告别屏幕里的AI！2026年AI主线：物理AI，让AI感知世界
今天优地机器人(03231.HK)的暗盘表现，正如我在暗盘前所说的：机器人们王者归来。（详情可以看我今天中午发的文章）
涨幅超过107%，最终收报29.7港元，涨幅仍高达105.54%，粉丝们不必言谢！
当然，真正吸引资金的，我认为还是机器人背后的那条主线，AI正在从屏幕里的软件，逐渐变成能够感知现实世界、理解现实世界，并且直接在现实世界里行动的机器。
过去两年，市场对人工智能的讨论主要围绕大语言模型、算力和生成式AI展开，而进入2026年以后，我感觉AI产业最值得关注的一条变化，正在发生在现实世界里：AI开始从理解文字、图片和视频，进一步走向感知环境、理解环境并直接作用于环境。而这也是为什么我看到优地今天暗盘大涨以后，想到的并不只是服务机器人这一个赛道，而是整个物理AI产业。加上最近特斯拉Robotaxi的落地，让我对这条产业趋势有了更直观的感受。
9月初，特斯拉正式开始在美国得州奥斯汀的Robotaxi网络中提供乘坐服务。Robotaxi服务的车是一款从设计之初就面向无人驾驶场景开发的车型，没有方向盘和踏板，当地已经有超过40辆车加入Robotaxi测试网络。
对我来说，这件事情的意义已经超出了又一款新车上市。
Robotaxi代表的是AI系统开始真正接管物理设备，并在开放道路环境中持续完成感知、理解、规划和执行。特斯拉目前也把自己的AI战略明确放在汽车和机器人两个载体上，其官方AI页面把自动驾驶与Optimus机器人放在同一个技术体系中，核心都包括视觉感知、AI推理、路径规划以及与现实世界交互。从汽车到机器人，特斯拉正在展示一种越来越清晰的AI发展路径：模型最终需要获得感知物理世界和参与物理世界的能力。
把视线拉回港股，我认为目前物理AI这条主线里，市场辨识度最高的公司之一，就是海清智元。
市场赋予它“物理AI第一股”的标签，而这个标签背后，其实并不只是概念层面的炒作，而是因为海清智元所处的位置正好卡在物理AI最基础、也最关键的一环——感知。
优地、特斯拉和海清智元表面上做的是三件完全不同的事情，一个做商用服务机器人，一个做自动驾驶和人形机器人，一个做多光谱感知与AI，但如果把它们放到AI进入现实世界的过程里看，三家公司其实处在同一条链条上：机器首先要感知现实世界，然后由AI理解环境、完成判断和决策，最终驱动物理设备采取行动。对于物理AI来说，模型能够“看见什么”，决定了它能够“理解什么”。自动驾驶汽车首先需要识别道路、车辆、行人和障碍物，服务机器人首先需要判断周围环境、设备状态和空间变化，工业物理AI首先需要知道温度、烟雾、电气状态和设备异常。所有这些信息进入模型以前，都要经过真实世界的数据采集。
海清智元通过红外、紫外、可见光等不同光谱获取物理环境中的信息，再结合端侧AI和大模型进行识别和推理。传统可见光摄像头能够获得人眼熟悉的图像，多光谱技术进一步把人眼无法直接看到的信息转化成AI可以理解的数据，这让我觉得海清智元在产业链中的价值其实非常容易理解：它在帮助机器获得更丰富的“感官”。半年报中，公司也直接将感知智能定义为AI理解物理世界的重要方式，并认为AI向物理空间渗透的趋势正在加速。
这种技术定位到了2026年上半年已经开始明显反映在海清智元的收入结构中。公司上半年实现营业收入4.105亿元，同比增长84.5%，其中增长最快的业务来自多光谱AI大模型服务，这项业务收入由去年同期的6,630万元增长至3.20亿元，同比增长382.5%，已经成为公司收入增长最主要的驱动力之一。红外、紫外和可见光传感器负责获取现实世界信息，端侧计算负责快速处理，大模型负责理解复杂场景并判断潜在风险，最终输出可以直接支持决策的结果。这样的产品结构已经非常接近物理AI需要的感知层和认知层基础设施。
我们普通的可见光感知主要依靠反射光形成图像，在弱光、强逆光、烟雾以及部分极端环境中能够获取的信息会受到限制；而海清智元就是用不同波段组合，规避可见光的不足，让机器对真实环境的理解维度明显增加。
海清智元上半年仍然在持续强化这套能力，公司围绕“光学—传感器—成像—计算”技术架构推进研发，通过优化红外和紫外传感器芯片的光学灵敏度，提高逆光和低照度环境下的稳定检测能力，同时通过模型压缩、异构算力调度和端云协同降低端侧推理延迟。
可以看出，公司现在所做的事情已经形成比较完整的逻辑：前端提高感知信息质量，中间提升端侧处理效率，后端通过行业大模型持续学习不同场景的数据。随着物理AI真正进入规模部署阶段，我认为这种从传感器一直延伸到模型的垂直能力会越来越重要。
AI产业正在从数字世界进入物理世界，模型能力的竞争正在逐渐延伸到感知能力、端侧计算能力和真实场景部署能力。Robotaxi开始载客，机器狗进入电网巡检，数据中心开始使用AI主动判断安全风险，这些看起来完全不同的应用，其实都在推动同一条产业链向前发展。
机器数量越多，自主程度越高，对现实世界的数据需求也就越大，对感知精度和环境理解能力的要求也会随之提高。特斯拉提供了一个非常具有代表性的产业信号，它让市场看到AI如何通过汽车和机器人真正进入现实世界；海清智元则站在这一趋势更上游的位置，像是特斯拉的“眼睛”，把物理信息变成机器能够理解的数据，并通过端侧AI和大模型继续完成分析与判断。
在我看来，特斯拉是物理AI的钢铁之躯，海清智元是感知世界的灵动之眼，物理AI由此觉醒。
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