世界模型为代表的物理AI将AI的能力链条从"感知—理解"扩展至"感知—预测—规划—控制"。除LLM的语言理解、知识调用和任务分解外，物理AI还需理解三维空间、物体状态、接触关系和动力学约束，并预测不同动作可能带来的结果。
物理AI通过学习环境状态及其随时间和动作发生的变化，为机器人建立可供推演的内部环境表征，使语言指令能够进一步转化为感知、预测、规划与控制。在这一框架下，VLA（视觉-语言-动作模型）将视觉和语言输入映射为机器人动作，世界模型则为动作选择提供未来状态预测和结果评估；两者逐步融合，有望推动机器人由单步操作走向多步规划、失败识别和自主恢复。
巨头用真金白银为"下一站"投票，物理AI扬帆起航。2026年9月28日，AMD宣布拟以约82亿美元全股票收购李飞飞创立的世界模型公司WorldLabs；英伟达形成物理AI布局，发布Cosmos3强化世界生成与动作预测。随着模型能力向物理世界延伸，物理AI的竞争将覆盖空间数据、物理仿真、机器人本体、训练算力和真实场景反馈等完整技术链条，从而为AI创造更大的商业化场景。

数采手套、灵巧手有望成为物理AI的核心增量环节

环节一：为什么数采手套有望成为新增量？

仿真平台无法很好地模拟真实世界摩擦力、微小形变等，需通过真实物理交互采集，数采手套中远期缺口大。物理AI核心需要的是物理状态数据——接触力、切向力、形变、接触时序等数据，而这些数据无法从互联网"爬"下来，只能靠真实物理交互一帧帧采集、一条条标注。
2026年初全球高质量真实物理交互数据存量约50万小时，而通用具身模型训练至少需要1000万小时级，存量不足需求的5%，智元提出“物理AI的GPT时刻需1亿小时真实世界数据”。
数据标准的升级直接把触觉从"加分项"变成"准入项"。大晓机器人提出的"信息密度定律"将具身数据分为五级：L1为普通互联网视频图像，L2加入基础动作与语言描述，L3包含人体/手部/物体轨迹等结构化状态，L4引入多视角、时空同步及机器人控制信息，L5则要求真实开放环境中，连续记录视觉、运动、声音、触觉、物体状态、失败恢复与长程上下文，迈入L5，世界模型才真正跨越"描述"，获得泛化、反思与自进化能力。在L5标准下，不带触觉的采集方案连入场券都拿不到，数采手套由此完成从"可选"到"必选"的身份切换。

核心环节二：灵巧手——遥操作真机数据核心来源之一

数采手套与灵巧手并非替代关系，而是"人端"与"机端"互补的两个数采方式，看好机器人触觉需求带动数采手套、灵巧手两类数采设备放量。
数采手套：人工穿戴即采、成本相对灵巧手低，可进入多种实际场景；但相对灵巧手的真机摇杆数据，需要进行数据重定向，主要为预训练与触觉表征学习。
灵巧手：机器人真机触觉数据来源，核心优势为基于机器人本体的动作标签精确、无需重定向、每条轨迹天然可执行；相对数采手套来说，灵巧手单价高、慢速，偏向于策略精调、真机验证等。
物理AI发展推动下，数采手套、灵巧手有望成为产业趋势中的核心增量环节，相关上市公司如下。
声明：本文所涉及个股或者公司仅代表与产业链或热点有关联，所引述的资讯、数据、观点均作为个人研究记录，提及个股、公司均作案例探讨，不构成任何买卖建议。

【慈星股份】

依托海外研发资源及三维编织技术，公司逐步探索电子元件与针织结构的一体化集成：智能手套方面，Steiger通过三维针织技术，将导电纱线、传感器及RFID等元件集成于织物，兼顾柔性、穿戴舒适性及信号传输需求，为手部数据采集提供硬件基础；机器人电子皮肤方面，公司围绕智能纤维、柔性传感及电子皮肤开展技术研发，未来有望向机器人触觉感知及物理交互数据采集等场景拓展。
【达瑞电子】
公司是消费电子功能性材料供应商。随着触觉数据采集设备对柔性导电、信号连接及结构防护材料的需求增加，公司现有材料与加工技术有望向触觉数据采集手套等终端的上游功能性材料配套环节延伸。
【福莱新材】
公司柔性传感器产线已完成调试优化，具备批量供货能力，产品逐步覆盖机器人灵巧手、智能穿戴及物理AI数据采集场景。
【长盈精密】
公司依托精密加工、多材料成型及规模化制造能力，公司向人形机器人、AI数据中心等新兴领域拓展，逐步形成从精密零组件到模组及整机组装的业务布局。

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*再次声明：在本文当中所涉及到的各类信息，全部都是来源于上市公司所发布的公告、行业协会以及持牌机构对外公开的研究报告。在此需要着重说明的是，文章未直接引用任何第三方投资建议或结论。本文的目的仅仅是作为一种探讨和研究，文中所阐述的所有内容，绝对不构成任何形式的投资推荐。

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