与产业逻辑的变化相对应，本次TOP 10并不以“是否拥有大模型”作为单一判断依据。报告从产品工程化与场景适配能力、技术创新与系统竞争力、市场与商业化表现三大维度开展评估，筛选可在真实场景中稳定运行、持续迭代、批量交付并产出应用价值的企业。

由于物理世界行为不可逆，传感误差、环境扰动、决策偏差极易引发设备损坏与安全风险，因此必须把高可靠感知、实时决策、安全验证、控制执行、异常反馈构建成完整系统工程。

报告同时测算，国内物理AI市场正迎来高速扩容：中国物理AI市场规模预计从2025年的385亿美元增长至2035年的3,375亿美元，复合增长率达24.3%；中国市场全球份额预计由约31%提升至约37.5%。庞大的制造业与供应链体系、持续完善的智能算力和传感器供给，以及丰富的规模化应用需求，共同驱动物理AI加速走进真实产业场景。

从当前厂商图谱看，物理AI正在形成清晰的专业分工格局：机器人与智能驾驶企业承担实体执行载体，云厂商与大模型企业构建智能中枢，工业自动化企业搭建控制执行底座，而感知类企业则负责为整个系统打通与真实世界交互的入口。

如果把大模型比作物理AI的“大脑”，机械臂、车辆、产线是落地动作的“手脚”，那么感知系统就是遍布整套体系的“眼睛”与“神经末梢”。感知的精度、时延、信息维度，直接决定后续决策质量与执行环节的可靠性。

在此背景下，多光谱感知作为补齐感知维度的重要技术路线，走到产业前台。

海清智元被报告选为该赛道典型案例，重点解析其“光感图算”一体化技术架构：终端硬件集成紫外、红外、可见光多类光谱信号采集能力，融合光谱融合、实时计算与AI分析能力；在端侧即可完成多光谱数据处理、特征识别与智能研判，同时支持端云协同训练迭代，适配工业检测、重点基础设施、电力运维等业务场景。

报告指出，海清智元的多光谱AI技术方案已在能源、电力和数据中心等安全场景落地应用。此类场景设备连续运行、风险隐蔽且事故成本较高，对持续感知、异常识别和实时响应提出了更高要求。

这些落地实践，也同步印证行业发展趋势：在物理AI加速落地的过程中，多光谱AI正进一步强化安全用电与大型设备运行态势感知，推动风险管理由“事后报警”转向“事前预警”。

本次入选中国物理AI行业应用实践TOP 10，是产业界对海清智元技术路线、商业化落地成果的综合认可，也印证了多光谱感知在物理AI完整闭环中的重要价值。

未来，海清智元将继续围绕真实物理世界的安全需求，推进多光谱感知、边缘计算与行业大模型的深度协同，为关键基础设施与高价值场景构建更前置、更可靠的智能安全防线。