以算力錨定現實：卓越睿新(02687.HK)物理 AI 場景創新案例集

當AI從"預測下一個詞"走向"預測下一個物理狀態"，一場從數字世界向物理世界滲透的範式變革正在加速。 $卓越睿新 (02687.HK)$ 憑藉十餘年沉澱的學科知識底座與全棧AI技術矩陣，正密集落地物理AI在應急管理、基礎科研、空間智能、航天裝備、智能建造等關鍵賽道的標杆案例。本文將近期重點合作項目系統梳理，供投資者參考。

一、重磅開場：攜手中建，共築智能建造新底座

公司近期物理AI合作版圖中規格與戰略意義均最爲突出的一次落地，是正式與中建集團旗下中建智擎簽署物理AI戰略合作協議。

雙方將以中建智擎四足智能掃描機器狗爲硬件載體，疊加智慧樹全鏈條工程知識、BIM 標準、工況數據與物理AI底層能力，打造覆蓋勘察測繪、施工管控、質量驗收、建築運維建築全生命週期的虛實一體物理AI解決方案。

這一合作之所以具有標杆意義，在於它把公司"知識資產 × 模型矩陣 × 物理硬件"三位一體的全棧能力做了一次最完整的對外展示——而這套全棧技術體系，正是公司物理AI能力的底層護城

二、底層支撐：七層模型組合 + Marble世界模型，構建全棧AI技術矩陣

中建合作得以落地的核心，得益於公司已建成的全棧AI技術體系。

在2026北京智源大會上，"世界模型"被業界視爲AI從二維感知向三維空間理解躍遷的關鍵一躍。公司同步官宣正式接入World Labs推出的Marble世界模型，成爲國內專業知識服務場景較早將空間智能成果嵌入物理AI仿真科學實驗實訓場景的上市公司。

此次接入後，公司AI技術棧已覆蓋LLM、VLM、VOM、ASR、TTS、3DM、WM共七層模型組合，構建起"感知—認知—生成—交互"的全鏈路AI能力。Marble的720°全景圖、視頻、3D模型多模態生成能力與公司積累的專業知識資產深度適配，可將三維教學資源開發週期從數週壓縮至數小時，並已規劃與機器狗、工業機械臂等實體實訓設備聯動，實現"物理AI仿真科學實驗推演 + 實體設備執行 + 知識智能研判"的閉環。

正是這套七層模型矩陣 + 獨家知識資產的底層能力，讓公司能在不同物理場景中複用同一套技術底座，快速完成行業知識嫁接、場景適配與商業化交付。

三、讓感知在空間先行：智能傳感與檢測技術

智能傳感與檢測技術是工業自動化、智能製造與質量管控的底層支柱，也是物理AI"感知—認知—決策"鏈路的第一道入口。公司打造的"智能傳感與檢測技術物理AI仿真科學實驗"，依託公司自研物理AI技術棧，將力、熱、光、電、聲、磁等多模態傳感原理及典型檢測場景，系統化遷移至高保真數字孿生環境。

實驗內嵌溫度、壓力、振動、視覺、聲學等多類傳感器的工作機理建模，可在虛擬產線、裝備腔體或檢測工位中獨立完成傳感器選型、布點、標定、信號採集與故障診斷全過程；並藉助公司視覺理解（VLM/VOM）與大語言模型（LLM）能力，把多源信號自動轉譯爲可解釋的檢測結論與處置建議，真實還原工業現場"感知—識別—響應"的閉環節奏。

依託覆蓋底層算力、AI框架、世界模型、3D建模、視覺/操作模型與語言模型的自研全棧技術，公司將原本依賴昂貴儀器與稀缺工位的傳感與檢測訓練，轉化爲可大規模、低成本、零風險反覆演練的數字化課程，持續夯實公司在智能製造、工業檢測與具身智能人才培養賽道的核心壁壘。

四、把流體機械搬進物理AI：泵與風機

泵與風機是電力、化工、冶金、暖通與城市基礎設施中最爲基礎、運行總量最大的一類通用機械，其能效水平直接關係國家"雙碳"目標與重點行業的運營成本。公司建設的"泵與風機物理AI仿真科學實驗"，依託公司自研物理AI技術棧，將這一典型流體機械的物理過程完整、高保真地還原到數字空間。

實驗以離心泵、軸流泵與離心風機、軸流風機等典型機型爲載體，覆蓋結構拆裝認知、性能曲線測試、變工況運行、並聯與串聯調節、汽蝕與喘振機理分析等關鍵教學環節。藉助公司自研的世界模型（WM）與高精度3D建模（3DM）能力，葉輪內部三維流場、壓力脈動與速度分佈得以可視化呈現；在交互式數字孿生環境中調節轉速、閥門開度與進出口參數，即可實時觀察工況點漂移、效率變化與失穩風險，深入掌握流體機械的核心機理與節能優化邏輯。

五、讓機器人在數字世界中學會工作：工業機器人

工業機器人是先進製造業的核心裝備，也是物理AI從"感知—決策—執行"走向閉環落地的關鍵載體。公司聯合產業夥伴共同建設的"工業機器人物理AI仿真科學實驗"，依託公司自研物理AI技術棧，將六軸機械臂、SCARA與協作機器人在真實產線的典型作業場景，完整遷移到高保真數字孿生空間。

實驗覆蓋機器人結構認知、座標系標定、運動學與軌跡規劃、夾爪與末端工具配置、視覺引導抓取、裝配與焊接工藝、人機協同安全策略等關鍵環節。藉助公司自研的世界模型（WM）、高精度3D建模（3DM）與視覺/操作模型（VLM/VOM），機器人本體、工件、工裝與工作環境之間的物理交互被精確刻畫，學習者可在數字工位上獨立完成示教編程、離線仿真、節拍優化與碰撞校覈全過程，並通過大語言模型（LLM）將操作意圖直接轉化爲可執行的程序與工藝參數。

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