在2026世界人工智能大会开幕式上，主席指出，人工智能正从"数字世界"走向"物理世界"。这一判断，为当下火爆的AI产业划定了一条清晰的主线：大模型、AIGC在数字世界的狂欢之后，AI的下一个战场是物理世界。

　　物理AI的赛道正在快速扩容。自动驾驶领域，Momenta（未上市，但已递交港股申请）、小鹏汽车（XPEV.N/9868.HK）持续迭代城市NOA功能；机器人赛道，优必选（9880.HK）的人形机器人已进入工厂实训；工业智能领域，海康威视（002415.SZ）、汇川技术（300124.SZ）推动产线智能化改造。这些应用看似各异，但背后有一个共同的底层需求：在真实场景落地之前，先在数字世界中进行充分验证。

　　因为物理世界与数字世界有一个本质区别：试错成本。

　　在数字世界，算法出错最多是推荐了一条不合适的视频。在物理世界，一辆自动驾驶汽车未经充分验证就上路，代价可能是交通事故；一台人形机器人直接在工厂调试，可能导致产线停摆。物理规律不会因为AI的"智能"而降低惩罚力度。

　　这意味着，AI进入物理世界，不能"裸奔"。它需要一个"缓冲带"——在真实场景落地之前，先在数字世界中进行海量、高频、闭环的验证。这个"缓冲带"，就是仿真平台。

　　仿真平台的核心价值，在于用软件定义物理规律。通过高精度物理引擎，仿真平台可以构建无限接近真实的虚拟场景，让AI算法在"安全沙盒"中完成数百万次的试错、迭代和优化。只有当算法在仿真环境中被充分验证后，才有资格进入物理世界。

　　从产业实践来看，这种"仿真先行"的模式正在成为行业标准。头部企业的仿真平台日均重建场景数千次，闭环验证次数达到数十万量级。这不是"锦上添花"的工具，而是"非有不可"的基础设施。

　　当AI从"数字世界"走向"物理世界"，仿真平台不再是配角，而是主角。它决定了物理AI能否安全、高效、低成本地落地，也决定了整个赛道的商业化节奏。

　　在这条从数字到物理的通道上，仿真平台企业正在从幕后走向台前。以Ansys（ANSS）、西门子（SIE.DE）、达索系统（DSY.PA）及五一视界（6651.HK）等为代表的物理AI基础设施企业，其仿真平台已支撑头部客户实现海量场景验证——它们不直接生产自动驾驶汽车，也不制造机器人，但它们是这些物理AI应用能够安全运行的"入口"和"守门人"。