①OpenAI发力端侧AI，计划2026年年内发布首款设备，产业链估值折价存在修复空间；②端侧模型从1B跃迁至30B级是“能力奇点”，端侧SoC需求曲线或被重写，国内各家芯片公司的侧重点各有不同；③端侧AI是物理AI的神经末梢，物理AI是端侧AI的价值放大器，机器人端侧算力单机价值量大幅增加。

①机器人物理AI所需数据范式极为复杂且庞大，在预训练中40%为EGO数据，这两家企业分别参股了国内Ego数据采集龙头；②预训练数据相比后训练更为庞大，仿真数据为预训练中Ego数据的补充，这两家企业为国内仿真数据采集龙头；③机器人产品预计自2026年起进入未来三至五年的大规模商业化阶段，或率先在工业场景放量，具备工业机器人业务能力的企业有望业绩提升。

①AI互动短剧已出现留存提升案例，分支剧情与角色互动拓宽付费场景，这几家企业的互动内容制作和运营业务有望受益；②国家级数据运营主体落地有望改善供需对接与授权效率，拥有版权运营及数据加工业务的企业有望受益；③物理AI推动机器人训练向复杂任务扩展，高质量动作数据与仿真场景需求增加，这家企业拥有具身智能仿真平台，其稀缺机器人训练数据价值强。

①物理AI“训练数据”存在刚性供给缺口，真实物理数据与软件AI数据获取逻辑完全不同，相关厂商具备行业独占性；②除机器人以外的物理AI应用方向，流程工业有望成为物理AI优先落地场景，这个细分环节卡位AI决策与机器执行的桥梁；③这个行业或是物理AI产业链中具备预期差的新增方向，受益训练端和推理端同步增长的算力需求。

①部分飞行汽车型号已完成适航取证并进入交付阶段，这家企业通过收购飞行汽车核心资产已拓展至eVTOL业务；②电推进系统既是新增硬件环节又占据最高成本比重，这家企业已开始为飞行汽车机型提供电推进开发和配套服务；③航电、飞控和能源系统在飞行汽车领域同样占据高成本占比，这些企业已逐步进入该领域成为零部件供应商。