巨头青睐的物理AI究竟是什么？

当人工智能从虚拟世界拓展到物理维度，一场关于真实与模拟的认知革命正在上演。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，展现了人工智能发展的新范式——借助GPU加速技术打破计算瓶颈，把物理定律、化学反应等基础科学原理和真实场景数据深度融合，让AI能够像人类科学家一样依据已知规律进行推导决策。

这一进步不仅延续了CAE（计算机辅助工程）模拟真实世界的终极目标，还打破了传统AI依赖海量数据训练的模式。当数字孪生技术能够精准反映材料形变、流体动力学甚至生命代谢过程时，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”，悄然改变着人类对复杂系统的认知范围。

科学发现进入高铁时代

我们可以把物理AI看作是一座连接虚拟与现实的“数字桥梁”。当传统AI还在大量数据中寻找规律时，物理AI已经掌握了科学定律，在计算机里构建出完全符合物理规则的平行世界。这种技术变革正在改变人类认知世界的方式，就像给科学家配备了“数字预言眼镜”。

假如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，可能要花费数年时间。而物理AI会先运用《电化学原理》《热力学定律》等知识，在数字空间搭建一个精确的微观世界：锂离子在电解液中的移动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精确计算。这种模拟实验的精度能达到原子级别，就如同在计算机里制造了一台“虚拟电池制造机”。

GPU芯片是这场变革的“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的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。这种计算效率的提高，让“数字孪生”技术从概念变为现实——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不仅仅是效率的提升。当AI理解了“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，它就能自主推导出新型材料的合成路径，而不用等待实验室的试验结果。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，准确预测药物副作用；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测冰川消融对海平面的影响。

物理AI的真正革命性在于，它让人类拥有了“数字预演未来”的能力。就像数学家通过公式推导证明定理一样，物理AI能基于已知的科学规律，在虚拟世界中推导出复杂系统的发展趋势。这种从“数据驱动”到“原理驱动”的模式转变，正在让科学发现的速度从“马车时代”进入“高铁时代”。当工程师能在计算机里完美重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撑，加速形成从底层感知到上层应用的全链路生态，这一过程既承担着工业软件国产替代的任务，也蕴含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的关键是将基础物理学原理与人工智能技术相结合，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。产业链的形成需要上下游的协作，国投证券提出的“仿真 - 感知 - 机器人”受益逻辑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”就是这一理念的体现——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，不仅能快速搭建真实场景并模拟物理场的相互作用，还能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，使它被业内视为对标英伟达Omniverse的国产方案，表明国内企业在物理AI基础平台领域已经有了与国际巨头竞争的实力。

在感知层，奥比中光通过RGB - D相机FemtoBolt为ReKep系统提供3D视觉数据支持，有助于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落地的重要性；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企业，不仅通过开物平台构建了物理AI的“操作系统”，还通过并购加速产业链整合——2024年底收购宁波麦思捷55%股权，补充了动态环境感知与端云协同能力；2025年初计划收购北京力控元通51%股权，加强了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环节。

当前，全球工业仿真软件市场正在发生变化，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，这也给国内企业带来了挑战和机遇。正如索辰科技董事长陈灏所说，物理AI是“划时代的技术”，即使处于起步阶段，其对客户的价值也远超预期。

随着低空经济、新能源等领域对高精度仿真与虚拟训练的需求增加，物理AI作为行业基础设施的特性愈发明显，而国内企业凭借对本土行业需求的深入了解，以及在物理场仿真数据积累上的优势，正迎来超越的机会。

本文系未央网专栏作者 :证券之星 发表，内容属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！

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