AI走出屏幕 卓越睿新（2687.HK）打通產業現場“最後一公里”

具身智能與物理AI，正在成爲本輪AI產業落地的新焦點。自年初以來，從英偉達"物理AI"主題演講，到國內多傢俱身智能公司接連獲得資本加註，物理AI被普遍視爲繼生成式AI之後的下一個產業級機會。其核心命題，是讓AI跳出屏幕、走進真實世界——通過感知、交互、實操與自主執行，承接此前依賴人工經驗的高複雜度作業。

近日，知識科技綜合服務商卓越睿新(02687.HK)披露了在該方向上的最新進展。據公司方面介紹，旗下智慧樹平臺已與物理AI技術深度融合，覆蓋科研實驗、技能訓練、產業運營等多類實體場景，目標是把數字化的標準、知識與數據真正延伸到現實作業流程之中。

**生態與技術的雙向適配**

物理AI既需要硬件載體，也需要專業規則。智能機器人、傳感終端、自動化設備雖具備執行能力，但要在真實工況下完成精密操作、動態作業與狀態研判，離不開背後的標準、流程與判定邏輯。卓越睿新沉澱的恰好是這一類資產：與國內多所重點高校聯合開發了光學、材料、力學、船舶等領域專用模型，旗下智慧樹平臺聚合了12萬+慕課資源、覆蓋全國29省市合作高校與200餘家產業學院。

業內觀察人士指出，這種"專業知識+硬件能力"的組合，恰是物理AI規模化落地中長期缺位的一環。

**四大場景率先成型**

在已落地的場景中，標準化作業是首要方向。卓越睿新將物理AI部署進裝備製造、醫療健康、農林、運維等實體作業領域，由智能終端依託既有作業標準完成動作示範、作業引導與偏差校正，操作數據全程留存以供追溯，被視爲對人工操作不規範、高危場景風險高等長期痛點的一次系統性回應。

第二類是科研實驗。配合實驗機械臂、巡檢設備與自動採樣終端，系統按預設方案自主完成樣品處理、變量調控與連續測試，環境參數與運行狀態同步歸檔。一位高校實驗室管理人員評價，"實驗數據的精度與嚴謹性，常常受制於操作者的穩定性，這是物理AI能介入的典型空白點"。

第三類是技能訓練。卓越睿新結合數字考評體系與物理AI採集能力，搭建"線上綜合評估+線下實操覈驗"一體化認證模式。藉助動作捕捉、力學傳感等終端，實操軌跡、動作精度等多維數據被無感採集，並依據統一標準完成評級、計分與檔案留存。

第四類是產業全域智能運營。依託覆蓋全國29省市的合作高校與200餘家產業學院構成的網絡，卓越睿新將物理AI嵌入車間、田間基地與運維場站，由智能質檢、巡檢、現場作業終端服務日常運營。值得關注的是，這些設備產生的數據會回流至平臺端，進一步豐富行業案例與標準庫。

**數據飛輪的搭建**

行業人士分析，本次進展的看點之一，是公司把"應用—採集—優化—再應用"的迭代機制寫進了模式本身。物理AI在線下采集的實操、實驗、生產數據回到平臺，反哺算法與動作模型，再以更精準的能力部署回作業現場。"短期看是一次能力擴張，中長期更像是數據飛輪的搭建。"一位產業研究人員表示。

公開資料顯示，卓越睿新此前已在虛擬仿真、知識圖譜、專家協同等方向積累多年，本次與物理AI融合，被視爲其"數字資產→實體智能"路徑的整體跑通。該公司方面表示，未來將圍繞精密裝備、特種作業、大型實驗、智慧產線等方向繼續擴展硬件形態與應用場景。

在英偉達、特斯拉、Figure等全球玩家加速佈局之下，物理AI正從概念走向產業。對於持有專業內容、行業標準與產業網絡的廠商而言，機會窗口已經打開。卓越睿新此番落地，或爲知識科技公司提供一個觀察樣本：當AI走出屏幕，數字資產如何轉化爲產業現場的實際生產力。