Physical AI 正在从演示走向真实基础设施工地。 Gritt 近期宣布完成 3240 万美元 pre-seed 和 A 轮融资，目标是把机器人和 AI 带入大型建筑场景，首先从太阳能电站施工开始。 它的路线很务实：不是从零打造一整套专用机器人车队，而是把机器人系统接入现有工地设备，比如 skid steer 和 forklift。 这让机器可以在户外工地完成重复性的体力任务，包括搬运、定位、组装等。相比工厂环境，真实工地会面对灰尘、地形、天气和现场变化，自动化难度更高。

Physical AI 是下一個瓶頸。軟體股已經漲翻天，但人形機器人要落地，真正卡住的是「致動器 (actuator)」——它佔了一台人形機器人成本的 70%。 以下是 4 檔美股，分別掌握了這個 Physical AI 瓶頸的不同環節： 1⃣ Novanta ($NOVT) 做致動器裡面三個最核心的東西：馬達、編碼器、扭矩感測器。風險最高但潛在報酬也在。 2⃣ Moog Inc. ($MOG-A) 老牌精密致動器製造商，軍工+機器人雙重需求驅動。 3⃣ Timken ($TKR) 軸承與運動控制，機器人每個關節都需要的基礎零件。 4⃣ Vishay Precision Group ($VPG) 精密感測器，讓機器人「感覺」到力道和位置。 🔑 核心邏輯： Jensen Huang 說人形機器人是 $40 兆市場。但大家都在追做機器人的公司（Tesla Optimus、Figure AI），真正的 alpha 在零組件供應鏈——就像當年 AI 晶片潮裡的 NVIDIA 一樣，這次的 picks-and-shovels play 是致動器。 軟體已經不是瓶頸了，Physical AI 的瓶頸在硬體：散熱、功耗、機械精度、可靠性。這些公司解決的就是這些問題。

继大模型之后，Physical AI 正成为 NVIDIA 的下一张王牌。 机器人不缺 AI，缺的是训练数据。NVIDIA 希望通过物理仿真生成海量合成数据，让机器人先在虚拟世界完成数百万次训练，再进入现实世界。未来，数据工厂可能比机器人本身更重要。

吴说获悉，据 DeFiLlama 数据，Physical TCG 协议费用在 6 月超 2,500 万美元，连续 4 个月创下历史新高，其中 Collector Crypt 达 1,590 万美元，Coutyard 达 440 万美元，Beezie 达 200 万美元，Phygitals 达 150 万美元等。

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吴说获悉，据 DeFiLlama 数据，Physical TCG 协议在过去 30 天产生超过 2,600 万美元费用，成为在加密低迷周期中最活跃的新兴赛道之一，其中 Collector Crypt 费用约 1,550 万美元，Courtyard 达 565 万美元，Beezie 达 196 万美元，Phygitals 达 172 万美元等。

据 TechCrunch 报道，Encord 正在与 Zander Labs 测试一种新的 Physical AI 数据生产方式：在人类完成抓取、摆放等操作任务时，同时采集第一视角视频和脑电信号。 这不是“用意念控制机器人”。 重点是让训练数据更有信息量。脑电信号可能帮助标记意图、错误、惊讶或认知负荷，这些是单靠视频不一定能捕捉到的上下文。 Encord 的 Physical AI 数据体系还包括现场采集、遥操作、多传感器数据、标注和部署反馈。 机器人要学习真实世界，需要大量结构化样本：手、工具、物体、动作、时机和失败案例。

波动率溢价的本质来源 期权价格的风险溢价，来源于实际测度（Physical Measure）与风险中性测度（Risk-Neutral Measure）之间，对风险因子漂移参数（即风险补偿项）的调整差异。 这种调整，反映了投资者为承担系统性风险所要求的额外回报。 总结： 波动率交易值得做的核心原因在于——市场为系统性波动率风险提供了长期正的风险溢价。而波动率交易者的核心工作，就是通过技术手段（Delta对冲、组合构建、动态管理等），高效地剥离并提取这部分溢价。

我觉得 Whoop、Oura 这类健康硬件数据采集公司，得用一个新的框架重新估值，虽然现在都已经 10B 的估值了。 大家可能还是把它们看成 wearable / health tech 公司，但如果 World Model 和 Physical AI 继续发展，它们真正稀缺的资产是过去几年持续积累的真实世界的身体和行为数据。 所以还是卖数据牛逼，他们占据的是 AI 理解真实人类健康的长期数据入口，反正我挺看好能潜移默化采集人的身体、行为、思考（最主要）数据的公司。 未来硬件公司的第一核心指标，不再是它卖出去多少设备，而是它通过这些设备占据了多少“AI 在现实世界的数据入口”。 Physical AI 最重要的一环🤖