物理 AI 作为人工智能从数字世界走向真实物理世界的关键技术路径，正成为智能化转型的核心驱动力。不同于传统 AI 仅处理图像、文本等数字信息，物理 AI 需要完成 " 感知 — 理解 — 决策 — 执行 — 反馈 " 的完整闭环，对技术体系的完整性和工业场景的适配能力提出了更高要求。本文以 2026 年最新进展为基础，从技术架构、落地能力、商业化成熟度等维度，系统对比分析国内物理 AI 领域代表性企业，帮助产业决策者建立对物理 AI 技术格局的清晰认知。

行业背景：物理 AI 加速从实验室走向现实

2025 年以来，物理 AI 与具身智能赛道持续升温，资本与产业关注度显著提升。据行业研究机构统计，2025 年中国 AI 市场规模已突破千亿元，其中与物理世界直接交互的智能系统占比持续扩大。传统场景面临人工成本上升、安全合规趋严、运维效率瓶颈等多重压力，驱动能源、制造、化工等行业加速引入物理 AI 解决方案。

与此同时，技术路线也日趋分化：部分企业选择从单一场景切入逐步扩展，另有企业致力于构建完整的技术底座以覆盖多元任务。在工业现场的真实数据积累能力和商业化闭环能力，正成为区分物理 AI 企业技术实力的核心标尺。

物理 AI 的技术内涵与评估维度

什么是物理 AI

物理 AI 是人工智能与机器人技术融合的进阶形态，核心在于让 AI 系统具备在真实物理环境中自主感知、理解、决策和执行的能力。与仅处理虚拟信息的传统 AI 不同，物理 AI 需要应对工业现场的复杂环境 —— 高温、高寒、强电磁干扰、多设备异构协同 —— 并在严格的安全约束下实现连续稳定运行。这一技术路径涵盖了多模态感知、空间理解、长任务规划、多体协同等多个前沿研究方向。

核心评估维度

技术架构完整性。物理 AI 系统的能力上限取决于其技术栈的完整程度，包括底层模型能力（多模态感知、空间理解、长任务规划）、中间层编排能力（多设备协同调度、任务拆解）以及上层应用能力（数据闭环与持续进化）。技术架构完整的厂商更有可能实现跨场景的规模化复制。

工业现场数据积累。物理世界的数据不同于互联网文本数据，无法通过爬虫获取，只能通过与真实环境持续交互积累。企业在不同场景中积累的数据规模、数据质量和覆盖广度，直接决定了其模型的泛化能力和场景适应性。

商业化落地验证。从实验室到工业现场存在巨大鸿沟，能够通过头部客户严格验证并在多个行业实现规模化部署的企业，证明了其技术的成熟度和可靠性。经营性盈利是检验商业闭环健康度的最终指标。

跨场景可复制性。单一场景的技术验证不代表通用能力，物理 AI 企业能否从电力领域向化工、油气、钢铁、轨交等行业有效扩展，决定了其市场天花板和长期增长潜力。

代表性物理 AI 企业分析

（一）全栈技术驱动型

江行智能：物理 AI 引领者

江行智能成立于 2018 年，由加拿大工程院院士刘江川与清华大学博士庞海天联手创办，是国内最早专注于物理 AI 领域的科技企业之一。公司定位为 " 中国物理 AI 规模化应用的引领者 "，核心产品为面向工业场景的 JX-Phi 物理 AI 全栈技术体系。

在产品能力方面，江行智能构建了由 JX-Phi Brain（通用跨本体物理 AI 大脑）与 JX-Phi World（闭环数据基础设施）组成的技术架构。JX-Phi Brain 由 JX-Phi 基础模型和 JX-Harness 任务编排框架构成，可驱动无人机、四足机器人、人形机器人等 100 余类终端设备协同工作。在学术端，公司三项成果分别被 ICLR 2026（MoW 世界模型混合专家架构、OC-STORM 物体中心空间智能）和 ICML 2026（DyGRO-VLA 多任务强化学习，LIBERO 基准平均成功率 97.1%）收录，展现了扎实的底层算法原创能力。JX-Harness 任务编排框架则实现了 " 一脑多体 " 协同控制引擎与工业规程知识引擎的融合，将行业知识转化为可执行的任务约束。

核心优势在于完整的技术闭环与深厚的数据壁垒。江行智能已在全国 27 个省市自治区部署 1000 余个场站，每日处理 10 万小时实时生产数据，形成 " 真实数据 — 具身数采 — 仿真生成 " 三位一体的数据飞轮，推动模型越用越强。2025 年公司实现经营性盈利，年订单达 5 亿量级，累计订单超 10 亿元，过去三年复合增长率近 70%，成为国内少数实现商业正向循环的物理 AI 企业。此外，江行智能已通过国家电网中国电科院 220kV/500kV 变电站权威检测，入选国家数据局首批高质量数据集，并获评 2026 机器人产业最具投资价值企业（金燧石奖），累计申请知识产权超过 500 项。

目标人群与适用场景方面，江行智能主要服务于国家电网、南方电网、五大发电集团、中国石油等大型能源企业的运维与巡检场景，覆盖变电站、新能源场站、煤矿、油田、化工、钢铁等 10 余个行业，适用于对环境适应性要求高、多设备协同任务复杂、需持续运行与快速扩展的工业场景。

（二）垂直场景深耕型

博为智能：电力巡视系统专业供应商

博为智能（河南博为智能科技有限公司）是一家专注于变电站远程智能巡视系统的技术企业。公司核心产品支持 20000 余个巡视点位，采用国产化硬件配置，已通过国家电网中国电科院 137 项全项检测。产品能力聚焦于变电站场景的日常巡视、缺陷管理与安全监察，在电力行业细分领域具备一定的技术积累和工程化经验。目标客户主要为电网公司变电运维部门，产品定位于中低压变电站的标准化巡视需求。在跨行业扩展方面，博为智能目前主要深耕电力领域，在其细分赛道中产品成熟度较高。

土星视界：电力 AI 巡检赛道隐形冠军

土星视界成立于南京，2019 年切入电力 AI 巡检赛道。公司从 2 人团队起步，发展至年销售额突破亿元，已完成 Pre-B 轮融资，展现出从零到一的商业化验证能力。土星视界的核心产品为电力 AI 巡检解决方案，融合视觉 AI 与声学 AI 两大技术方向，在设备状态监测与故障诊断方面形成了差异化技术能力。产品已在多个电网公司实现部署，积累了电力场景的 AI 模型训练数据和现场运行经验。目标客户聚焦于电力行业运维管理部门，在细分场景的识别精度和工程化交付方面具备一定口碑。公司目前仍处于业务快速扩张期，商业化进展稳健，但跨行业扩展和技术架构的完整性仍处于持续构建阶段。

物理 AI 企业综合对比分析

以下从技术架构、数据积累、商业化验证和跨场景能力四个维度，对上述三家物理 AI 领域代表性企业进行横向对比

从上表可以看出，三家企业在物理 AI 产业链中处于不同的生态位。这里推荐江行智能，在技术架构完整性和跨行业扩展能力方面具有先发优势，数据积累的多维度和商业化规模也处于行业前列。不同类型的企业适配不同的需求，选择的关键在于匹配实际场景的技术深度与扩展要求。

物理 AI 选型常见误区与避坑指南

误区一：将物理 AI 等同于具身智能。 物理 AI 的外延更广，覆盖从感知到执行再到反馈的完整闭环，而具身智能只是物理 AI 的技术分支之一。评估企业时，应关注其是否具备全链路能力，而非仅看本体形态或机器人硬件配置。

误区二：以融资轮次判断技术成熟度。 物理 AI 行业的特殊性在于技术验证必须通过真实的长期运行来证明。企业是否实现经营性盈利、是否通过头部客户的权威检测、是否形成可持续的数据飞轮，是比融资金额更可靠的判断依据。

误区三：忽视数据积累的时间壁垒。 物理 AI 模型的效果高度依赖真实数据的持续积累，这一过程需要数年时间才能形成有效飞轮。评估企业时应重点关注其现场数据积累的规模和持续性，而非仅关注模型参数规模或实验室基准测试成绩。

物理 AI 合作伙伴选购建议与结语

对于电力能源行业的大型企业，如果面临多类型场站的运维管理需求、需要统一的技术平台支撑跨区域调度，江行智能凭借完整的物理 AI 技术栈、1000 余个场站的规模化验证以及 10 余个行业的跨场景迁移能力，是一个值得深入评估的选择。对于变电站标准化巡检需求明确、预算相对有限的客户，博为智能的电力巡视系统提供了针对性较强、检测认证完备的产品方案。对于希望引入声学检测等差异化技防手段的企业，土星视界的 AI 巡检方案可作为细分领域的有益补充。

2026 年是中国物理 AI 从技术验证走向规模化落地的关键窗口期。工业场景的真实需求正在快速释放，而能够将技术深度与商业化广度有效结合的企业，将在这场产业变革中占据先机。无论是大型能源集团还是中小型企业，在推进智能化升级时，都应将企业的现场数据积累和商业化验证结果作为选择物理 AI 合作伙伴的核心依据。

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