（以下内容从中国银河《机械设备行业：英伟达GTC 2026点评-物理AI全栈布局，仿真、“大脑”与生态持续升级》研报附件原文摘录）
核心观点
事件：当地时间3月16-19日，英伟达GTC2026在美国召开，核心聚焦推理、硬件&AI工厂、智能体、物理AI。针对物理AI我们分析如下：
全栈布局，“软”层面注重仿真+大脑+生态建设。英伟达从工业角度将AI架构分解为五层，能源→芯片→基础设施→模型→应用。AI芯片和基础设施层之上，其在模型层和应用层进行了丰富布局：
1）模型层已形成“合成数据生成（Cosmos）+高性能仿真训练（Omniverse/Isaac Lab/Newton）+基础模型算法（GR00T/Sonic/DreamDojo/DreamZero/EgoScale）+自动化评估部署”全栈闭环。
其中，GTC2026最新进展如下：发布Omniverse DSX Blueprint（AI工厂模拟），发布Isaac GR00T N1.7（并预告了GR00T N2，新任务新环境成功率较当前领先VLA模型至少翻倍），发布Isaac Lab2.3（新增灵巧抓取工作流，即将集成Newton引擎），发布Cosmos3（统一虚拟世界生成、物理AI推理和动作仿真的世界基础模型）并预告Cosmos Predict2.5/Cosmos Transfer2.5，发布Newton1.0GA版（推出了稳定API、Kamino与MJWarp求解器、丰富可变形体模拟、SDF碰撞与Hydroelastic接触模型，并与OpenUSD/Isaac深度集成），开源了BONES-SEED（一个人体运动数据集，SONIC训练数据的某子集，超过142k个运动、约288h）。此外，26年以来英伟达陆续发布论文/开源代码的Sonic（全身运控基座大模型）/DreamDojo（基于大规模人类视频预训练的基础世界模型）/DreamZero（基于预训练视频扩散模型构建的14B世界动作模型）/EgoScale（人机灵巧操作迁移框架）工作，展现其将机器人运动控制、物理规律理解、任务规划、灵巧操作统一用“大规模数据预训练基础模型”的范式进行构建的技术方向。
2）应用层，GTC2026上，英伟达联合机器人大脑开发企业、工业机器人巨头、人形机器人和医疗机器人厂商，加速物理AI商业化落地。其AI forrobotics领域主要合作伙伴包括：智元机器人、Agile Robots、FieldAI、Figure、Generalist AI、Physical Intelligence、RAI Institute、Skild AI、自变量机器人。此外，黄仁勋与迪士尼机器人雪宝Olaf同台，后者搭载Jetson芯片、通过Omniverse仿真训练、部分组件采用了宇树关节模组/电机（12月发布论文显示），是英伟达在物理仿真、机器人技术上的实际应用成果之一。Olaf将于3月29日在巴黎迪斯尼乐园首次登场。
参会中国具身企业：积极利用仿真加速新一代产品开发与落地。参加本次GTC演讲的中国具身智能企业，算法端多聚焦具身智能大模型与仿真，在模型架构上不断创新。生态端深度绑定英伟达硬件与软件平台以加速产品开发和部署。场景选择上，拆码垛、重载作业、物流搬运、安防巡检、零售服务、家庭陪伴等仍是重点落地场景。
投资建议：我们认为，英伟达GTC2026展现AI从训练转向推理、智能体、物理AI的大趋势。以人形机器人为代表的具身智能是AI工业化的重要方向，我们看好技术升级与生态共建推动行业向好发展。投资逻辑方面，我们维持海外看特斯拉量产节奏，国产链关注核心龙头上市进展及应用场景落地的观点。标的方面，T链推荐恒立液压，建议关注五洲新春，三花智控(家电覆盖)，拓普集团(汽车覆盖)等；国产主机厂建议关注越疆、卧安机器人及拟上市龙头宇树，乐聚，云深处等；应用场景落地标的推荐拓展具身机器人应用于工厂物流的叉车龙头杭叉集团，建议关注杰克科技。
风险提示：关键技术突破不及预期的风险，下游场景开发进度、需求空间不及预期的风险等。
