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 （603138）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 | 传统A缺陷 | 物理 AI解决方案 | 商业价值 | | --- | --- | --- | | 数据污染导致动作失真 | 物理求解器约束生成过 | 机器人训练成本降低50% | | 极端场景数据匮乏 | 合成10亿英里自动驾驶数据 | 加速车企模型迭代速度 | | 工业仿真效率低下 | 实时预测贷架倒塌等突发事件 | 工厂运维效率提升30% | 我们不妨把物理AI想象成一座横 ...