► 一、GPT-6 Astra 破界与 GTC 筑基：物理 AI 走向全栈落地

本周物理 AI 在模型能力与算力基建两端迎来关键突破。一方面，通用模型 GPT-6 Astra 在 " 无微调 " 状态下，凭借推理能力直接控制机械臂，在零样本基准测试中以 69 分登顶，实机抓取成功率达 95%，证明了通用 AI 能力向物理世界迁移的潜力，打破了专用模型壁垒，尽管其高精度任务成功率仅 10% 且耗时较长。另一方面，英伟达 GTC 大会将物理 AI 作为主线，提出 " 算力即数据 " 逻辑，发布数据工厂蓝图与部署仅需 14 天的 DSX POD 基础设施；推出 Groot N1.7 人形机器人模型与 Agile ONE SN 平台，并将物理 AI 从自动驾驶、边缘计算延伸至轨道计算。这两大进展共同展现了物理 AI 正从单一的模型泛化突破，走向依托强大算力底座的全栈生态演进。

► 二、OpenAI 谋硬件数据闭环，世界动作模型走向融合

根据 36 氪报道，OpenAI 确认下场自研人形机器人，从投资 Figure 转向自建整机。官网连发 19 个机器人岗位，涵盖控制系统、执行器与制造供应链，意图自研核心硬件并搭建真实数据采集体系，将数据闭环握回自己手中，以应对 Figure 终止合作带来的数据断层。尽管面临 " 仿真到现实 " 的执行鸿沟，以及特斯拉、小鹏在量产节奏上的领先，OpenAI 仍计划在 2027 年推出演示原型。与此同时，物理 AI 底层算法正走向架构收敛：英伟达与哈佛的 Hydra-0 通过统一动作流接口，将机器人运动误差降低 90.4%；云深处 DR-WM-1.0 首次引入物理属性先验；智元 GE-Act 2.0 将预测与生成整合，在 3 万小时数据下将陌生场景零样本成功率提升至 44.1%。这两大动向表明，物理 AI 正通过巨头的硬件自研与底层算法融合，加速打通 " 数据闭环 " 与 " 先想再动 " 的完整技术栈。

数据采集：福莱新材、奥比中光、龙旗科技、海天瑞声、利亚德、宝通科技、风语筑等；

仿真平台：凡拓数创、索辰科技等；

Open AI 机器人：长盈精密、奥普特、科森科技、兆威机电、领益智造等。

风险提示：物理 AI 算力基建投入高企、虚实迁移鸿沟及长尾高精度任务成功率极低仍存不确定性，行业资本狂热下规模落地与业绩兑现或不及预期，投资需关注技术收敛与估值回调风险。

证券分析师：刘泽晶 S1120520020002；

发布日期：2026-10-24；

《周观点：通用模型破界与软硬全栈闭环：物理 AI 迎来全面爆发》

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