10月19日至22日，2026物理AI与世界模型大会将在南京国际博览中心举办。对计划评估物理AI技术的企业负责人、产品经理和产业从业者来说，这不只是一次看展，更是一次带着业务问题筛选技术路线、验证产品化能力、寻找合作方的集中机会。根据南京市数据局公布的信息，大会以“建模物理世界，以智能开创更美好未来”为主题，旨在搭建世界模型理论研究与产业落地之间的交流平台。需要提前明确的是，具体议程、展商名单、报名通道和现场演示内容仍存在调整可能，参会前应通过官方渠道核验。
时间：2026年10月19日至22日 地点：南京国际博览中心 报名与专业观众资格：以南京市数据局、大会主办方及南京国际博览中心官方渠道公布为准。
把大会拆成两类工具：主题研讨与配套展览
企业参会容易陷入一种状态：论坛听了很多，展位逛了很多，回来却说不清哪些信息能支撑下一步决策。更有效的做法是，把主题研讨和配套展览分别当成“方向判断工具”和“产品化验证工具”来使用。
| 环节 | 更适合解决的问题 | 需要提前准备的内容 |
|---|---|---|
| 主题研讨 | 判断物理AI与世界模型的技术成熟度、产业趋势、关键瓶颈 | 行业场景清单、技术疑问清单 |
| 配套展览 | 观察产品化程度、集成难度、团队交付能力 | 供应商评估维度、现场追问问题 |
主题研讨适合解决方向判断问题
从公开信息看，大会将围绕世界模型理论研究与产业发展展开交流，现场内容涉及具身智能、自动驾驶等方向的最新成果。这类议题对企业最大的价值，不是提供固定答案，而是帮助判断几件事：
- 世界模型现有能力距离自己的业务场景还有多远。
- 行业头部团队认为当前瓶颈在数据、算力、安全还是成本。
- 物理AI从实验室走向产线、仓库、车队或设备控制，需要补哪些工程能力。
因此，参加主题研讨前，最好先把自己的业务问题转成技术问题。例如：你的场景是否需要实时环境感知、动作规划和持续反馈；现有流程中哪些环节依赖人工经验、视觉判断或高频控制；如果系统出现误判，风险和代价是否可以接受。
配套展览适合验证产品化能力
展览区天然适合观察一项技术是否已经跨过“只能演示”的门槛。由于具体展商和现场展示内容须以官方发布为准，企业不宜预设一定能看到某类产品，但可以提前建立观察标准：
- 演示是否接近真实环境，而非只在理想条件下运行。
- 是否愿意说明传感器、算力、数据回流、延迟和人工介入要求。
- 团队是否能够讨论失败案例、边界条件和已交付客户。
- 是否提供可验证的数据、第三方测试或可复现的实验结果。
如果对方只能展示视频或静态设备，不能回答部署条件，现场效果再好，也不足以支撑合作决策。
参会前准备三张清单
应用场景清单：把业务问题变具体
- 场景发生在开放、半开放还是封闭环境？
- 任务是否依赖视觉、力觉、触觉或多机协同？
- 失败代价有多大，是否允许人工接管？
- 现有数据是否完整、可回流、可标注？
- 希望改善什么指标，例如节拍、良率、能耗、人力投入或安全性？
技术疑问清单：不被“演示效果”带偏
- 世界模型的预测误差、延迟和泛化边界如何评估？
- 模型更新频率是多少，是否需要数据回传云端？
- 对算力、传感器和数据基础设施有哪些依赖？
- 是否支持本地化、私有化部署和权限隔离？
- 与现有MES、WMS、车队调度等系统如何集成？
合作需求清单：先想清楚要谈哪种合作
- 技术验证：希望对方用你的场景做小范围POC。
- 联合开发：数据共享、知识产权和交付边界需要提前列明。
- 采购或集成：交付周期、SLA、售后和备件条件。
- 渠道或区域合作：是否有授权、培训和支持体系。
- 数据与模型归属：训练数据、微调模型和行业知识的权利。
现场筛选合作方的四个问题
在展台前，可以把交流从“你们做什么”推进到“能不能在我的场景里验证”。四个问题值得依次追问：
- 技术边界：什么场景不适用，什么条件下会失效？
- 证据链：有没有可复现的客户案例、第三方测试或行业基准？
- 真实成本：首次部署、算力运营、数据治理和长期人力投入分别是多少？
- 会后动作：能否安排到现场做POC、工厂实测或数据验证？
企业不要只看展台演示就作判断，更应要求对方把讨论落到你的业务数据输入输出条件上。一次有价值的交流，通常会留下明确的下一步动作，而不是只交换名片。
出发前必须核验的信息
由于大会的议程、展商、报名要求及现场展示内容可能随筹备进展调整，建议在出发前和发布相关计划前，通过南京市数据局、大会主办方及南京国际博览中心官方渠道核验以下事项：
- 开放时间、场馆入口和专业观众证件事宜。
- 主题研讨是否需要单独报名或提前预约。
- 你重点关注的企业是否实际参展，展位信息是否更新。
- 现场是否允许拍摄，技术负责人是否会在展台交流。
报名方式、门票规则和最终日程，应以官方发布为准，不建议依赖二手转述或非官方整理资料。
【软盟资讯观察】
物理AI和世界模型的会议升温，反映出人工智能竞争正从语言、图像等数字空间，转向真实环境下的感知、规划与执行。南京将此作为专项大会，有助于吸引具身智能、自动驾驶、工业机器人等方向的企业形成产业集聚，也会推动区域在数据基础设施和智能装备领域建立更明确的生态位置。
对企业而言，早期技术活动最容易出现的误判，是把“现场演示”等同于“量产能力”。世界模型、具身智能等方向迭代很快，但从数据采集、仿真训练到实车、实机部署的工程链条仍然很长。一次展会只能完成初步筛选，无法替代POC和长期验证。
更值得冷静看待的是，决定合作价值的往往不是模型跑分，而是现场部署能力、数据治理、安全兜底机制和持续运维。如果企业只带着“看趋势”的心态参会，很可能收获大量名片却无法形成后续动作；只有把任务、环境和验收指标提前写清，才可能把交流转化为可推进的合作线索。