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物理 AI 有业绩了,红外行业高景气有望持续?

来源:证券之星网站

2026-07-29 15:14:01

2026年的AI叙事,越写越分裂。大模型与算力仍在讲投入与护城河,应用端却不断被追问:谁付钱、场景在哪、何时规模化。物理AI、具身智能更是站在争议中心——资本一边谈论“下一个50万亿美元的机会”,一边又有投资人公开质疑:客户是不是想象出来的,谁会花十几万买一个机器人去干活。泡沫与反泡沫来回拉扯,市场很容易把整条链都打成“故事股”。

但若把镜头从“会不会走的人形机器人”挪到“机器如何看见真实世界”,答案并不一样。物理AI要走出屏幕,先得在黑夜、烟雾、眩光和复杂户外里稳定感知。红外热成像补的,正是可见光做不好的那一层“眼睛”。这一层也早已跨出PPT里的传感器清单,在车载、工业、户外、低空等场景里形成订单、出货和利润。AI应用饱受质疑的2026年,红外给出的是感知侧先兑现的路径。

被质疑的是“整机故事”,先赚钱的是“看见能力”

物理AI遭遇的冷水,大多打在商业闭环上。具身智能融资热度一度很高,争议也随之而来:通用人形机器人成本高、节拍慢、数据少,家庭场景更远;真正能先落地的,往往是结构化更强的工业、仓储、巡检与危险替代。行业共识也逐渐收敛——环境感知、泛化能力、硬件可靠性与高质量数据,和模型同样卡脖子。市场骂“还不会干活的身体”,也难据此否定“必须先看清环境的眼睛”。

红外的位置,恰恰卡在这条最短的兑现链上。它不依赖可见光,能在全黑、强光、雨雾等恶劣条件下给出热辐射轮廓,对生命体、障碍物与温度异常更敏感;与可见光、毫米波、激光雷达组合后,构成多维感知冗余的一环。对智驾来说,夜间与眩光场景的安全冗余直接关系到AEB有效性;对工业与安防来说,测温、巡检、消防本就是成熟付费场景;对低空与户外消费来说,夜视与目标识别决定产品能不能卖得出去。这些场景的共同点很朴素:客户为“看得见、辨得清”付钱。

用红外观察物理AI,逻辑应倒过来:先看感知硬件有没有在可付费场景里放量,再谈人形机器人何时普及。若“眼睛”这一层已经开始规模化,说明AI进入物理世界的工程底座在夯实。整机叙事可以慢,感知兑现可以先。

红外的兑现,写在场景渗透里

最能说明问题的,是车载从“能装”走到“能用”。睿创微纳已与多家乘用车、商用车及智驾相关企业合作,赋能车型超过20款,并推动红外自动紧急制动系统在量产车上落地;其公开表述强调,单纯红外或雷达都有局限,新一代方案把红外热成像与4D毫米波雷达及自研AI算法融合,针对雨雪雾霾、强光眩光等痛点做冗余。高德红外体系内的车载红外路径,也早已把夜视能力推进到越野、乘用与商用等量产场景。车载红外的价值,在于把“物理世界里必须看清人与障碍”做成前装与法规牵引下的刚需,这比实验室演示更接近商业化。

民用与行业侧同样在扩圈。2025年,睿创微纳红外热成像业务收入约59.32亿元,同比增长逾五成,占营收九成以上;公司年报口径显示,低空经济、户外消费、工业与视觉感知等需求旺盛,合同负债明显抬升,境外渠道重构后出口增速更快。高德红外则在型号项目恢复交付之外,持续强调民品红外芯片应用放量,完整装备系统总体能力把红外从器件推到系统级交付。两边路径不同,却指向同一事实:红外需求已在装备、外贸、工业、消费与车载多点开花。

技术降本决定渗透能走多深。非制冷红外像元从十数微米级向8μm、6μm演进,本质是缩小芯片、降低功耗与成本,让热成像模组更适合车规、消费与大规模集成。睿创微纳完成8μm系列量产导入并提高出货占比后,毛利率改善与产能爬坡同步出现;2026年一季度营收约19.45亿元、同比增长逾七成,归母净利润约4.79亿元、同比增长逾两倍,毛利率与净利率同步抬升,说明量、结构与效率在共同抬升景气。中报预告里的高增,更适合读作这一趋势的延续确认;真正有时效的,仍是场景渗透、产品迭代与产能释放是否还在进行。

把这条链放回AI争议里,预期差就清楚了。市场习惯拿整机商业化进度审判物理AI,于是容易忽略:视觉与感知层可以单独形成生意。红外龙头谈的“多维感知+AI”,是把红外、微波、激光与算法做成可交付的传感器与方案;机器人、低空、工业视觉,只是同一套“看见能力”的外延。质疑物理AI的人,问的是谁买单;红外给出的答案是——至少在夜视、安防、工业检测、车载冗余这些场景里,买单者已经存在,而且在扩大。

物理AI今年挨的质疑,很大程度针对过早承诺的通用本体与模糊客户;红外行业正在证明,AI进入真实世界时,最先规模化的往往是感知底座。它没有消解泡沫争议,却把讨论从“故事有没有”推进到“哪一层先有现金”。后续若继续跟踪,更值得盯的是车载前装与AEB渗透、8μm等高端产品占比与毛利率、工业与低空订单是否滚动,以及龙头扩产后利用率能否跟上。AI应用可以继续被质疑,眼睛这一层却已经开始交卷——这或许才是红外在2026年真正的位置。

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