2025-2035物理AI设备出货预测：1.45亿台市场深度解析

当大语言模型重塑了AI的认知层，产业焦点正从纯粹的比特世界转向原子世界。能够自主感知、决策并作用于物理环境的AI设备，已成为驱动下一轮增长的关键引擎。这并非远景，市场数据已勾勒出清晰的增长轨迹。

Counterpoint Research的最新预测报告显示，2025年至2035年这十年间，全球物理AI设备的累计出货量将达1.45亿台。这一规模，与2023年全球新能源乘用车的总出货量相当。一个全新的硬件市场版图正在加速形成。

三大核心赛道，构建万亿市场基石

这1.45亿台设备由哪些关键品类构成？报告给出了明确划分：

出货量位居首位的是无人机，预计累计达5900万台。其应用已从消费级航拍，全面扩展至工业巡检、精准农业、三维测绘等专业领域，成为不可或缺的空中自动化解决方案。

紧随其后的是各类机器人，涵盖商用与家用场景，累计出货量预计为4800万台。从工厂的协作机械臂到家庭的智能清洁机器人，它们正在重新定义生产力的形态。

位列第三的是自动驾驶汽车，累计出货量预计为3800万台。作为技术集成度最高的物理AI形态，它代表了该领域在感知、规控与系统安全上的巅峰水平。

人形机器人：增速领跑的焦点赛道

在市场整体扩张的同时，一个细分领域正展现出更陡峭的增长曲线——人形机器人。Counterpoint在报告中明确指出，**人形机器人将成为未来数年物理AI领域增长最快的品类**。

预测数据更为具体：到2028年，全球人形机器人的累计安装量将突破10万台。这意味着，其市场规模将在三年内实现约7倍的增长。目前，从特斯拉、波士顿动力到国内的宇树科技、小米等企业，均在此赛道密集布局。工厂物料搬运、仓储分拣及特定服务场景的早期需求，已为人形机器人的商业化落地提供了初步验证。

自动驾驶：物理AI演进的技术基石

物理AI为何能在当前时点迎来爆发窗口？自动驾驶技术的长期积累提供了关键基础。正如Counterpoint研究副总裁Peter Richardson所强调的，自动驾驶为整个物理AI的发展提供了核心的技术支撑。

逻辑在于：自动驾驶作为最早进行大规模投入的复杂物理AI应用，其发展过程中所锤炼的环境感知算法、实时决策框架、高性能车载计算平台，以及日益成熟的激光雷达等传感器供应链，共同构成了一个可迁移的技术栈。这套技术栈能够相对平滑地适配无人机、机器人等其他物理AI设备，显著降低了后续品类在研发与供应链端的初始门槛与成本。

挑战与演进：规模化前的关键跨越

前景广阔，但规模化普及仍需跨越关键障碍。目前，多数物理AI设备仍局限于结构化或半结构化环境，执行预编程任务。面对完全非结构化的动态场景，其在运动控制的精细度、环境自适应能力及能源续航等方面，仍有显著提升空间。此外，如人形机器人等前沿产品，制造成本依然高昂，距离消费级普及尚有距离。

产业共识是明确的：随着核心算法迭代、关键部件成本下降及供应链成熟，这些挑战将被逐步化解。未来十年，物理AI有望接棒消费电子与新能源汽车，成长为下一个具有全球影响力的核心科技产业。一场由智能体驱动的实体生产力革命，正在展开。