当人工智能的触角从虚拟世界延伸至物理维度，一场关于真实与模拟的认知革命正在发生。英伟达创始人黄仁勋在第三届链博会上提出的"物理AI"概念，揭示了人工智能发展的新范式——通过GPU加速技术突破计算瓶颈，将物理定律、化学反应等基础科学原理与真实场景数据深度融合，使AI能够像人类科学家般基于已知规律推导决策。
这一进阶不仅延续了CAE(计算机辅助工程)模拟真实世界的终极理想，更颠覆了传统AI依赖海量数据训练的路径依赖。当数字孪生技术开始精准映射材料形变、流体动力学乃至生命代谢过程，物理AI正成为重构工业设计、气候变化研究等领域的"数字孪生世界的构建者"，悄然重塑人类对复杂系统的认知边界。
科学发现进入高铁时代
我们不妨把物理AI想象成一座横跨虚拟与现实的"数字桥梁"。当传统AI还在数据海洋中摸索规律时，物理AI已经手握科学定律的"藏宝图"，在计算机里构建出完全遵循物理规则的平行世界。这种技术革命正在重塑人类认知世界的维度，就像给科学家装上了"数字预言眼镜"。
想象你要设计一款更安全的手机电池，传统方法需要反复制作原型并测试爆炸风险，这个过程可能耗时数年。而物理AI会先调出《电化学原理》《热力学定律》这些"知识锦囊"，在数字空间搭建一个精准的微观世界：锂离子在电解液中的迁移轨迹完全符合扩散方程，电极材料的晶体结构变化遵循量子力学原理，连电池发热时的热传导过程都经过严格计算。这种模拟实验的精度能达到原子级别，就像在计算机里造了一台"虚拟电池制造机"。
GPU芯片正是这场变革的"超级引擎"。当物理AI需要计算流体绕过飞机机翼产生的湍流时，GPU能同时处理数百万个流体微元的运动轨迹；当模拟地震波在地下岩层的传播路径时，GPU并行计算能力能让原本需要超级计算机运行一周的模型，在几小时内完成。这种计算效率的提升，使得"数字孪生"技术从概念走向实用——上海中心大厦在建造前就通过物理AI模拟了台风侵袭时的结构应力，特斯拉工厂的机械臂在虚拟环境中完成了百万次抓取测试。
这种技术突破带来的改变远超效率提升。当AI开始理解"碳原子在高温下会与氧结合生成二氧化碳"这样的基础规律，它就能自主推演出新型材料的合成路径，而无需等待实验室的试错结果。在医疗领域，物理AI已经能模拟药物分子与人体蛋白的结合过程，精准预测药物副作用；在环保领域，它正在构建地球气候的"数字镜像"，让科学家能提前十年预判冰川消融对海平面的影响。
物理AI的真正革命性在于，它让人类获得了"数字预演未来"的能力。就像数学家通过公式推导证明定理，物理AI能基于已知的科学规律，在虚拟世界中推演出复杂系统的演变趋势。这种从"数据驱动"到"原理驱动"的范式转变，正在将科学发现的速度从"马车时代"推向"高铁时代"。当工程师能在计算机里完美复现从分子振动到城市交通的完整物理世界，物理AI终将成为人类探索未知的"数字望远镜"。
国内物理AI产业链正在形成
国内物理AI产业链正以技术突破为支点，加速形成从底层感知到上层应用的全链路生态，这一进程既承载着工业软件国产替代的使命，更孕育着通过物理场与人工智能深度融合实现技术弯道超车的可能性。
物理AI的核心在于将基础物理学原理与人工智能技术结合，通过仿真、感知等环节构建真实世界的数字镜像，从而解决复杂工程问题。产业链的成型需要上下游协同，国投证券提出的“仿真-感知-机器人”受益逻辑正揭示了这一生态的关键环节。
索辰科技推出的“天工·开物平台”正是这一理念的集中体现——该平台基于生成式物理AI与实景渲染技术，实现了四维时空耦合下的多物理场设计、仿真与优化，不仅支持快速搭建真实场景并模拟物理场相互作用，更通过虚拟训练验证机器人、智能驾驶等场景的应用，为工业用户提供了“开发-部署”一体化的物理AI工具集。这种将计算物理与人工智能深度融合的能力，使其被业内视为对标英伟达Omniverse的国产方案，标志着国内企业在物理AI基础平台领域已具备与国际巨头同台竞技的潜力。
在感知层，奥比中光通过RGB-D相机FemtoBolt为ReKep系统提供3D视觉数据支撑，助力机器人动作优化与复杂交互，凸显了高精度感知设备对物理AI落地的必要性；在应用层，能科科技等工业数字孪生厂商则通过解决方案将物理AI与实际工业场景结合，推动技术从实验室走向生产一线。
而索辰科技作为仿真层的核心玩家，不仅通过开物平台构建了物理AI的“操作系统”，更通过并购动作加速产业链整合——2024年底收购宁波麦思捷55%股权，补足动态环境感知与端云协同能力；2025年初筹划收购北京力控元通51%股权，强化工业数据采集与存储能力，逐步构建起从“物理场感知-仿真建模-虚拟训练-决策闭环”的全链路闭环，为产业链的完善提供了关键拼图。
当前，全球工业仿真软件市场正经历变革，新思科技收购ANSYS的交易获批，预示着国际巨头通过整合重塑格局，这也为国内企业带来了挑战与机遇。正如索辰科技董事长陈灏所言，物理AI是“划时代的技术”，即便处于0到1的阶段，其对客户的价值已远超预期。
随着低空经济、新能源等场景对高精度仿真与虚拟训练的需求爆发，物理AI作为行业基础设施的属性愈发明显，而国内企业凭借对本土行业需求的深刻理解，以及在物理场仿真数据积累上的优势，正迎来弯道超车的窗口期。
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