物理AI走强“带火”人形机器人概念股？技术成熟与商业化仍待验证

近日，物理AI题材在A股的热度走高，多只相关概念股迎来涨停。之后，部分公司相继发布交易异常波动公告，有公司提醒称“存在市场情绪过热及非理性炒作情形，可能存在非理性交易行为，交易风险较高”。

经历10月27日短暂回调后，10月28日物理AI题材热度再次升温，与之相关的人形机器人概念股指数盘中涨超5%。

香颂资本执行董事沈萌向记者分析称，本次行情属于受到个别产业事件而非价值基础带动的波动，投资者情绪是主要驱动力。他认为，目前物理AI仍处于学术探索和研发阶段，商业化场景缺乏足够的尝试。

物理AI题材升温，人形机器人概念股反弹

中国信通院发布的《具身智能发展报告（2026年）》提到，物理AI以突破传统模型“只会表征、缺少物理约束”的局限为目标，指的是通过把物理规律嵌入感知、推理、生成和行动全过程，使人工智能具备更强的真实性、可靠性和可部署性。

近两年，物理AI也成为了行业关注的焦点。在10月21日GTC演讲中，和此前对外表达的观点相似，英伟达CEO黄仁勋再次提到“物理智能是AI的下一波浪潮”，并称出货量最大的物理AI应用是自动驾驶。

在通用性和终极形态上，机器人则被多位行业人士认为是物理AI的核心载体。

就在黄仁勋演讲次日（10月22日），宇树科技创始人王兴兴在一场大会上表示，大模型不断迭代下，物理AI或将迎来更多进展，快的话可能一到两年，慢的话可能两到三年。

在两场大会前后，物理AI这波行情已经开始发酵升温。

沈萌还补充称，之前AMD高价收购李飞飞的世界模型公司同样起到了催化剂的作用。此外，一些地方政府还印发了政策支持物理AI及相关产业发展。

记者注意到，相关概念股多日势头强劲，其中数据采集、仿真平台等受到较多关注。10月19日至10月28日，凡拓数创收获三个涨停板，并于10月26日创下股价新高70.78元/股；截至10月26日六个交易日累计涨幅翻倍。世纪恒通此前收获一个涨停板，10月26日涨幅再达17.74%。奥比中光股价走高，七个交易日累计涨幅近50%。

值得注意的是，人形机器人板块也受到一定提振，10月19日至今指数区间涨幅超8%。细分概念下，滚柱丝杠、减速器轴承、电子皮肤等相关公司被看好。大业股份、福莱新材等多股连续几日上涨，福莱新材更是走出五个涨停板。宇树科技股价也呈修复反弹，市值重新站上2500亿元。上纬新材也在10月26日录得涨停，10月28日盘中触及涨停。

在此之前，人形机器人板块自9月下旬后指数整体下行。个股方面，宇树科技自上市后股价一度承压，并在10月15日创下阶段最低股价、接近400元/股。

短期行情中的资金进退

Choice数据显示，在本次短期行情中，部分相关概念股还登上龙虎榜。

比如凡拓数创多日交易表现活跃。具体来看，龙虎榜数据显示，在行情发生初期10月20日，该股票合计净买入资金超7500万元。买方席位前5中，机构专用占据四席。与之相对的，卖方席位前5中，国新证券北京分公司、联储证券杭州环城北路占据两席。

之后几个交易日，资金分歧显现。10月21日-23日，卖出资金居多，合计净买入分别为-1082万元、-2254万元、-1506万元。尤其是在10月23日，两家机构专用席自身的卖出额均高于买入额，其选择在涨停日兑现。游资席位开始成为买方的重要力量，如东莞证券南京分公司、中信建投福州东街接替机构成为当日的买方。到了26日，买方席位前5中已没有机构专用席位，机构还在当天卖出超亿元；进入27日，买卖趋于均衡。

整体来看，机构是该公司行情早期的发动者，随后游资参与其中。

值得注意的是，今年6月份物理AI概念股也曾经历一波上涨的行情。当时，天娱数科收获多个涨停，而后发布公告澄清称没有物理AI业务。据媒体报道，那个时候也有游资、机构参与其中。

而对于本次行情，多家上市公司随后也发布公告提示相关风险“泼冷水”。

10月23日，凡拓数创表示，公司股票交易严重异常波动，短期涨幅较大，换手率较高，存在市场情绪过热及非理性炒作情形。据了解，该公司的主营业务是3D可视化产品及服务、数字一体化综合服务、AI3D数字孪生产品及解决方案等。最新财报显示，今年前三季度凡拓数创仍处于亏损状态，归母净亏损达1.23亿元。

大业股份更是多次发布公告澄清业务情况。“公司现有主营业务仍以胎圈钢丝、钢帘线以及胶管钢丝的研发、生产和销售为主，公司机器人腱绳产品目前尚处于研发送样阶段，尚未实现量产，未产生实质性收益。”该公司表示。

沈萌提醒称，目前物理AI的相关行情仍由情绪驱动。物理AI的特征以及如何转化为实际生产力等关键问题，在行业内都没有取得共识，商业变现更是存在难度。

宇树科技也在公告中表示，人形机器人行业尚处于商业化早期，技术成熟度、下游市场需求培育、 产业链配套能力均存在不确定性。物理AI技术从实验室演示走向真实场景的规模化落地仍面临感知精度、运动控制稳定性、数据积累及软硬件协同等多重挑战，相关技术路径与商业模式的成熟尚需时间验证。