8月10日我在雪球专栏写了如下几句话：“工业富联被公认为物理AI领域的绝对龙头，其地位源于在算力基础设施、物理AI技术落地、全球产业链整合及战略布局等方面的综合优势。”那是问的DS。
现在我们试图用串联的形式从更具有逻辑性的角度再讲讲。
一. 物理 AI 场景很大很现实也很市场
不久前的WRC NVIDIA Physical AI，Omniverse和仿真技术副总裁Rev Lebaredian曾带来一个主题分享《物理AI和通用机器人的大爆发》。与黄仁勋的“物理AI是 AI 的第三次浪潮”前后呼应，其实核心就是把牛顿力学、材料特性、热力学等物理规律“内嵌”到 AI 的推理链条里，使 AI 第一次能对“真实物理后果”负责。
从 技术面看，一旦 AI 拥有“物理常识”，机器人、自动驾驶、柔性制造一切的一切就从“按程序走”变成“按因果推理走”，然后可泛化到无数长尾场景——这是“大场景”的本质。
从市场面看，因为工业仿真和数字孪生已经成为现代工业领域中利用数字化技术优化生产和运营的重要手段，仅工业仿真和数字孪生一项，全球市场规模已接近 200 亿美元，年复合增速 30%+；自动驾驶、仓储物流、能源、智慧城市等等都是十倍于工业仿真的潜在空间。----
基于广阔的无所不包的场景，市场规模十分巨大，难以计量。
二.物理AI的未来异常美妙，而我们已经冲出跑道
在物理AI竞赛场上，人类确实只是在听到发枪令后处于起跑阶段。从赛程看，目前落地最成熟的只是“仿真→合成数据→小规模部署”的闭环，真正在工厂 7×24 小时跑的大模型还很少；数据、算力、安全标准都处在 0→1 阶段。
但是，人类已经可以预料到终点的那条绿色重点线。
技术路径已经收敛：英伟达用 Isaac Sim + Omniverse 做仿真、GR00T 做通用机器人模型、Jetson/IGX 做边缘实时算力，这一套已被鸿海、西门子、宝马、通用汽车等头部客户验证。
商业路径同样也已经收敛：所有工厂最终都会变成“数字孪生先行→AI 策略下发→实体执行→数据回炉”的闭环，这套模式一旦跑通，复制成本极低——这就是“终局画面”。
三.先知先觉的工业富联领跑于制造业，而它的事业是所有制造业未来追逐之梦
工业富联的母公司鸿海精密拥有全球最大、最复杂的电子制造场景，等于拥有别人拿不到的“物理 AI 训练数据金矿”以及海量数据。
2025 年开始，鸿海在美国德州休斯顿工厂用英伟达 Omniverse + Isaac Sim 建称了全球首条人形机器人产线，它把 AI 服务器生产环节全部数字化，再把训练好的模型反向部署到人形机器人上，实现“自己造自己”。，工业富联作为鸿海旗下负责“工业互联网＋高端智能制造”的子公司，承担其中的设计、仿真、数字孪生和部分制造业务。
对 AI 产业本身，鸿海以及旗下工业富联，把“大模型”从云端带到了工厂地面，完成了“感知–决策–执行–反馈”的实体闭环，标志着 AI 从“纯虚拟”进入“物理世界”，因此被称为“AI 下一阶段的基石”。
可以想见，一旦鸿海跑通，意味着任何离散制造（3C、汽车、锂电、光伏）都可以复制同一路径：
1. 产线数字孪生 。
2. 合成数据训练物理 AI 。
3. AI 模型下发给机器人/AGV/机械臂。
4. 实时数据回传继续训练。
……这势必成为全球制造业的必由之路。
物理 AI 让机器第一次“懂物理”，场景天然覆盖所有现实产业；技术路线已清晰，而产业渗透率几乎为零，但因为有了鸿海和它的工业富联，凭借全球最大制造场景率先跑通样板，等于给全球制造业画出一张“标准路线图”，因而成为 AI 进入“实体智能时代”的奠基石。
