浅谈实时物理仿真（4）：物理AI
本文为《浅谈实时物理仿真》系列的第4篇，共4篇文章，主题分别为：
物理仿真技术概述
算法优化
并行加速
物理AI
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正文
近年来，NVIDIA作为物理AI的积极推动者，将这一概念带入了大众视野，并将其定义为人工智能发展的下一个关键方向。在CES、GTC等活动中，NVIDIA CEO黄仁勋多次强调物理AI的重要性。
回顾AI的发展历程，我们可以看到几个重要阶段：
感知AI：让机器具备感知现实世界的能力，包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理（NLP）等技术。
生成式AI：以AIGC（AI生成内容）为代表，例如通过文本生成图像、视频甚至3D模型，如OpenAI的Sora，以及今年备受关注的文本到3D生成技术。
代理式AI：将AI打造成智能体（Agent），帮助人类完成具体任务，比如撰写文章、编写代码或制作PPT，微软Copilot等工具正是典型例子。
而下一阶段的突破，将属于物理AI——它让AI不仅停留在感知或生成层面，而是进一步与真实世界交互，并严格遵循物理规律。
这种AI能够像电影中的“终结者”一样，在现实环境中自主行动、适应甚至改造物理世界。从机器人控制到自动化制造，从无人驾驶到智能城市，物理AI正在成为推动技术革新的核心力量。
在这一背景下，物理AI为何被寄予厚望？它将如何改变我们的未来？让我们深入探讨这一前沿领域。
如何定义物理AI
尽管物理AI已成为行业热议话题，但学界对其尚未形成统一的定义。从技术演进的视角来看，物理AI的核心在于让人工智能真正理解并适应物理世界的运行规律。基于这一目标，我们可以从三个维度来界定物理AI：
物理真实：物理AI不仅依赖数据驱动，还需具备对物理规律的建模与理解能力。无论是模拟物体运动、预测流体变化，还是分析材料力学，它都能基于物理原理进行推理，而非仅仅依赖统计模式。
具身智能：物理AI不仅是一段代码或算法，而是拥有物理实体，能够通过传感器和执行器与现实世界互动。例如机器人、自动驾驶汽车，甚至未来的家庭服务AI，都需要在真实环境中感知、决策并执行任务。
感知、决策、执行：物理AI必须具备完整的“感知-决策-执行”能力链，能够动态适应环境变化，并实时调整行为。这与传统AI的静态推理不同，更强调在物理世界中的自主性和适应性。
当然，从仿真的角度来看，物理AI也可以狭义地定义为“懂物理的AI算法”——例如基于物理的模拟引擎、可解释的AI模型，以及能够结合物理规律进行预测的神经网络。这类技术虽不依赖实体，但仍是物理AI的重要基础，它们让AI不再是“黑箱”，而是符合科学原理的智能系统。
物理AI之于英伟达
物理AI的崛起为英伟达带来了巨大的市场机遇，而该公司正通过生成式数据合成、开放仿真平台、高性能硬件以及垂直行业解决方案，构建一套完整的物理AI生态系统，进一步巩固其在AI计算领域的领导地位。
1. 生成式世界模型：Cosmos
英伟达提出的Cosmos（World Foundation Model, WFM）是一个基于生成式AI的基础世界模型平台，能够自动生成符合物理规律的合成数据。在自动驾驶、机器人训练等领域，真实数据的采集往往成本高昂且难以规模化，而Cosmos可以通过AI生成高保真仿真数据，大幅降低训练成本并加速模型迭代。
2. 物理仿真与协作平台：Omniverse
Omniverse是英伟达打造的开放式3D仿真与协作平台，支持物理精确的虚拟环境构建。开发者可以在Omniverse中创建高精度数字孪生，并与物理AI模型（如Cosmos）无缝集成，实现从仿真训练到现实部署的闭环。
3. 高性能计算硬件：GPU与CUDA生态
物理AI对算力的需求远超传统AI模型，而英伟达的GPU和CUDA软件栈提供了强大的计算基础。无论是训练世界模型、运行实时物理仿真，还是部署具身智能系统，英伟达的硬件所能提供的高效加速支持，使其成为物理AI时代的“算力底座”。
4. 行业渗透与生态合作
英伟达正在积极推动物理AI在各行业的应用，与谷歌、微软等科技巨头合作，探索AI与云计算、边缘计算的结合；同时，它也在工业领域与Ansys、西门子、达索等工业仿真软件巨头深度融合，将物理AI引入智能制造、数字孪生等场景。
未来，随着物理AI在机器人、自动驾驶、工业仿真等领域的深入应用，英伟达的软硬件一体化优势有可能进一步放大，推动其从“GPU公司”向“AI计算基础设施巨头”的全面升级。
物理AI之于云境智仿
作为国内专注于物理仿真技术的创新企业，云境智仿正在物理AI领域展开积极探索。
公司通过构建覆盖计算、数据、展示全流程的算法组件体系，为CAE工业软件、仿真驱动的交互式数字孪生、具身智能仿真训练等应用提供关键的基础软件支撑。
在产品体系上，云境智仿打造了三大核心组件：
实时物理仿真求解器：自主研发的实时物理仿真求解器，创新性地融合了GPU并行数值算法与AI智能模型，大幅提升了计算效率；
仿真数据格式转换器：具备多物理场仿真数据格式转换能力，实现不同仿真系统间的数据互通；
图形渲染可视化引擎：高性能高保真图形渲染引擎，支持大规模仿真数据的实时可视化呈现。
基于这一产品体系，云境智仿成功助力多个行业场景的智能化升级：
在汽车工业领域，通过智能仿真技术加速外形优化设计流程
在空气动力学研究中，构建AI驱动的数字风洞试验平台
这些实践不仅验证了物理AI在工业仿真中的价值，也展现了国产CAE软件在技术创新上的不断探索和突破。
构建基于物理AI应用的工作流
如果有组织或个人想要构建基于物理AI的应用，可以参考以下工作流：
1. 构建虚拟3D场景
通过图形引擎实现场景建模与可视化，确保虚拟环境在几何形态和物理特性上都高度拟真。
2. 生成高保真的合成数据
物理仿真引擎负责模拟真实世界的物理现象和交互过程，世界基础模型则自动创建符合物理约束的复杂场景，共同构建高质量的训练数据集。
3. 训练&&验证AI模型
通过物理仿真引擎持续提供训练环境与验证场景；通过AI框架支撑模型构建与优化；通过强化学习算法专门培养AI在物理环境中的决策与交互能力。
4. 部署应用
实现AI模型在实际物理环境中的落地应用。软件平台提供运行时的系统支持与资源调度，硬件实体则作为物理载体执行AI的决策指令，共同确保AI系统在真实场景中的可靠运行。
物理AI仿真技术
1. 降阶&代理模型
降阶与代理模型技术处于传统数值方法与AI方法的交叉领域，其核心价值在于通过系统化的降维建模方法，将复杂物理系统转化为计算效率更高的简化模型。这类技术既保留了传统方法的可解释性优势，又融入了现代机器学习的数据驱动特性。
主流方法如PCE（多项式混沌展开）、 RBF（径向基函数） 、GPM（高斯过程建模）、 DMD（动态模态分解）等，这些方法共同构成了现代工程仿真中的"模型压缩"技术体系，通过数学上的严格降维，在保证物理合理性的前提下实现计算效率的数量级提升。
2. 物理信息机器学习（PIML）
物理信息机器学习也是物理AI技术的研究热点，其核心创新在于将物理机理融入神经网络结构或训练过程中。
通过"物理引导的AI"方法突破传统数据驱动模型的局限性。
目前PIML研究可分为两个主要技术流派：
2.1物理信息神经网络（PINNs）
物理信息神经网络（PINNs）是一种将物理规律直接嵌入神经网络训练过程的创新方法，通过在损失函数中加入控制方程的残差项，强制神经网络在训练过程中不仅要拟合数据，还要严格满足给定的偏微分方程，这种方法显著降低了对训练数据量的需求，同时确保模型的预测结果符合物理规律，特别适用于数据稀缺但对物理一致性要求高的场景，如复杂物理系统的建模和反问题求解。
2.2 算子学习
算子学习采用神经网络直接近似数学算子的技术路径，通过特殊的网络架构设计（如DeepONet和傅里叶神经算子）来学习输入函数到输出函数之间的映射关系，这种方法突破了传统神经网络只能处理固定维度输入输出的限制，可以直接学习微分方程的解算子，实现对新输入函数的泛化预测，在大规模物理场模拟和多参数优化等问题中展现出独特优势。
技术难点
上述技术虽然具备一定的创新性，但是工程应用上还是存在局限。主要的技术难点有：
1.对非线性问题的建模
2.对不同几何、工况的泛化
3.神经网络的训练收敛性
4.外推预测能力
总结
作为实现虚实平行宇宙的关键支撑技术，物理仿真通过算法优化、并行加速、物理AI等技术手段，在近些年实现了显著的发展，向着高精度和高性能两个核心指标不断迈进。但是，当前仍然存在诸多技术难点亟待解决，距离世界模拟器的愿景仍然有巨大差距。因此，物理仿真的技术研究与产品研发，仍然大有可为！
