度01期：从数字AI通用底座到物理AI真实世界闭环》**
内容由 AI 基于研报原文分析生成，数据来源：东方财富
| 生成时间：2026-07-27 16:30