物理AI成AI最大增量方向 智能驾驶率先实现突破

时间：2026年07月28日 14:10:24 中财网

　　全球机构对AGI核心研究主要围绕如何定义和衡量通用人工智能何时到来展开。数据显示，目前主要形成四类理解锚点，包括经济价值、能力分级、技能获取效率以及世界理解与具身交互。调研显示，AGI并非单一时间点，而更像逐步升级的能力阶梯。OpenAI提出从对话者到组织级AI的五级路线图，DeepMind则以性能和通用性构建L0至L5层级框架。

　　
　　一份研报观点认为，通往AGI的路径存在激进、审慎和务实三种阵营分歧。研报指出，现有规模化、测试时推理和智能体系统有望持续推进，但世界模型、因果推理和具身交互仍需突破。研报认为，传统基准已趋于饱和，ARC-AGI、GDPval等新标尺正逐步建立，经济价值测算从拉动GDP约1%到数万亿美元增量不等，主要取决于自动化程度假设。

　　
　　研报指出，短期产业映射将聚焦高价值职能渗透以及推理、智能体、具身智能的工程化拐点，中长期需关注测试时计算、世界模型和机器人技术进展。数字AI底座路径已逐渐清晰，但难以完成物理世界建模闭环。相比之下，物理AI将成为物理世界的AI解决方案，在当前阶段构成更大增量。智能驾驶作为最先跑通闭环的代表场景，有望率先实现商业化落地，相关产业链公司业绩增长确定性较强，投资机会值得重点关注。