Physical AI：德意志银行认为，实体AI正从屏幕内的智能走向机器人、自动化及最终的外太空基础设施

概览

这份主题报告考察AI如何从屏幕内的应用走向能够在现实世界中行动的机器。德意志银行将Robotaxi、人形机器人、工业机器人和太空基础设施的发展，与庞大的AI投资周期、劳动力约束，以及解决数据、零部件和基础设施瓶颈的需求联系起来。

核心观点

德意志银行将实体AI定位为AI投资周期的下一阶段：智能正从模型和软件走向Robotaxi、人形机器人、仓储机器人、无人机和手术系统，并由边缘计算和基础模型支撑。报告指出，市值$1tn俱乐部在五年内已超过翻倍，十大成员中有七家是半导体公司；Tesla和SpaceX被列为其余从事AI的公司。报告还引用Amazon、Microsoft、Alphabet、Meta、Oracle和SpaceX合计2026年资本开支为$865bn。尽管这些支出支撑市场和经济，报告回顾1996–2000年美国电信投资后，大量光纤在行业下行四年后仍未点亮，以说明资本开支超级周期的执行风险。 Robotaxi被视为首个实质性的现实世界部署。报告称Waymo在14个都市圈运营4,000辆自动驾驶车辆，每周付费乘车超过500,000次，累计自动驾驶里程达200m，并以每周1m次乘车为目标。Tesla的Cybercab商业服务据报于9月3日在Austin启用，且没有方向盘或踏板；中国在北京、上海、广州和深圳的付费自动驾驶服务约有2,000辆车。德意志银行估计Waymo每车英里的全成本为$1.23，其中包括按$105,000车辆和175,000英里计算的$0.60折旧、$0.09远程协助、$0.26车场清洁和维护、$0.23保险及责任成本，以及$0.05能源成本。报告认为，即使在完全优化之前，这一经济性也已具吸引力。 报告将劳动力短缺视为自动化需求的强大驱动因素。其引用的数据显示，截至2026年年中净移民预计为321,000，低于2024年的2.7m；劳动力增长接近零；维持就业平衡所需的招聘不足10,000份/月，为65年来最低；生育率自2008年以来低于更替水平；到2033年预计有1.9m个制造业岗位无法填补。因此，回流制造不仅需要工厂，也需要工人，制造商据称将技术工人置于关税之上，视为约束性因素。在此背景下，德意志银行估计人形机器人的原始运营成本为每有效工时$5.86，包括$1.79折旧、$1.34维护和备件、$1.52监管、$1.07车队软件和$0.14能源成本。按每名工人配备两台机器人计算，该成本升至$11.72。报告称人形机器人2026年出货量快于预测，全球出货量约50,000，而此前估计也约为50,000；中国上半年生产超过40,000台，对应88%的份额。 报告将训练数据视为关键技术障碍。文本模型可利用海量人类书写语料，但机器人学习需要动作、物理具身和失败数据。人类视频通常不包含关节角度、扭矩、夹爪状态、相机标定或失败尝试。德意志银行比较四种数据路径：远程操作每名操作员每小时可提供5–50个片段，保真度高但每可用小时成本为$35–60；仿真可在一夜间生成数百万片段，成本低于$1，但需要现实世界捕捉来构建和验证环境；人类视频几乎无限且成本低，但缺乏核心动作数据；车队学习可随已部署机器人规模扩大，但前提是先拥有安装基础。报告提出的顺序是汇集示范、验证仿真、从视频推断动作、先在狭窄且可重复的任务中部署，并利用运营设备同时产生回报和收集未来任务所需数据。报告还指出，经验证的仿真不必精确复现现实成功率，只需能正确排序模型检查点。 实体AI硬件还面临供应链集中问题。德意志银行称，每个关节电机都需要钕，而中国精炼约90%的全球供应；美国尚无规模化精炼能力，新产能建设需要多年。人形机器人需要30–40个精密关节；日本的Harmonic Drive被认为处于领先地位，中国挑战者正在缩小差距，而美国没有规模化供应商。电池方面，报告将CATL列为领先者，LG和Panasonic紧随其后，并认为即使电动汽车投资已在美国形成部分电池产能，人形机器人未来多年仍可能处于亚洲成本曲线上。 最后一条主线将实体AI延伸至数据中心和太空。德意志银行认为，选址争议、更长的并网排队和社区缓解措施，可能使陆地数据中心的土地和建设成本年增速从基准情景的2%升至6%。其假设电力和制冷成本每年上涨4%，服务器成本每年上涨2%，而基准情景分别为下降3%和1%。电气和机械技工也是进一步约束，承包商进入2026年时据报短缺约349,000名工人。报告将轨道计算视为一项长期潜在应对方案：晨昏轨道可提供接近全天候的日照和高40%的光照强度，轨道数据中心最初可服务地球计算需求，之后支持离地扩张。 机器人是月球和火星场景的核心，因为地球外的人类劳动仍极为昂贵。德意志银行估计，Artemis III式SLS/Orion发射成本为$4.1bn，约对应96个有效地表工时，即每名宇航员每小时约$42.7m，尚未包括着陆器和宇航服成本。相比之下，一台价值$200,000、以$50,000/kg运送、在五年内工作12,000小时的太空级人形机器人，成本约为每小时$350，低五个数量级。月球2.6秒的往返通信延迟使地球操作员仍能参与闭环；而火星单程延迟为4–24分钟，发射窗口为26个月一次，且单程飞行需六至九个月。报告结论是，火星排除了远程操作，因此自主机器将是在人员到达前建设基础设施的首批劳动力。

分析框架

报告先从AI资本开支周期的规模切入，再分析现实世界部署的经济性，随后用劳动力短缺、机器人训练数据限制、零部件供应链和基础设施成本检验其论点。报告采用单位成本和每有效工时成本比较来评估自动化经济性，并将同一逻辑延伸至陆地数据中心、月球作业和火星。

方法论与常识提炼

• 行业/产业分析框架供需框架

  劳动力供给约束与自动化需求

  报告将劳动力增长疲弱、移民减少、退休和制造业岗位空缺，与实体自动化需求上升联系起来。

• 行业/产业分析框架产业链上中下游传导

  实体AI零部件供应链

  分析从机器人部署追溯至稀土磁体、精密减速器和电池等投入品，强调地区集中度和产能约束。

• 其他

  单位经济性比较

  报告比较自动驾驶汽车每英里成本、人形机器人每有效工时成本和月球劳动者每工时成本，以解释机器人部署何时可能具备经济性。

关键数据

• 合计2026年资本开支$865bnAmazon、Microsoft、Alphabet、Meta、Oracle和SpaceX合计
• Waymo运营情况14 metros; 4,000 AVs; >500,000 paid rides/week; 200m cumulative autonomous miles公司目标为每周1m次乘车
• Waymo每车英里全成本$1.23包括折旧、远程协助、车场运营、保险和能源
• 人形机器人原始运营成本$5.86 per productive hour估计的2026年美国成本；每名工人配备两台机器人时为$11.72
• 预计无法填补的制造业岗位1.9m预计到2033年
• 中国稀土精炼份额About 90%与机器人关节电机所需的钕有关
• 建筑工人缺口About 349,000 workers进入2026年时承包商的短缺人数
• 月球有效工时成本比较About $42.7m per astronaut-hour versus about $350 per robot-hour基于报告对Artemis III和太空级人形机器人的假设

影响与含义

德意志银行的核心含义是，实体AI可通过在运输、制造和其他现实任务中替代或补充稀缺劳动力，将AI的经济影响扩展至软件以外。进展取决于部署经济性以及能否解决动作数据、硬件零部件和基础设施约束；在太空中，同样的经济逻辑使机器优先于人类活动规模化。

风险

• 资本开支超级周期可能造成基础设施利用不足，报告以1996–2000年建设后美国电信光纤仍未点亮作类比。
• 机器人训练仍受限于高保真动作和失败数据不足。
• 美国实体AI供应链仍依赖亚洲集中供应的稀土材料、精密减速器和电池电芯。
• 土地、建设、电力、制冷和熟练技工成本上升，可能阻碍陆地数据中心扩张。
• 仿真需要现实世界捕捉和验证，而车队学习在已部署车队形成前无法规模化。