Physical AI：德意志银行认为，物理AI正从数字模型走向替代劳动力的机器，并最终延伸至地外基础设施

概览

这份主题报告考察AI如何从屏幕上的软件延伸至能够在现实世界执行任务的机器。德意志银行将自动驾驶出租车视为首个规模化部署，将人形机器人视为应对劳动力短缺的潜在方案，并将自主能力视为长期太空经济的前提，同时指出训练数据和供应链障碍。

核心观点

德意志银行将物理AI定位为AI投资周期的下一阶段：智能通过机器、边缘计算和基础模型的技术栈，从token走向扭矩。报告指出，这一转变背后的资本基础正在扩大。$1万亿市值俱乐部从2021年9月的6家公司增至2026年9月的16家公司；10家新增公司中有7家是半导体公司，Tesla和SpaceX也被视为从事AI的企业。Amazon、Microsoft、Alphabet、Meta、Oracle和SpaceX的2026年合计资本开支为$865 billion，而此前为$500 billion。不过，报告也回顾了1996–2000年美国电信资本开支的大量资金投向长途光纤，而在泡沫破裂四年后其中仍有85–95%未被点亮，说明巨额投资并不能消除执行风险。机器人融资也在加速，报告列举的大型人形机器人融资包括Figure的$1 billion、Skild AI的$1.4 billion、NEURA最高$1.4 billion以及Apptronik的$935m。 报告将自动驾驶出租车视为物理AI首个有意义的商业化部署。报告称Waymo覆盖14个都市圈，拥有4,000辆自动驾驶汽车，每周付费乘车超过500,000次，累计自动驾驶里程达200 million英里，并以每周1 million次乘车为目标。报告还提到，Tesla的Cybercab商业服务于9月3日在Austin启用，车辆没有方向盘和踏板；北京、上海、广州和深圳约有2,000辆自动驾驶汽车提供付费服务。德意志银行对Waymo的成本测算合计为每车英里$1.23：按$105,000和175,000英里计算的折旧为$0.60，远程协助为$0.09，场站、清洁和维护为$0.26，保险和责任为$0.23，能源为$0.05。报告的含义是，即使在完全优化之前，其经济性也可能具有吸引力。 对于人形机器人，报告认为人口和劳动力限制构成了实际的需求驱动因素。报告引用的数据显示，到2026年年中预计净移民为321,000，低于2024年的2.7 million；每天有11,200名婴儿潮一代达到退休年龄；到2033年预计将有1.9 million个制造业职位无法填补。2026年劳动力增长接近零，而维持就业平衡所需的月度新增就业人数低于10,000，为65年来最低。自2008年以来，生育率一直低于替代水平，为1.6，制造商据称将熟练工人而非关税列为最具约束力的因素。在此背景下，报告估算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监督、$1.07车队软件和$0.14能源；按每名工人配备两台机器人计算，成本为$11.72。报告显示，2026E全球人形机器人出货量高于此前约50,000台的估计，中国在2026年上半年制造了超过40,000台，占比88%。报告还引述2050E市场规模为100 million台或$1.5 trillion。 核心技术障碍不仅在于模型能力，也在于机器人动作数据的稀缺性和保真度。报告将文本规模学习与更为有限的机器人数据相对比，后者需记录关节角度、扭矩、夹爪状态、失败以及恢复行为。人类视频有效供给丰富且成本低，但缺少动作指令、身体结构不同，且通常不包含失败尝试。远程操作产生更高保真度的数据，但每可用小时成本为$35–60，每操作员小时仅产生5–50个片段；仿真可在一夜间以低于$1的每可用小时成本生成数百万个片段，但需要真实任务捕获和验证；车队学习能随现场机器人的增加而扩展，但必须先有已部署的车队。德意志银行描述了一种混合路径：跨机器人类型共享示范，通过潜在动作学习从视频推断动作，并以较小的标注数据集将其锚定到真实关节；从真实任务构建和验证仿真；先在狭窄、可重复的任务中部署，使设备既能自我回收成本，也能为后续任务积累数据。报告认为，经过验证的仿真不必精确复制现实世界成功率，只要能够正确排序模型检查点即可。 报告还认为，实体供应链是重大约束，尤其针对美国人形机器人的建设。每个关节电机都需要钕，而中国提炼约90%的全球供应，美国尚未具备规模化提炼能力；新增产能需要多年建设。人形机器人需要30–40个精密关节，日本的Harmonic Drive领先，中国竞争者正在缩小差距，而报告认为美国没有具备规模的供应商。在电池方面，中国的CATL领先于LG和Panasonic。尽管EV投资已在美国建设部分电芯产能，德意志银行预计人形机器人多年来仍将依托亚洲成本曲线。 最后一部分将这一论点延伸至地外AI基础设施。报告认为，选址争议、更长的并网排队时间和社区缓解措施，可能令土地和建设成本年增速从基准情景的2%升至6%。电力和冷却设备的年增速预计为4%，服务器为2%，而基准情景分别为下降3%和下降1%；电气和机械技工被描述为建设速度的制约因素，承包商在2026年初短缺约349,000名工人。因此，报告讨论了轨道数据中心：晨昏轨道可提供接近全天候的日照和高出40%的强度，并预计轨道计算最初服务于地面需求，之后才支持地外规模化智能。 对于月球和火星活动，自主能力改变了经济和运营逻辑。报告估算，Artemis III方案下，单次发射$4.1 billion的SLS/Orion成本分摊至约96个有效地表工时，相当于每宇航员工时约$42.7 million，尚未计入着陆器和宇航服成本。相比之下，一台成本$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，每小时成本约为$350。月球2.6秒的往返通信延迟允许地球操作员保持在回路中，使当前并不完美的自主能力已经可用。火星则存在4至24分钟的单程延迟、每26个月一次的发射窗口、每程六至九个月的旅行时间，以及无法通过实际可行屏蔽完全消除的重大辐射风险。这些条件排除了远程操作，并使机载自主、数据和控制系统成为关键；德意志银行的结论是，首批火星劳动力必然是机器人，因为人类抵达前必须先完成基地建设。

分析框架

报告先从市场规模证据和资本开支出发，继而分析物理AI技术栈，并通过自动驾驶出租车和人形机器人的单位经济性检验论点。报告以劳动力市场约束评估采用驱动因素，识别训练数据和零部件供应瓶颈，最后比较地面与地外的运营成本和通信限制，以说明为何自主能力在太空中更具价值。

方法论与常识提炼

• 行业/产业分析框架产业链上中下游传导

  物理AI零部件供应链分析

  报告从钕磁体、精密减速器到电池电芯，追踪人形机器人部署约束，说明高度集中的亚洲供应如何影响美国的生产成本和产能。

• 行业/产业分析框架量价拆分

  单位成本与有效工时经济性

  报告拆分自动驾驶出租车每车英里成本、人形机器人每有效工时成本和月球劳动力成本，以比较自动化与人工劳动。

标的映射与对比

研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。

• Waymo

  规模化自动驾驶出租车部署及成本经济性的案例

  优势

  每周付费乘车超过500,000次，拥有4,000辆自动驾驶汽车，覆盖14个都市圈，累计自动驾驶里程达200 million英里。

  对比

  作为自动驾驶出租车部署案例，与Tesla和Pony.ai一同讨论。

  风险

  在测算的每车英里$1.23成本中，保险和责任成本为$0.23。

• Tesla

  物理AI和自动驾驶出租车部署的案例

  优势

  Cybercab商业服务于9月3日在Austin启用，车辆没有方向盘和踏板。

  对比

  在自动驾驶出租车讨论中与Waymo和Pony.ai并列。

• SpaceX

  AI相关资本投资和太空经济基础设施的案例

  优势

  被纳入报告所引述的2026年合计资本开支企业，并用于报告的发射成本和月球劳动力分析。

  对比

  在月球讨论中，其发射经济性与SLS/Orion成本形成对比。

关键数据

• $1万亿俱乐部6 companies in September 2021; 16 in September 202610家新增公司中有7家是半导体公司。
• 2026年合计资本开支$865 billion涵盖Amazon、Microsoft、Alphabet、Meta、Oracle和SpaceX，而此前为$500 billion。
• Waymo运营规模>500,000 paid rides per week覆盖14个都市圈，拥有4,000辆自动驾驶汽车和200 million累计自动驾驶里程。
• Waymo每车英里成本$1.23测算的全成本交付成本。
• 人形机器人原始运营成本$5.86 per productive hour按每名工人配备两台机器人计算为$11.72。
• 中国人形机器人产量>40,000 units in 1H26报告称中国份额为88%。
• 月球每有效工时成本~$42.7 million for an astronaut-hour versus ~$350 for a 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

德意志银行的论点是，物理AI可以先在受约束、可重复的任务中实现经济可行性，在这些场景中既能缓解劳动力短缺，也能积累运营数据。要超越这些场景实现扩张，则取决于能否解决动作数据限制并降低对集中化亚洲零部件供应的依赖；对于无法进行实时人工控制的火星，更深层的自主能力尤其重要。

风险

• 机器人动作训练数据仍然稀缺，且通常缺少关节指令、力信息和失败恢复案例。
• 远程操作可提高数据保真度，但成本高；仿真则需要真实世界任务捕获和验证。
• 人形机器人供应链高度集中于中国的钕提炼、日本和中国的精密减速器，以及亚洲的电池成本曲线。
• 地面数据中心建设可能受到选址反对、电网并网排队、设备重新定价和熟练技工短缺的限制。
• 火星作业需要机载自主能力，因为通信延迟使远程操作不可行。