一、研究背景

（一）工业仿真的时代要求

党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视基础软件与人工智能（AI）的融合发展，将其作为建设现代化产业体系的战略支点。习近平总书记在中共中央政治局第二十次集体学习时强调，“人工智能领域要占领先机、赢得优势，必须在基础理论、方法、工具等方面取得突破。要持续加强基础研究，集中力量攻克高端芯片、基础软件等核心技术，构建自主可控、协同运行的人工智能基础软硬件系统。以人工智能引领科研范式变革，加速各领域科技创新突破。”工业仿真软件作为基础软件中技术壁垒最高、与物理机理结合最紧密的关键领域，其发展水平直接关系到高端制造的自主可控。随着2023年“新质生产力”概念的提出和2024年“人工智能+”行动被写入政府工作报告，以AI为代表的新一代信息技术正深刻重构工业研发范式。在这一背景下，工业仿真技术作为连接数字世界与物理世界的桥梁，其创新发展不仅关乎着关键技术自主可控，更是培育新质生产力、推进新型工业化的战略选择。

当前，我国工业仿真领域仍面临严峻挑战，全球工业软件市场竞争格局呈现出国外寡头垄断市场的态势，西门子、达索、PTC等巨头占据高端市场。高端装备仿真长期受制于海外商业软件，版本更新受限，多物理场耦合能力薄弱。传统工具多局限于单一场模拟，跨场数据传递易引发模型失真，复杂建模耗时数周。基于典型工况的传统仿真体系难以支撑新型部件研发，制约装备自主创新。

与此同时，全球工业仿真技术正在经历革命性变革。英伟达等企业提出“物理图灵测试”，构建虚拟物理环境以支撑机器人智能训练。西方在物理AI、多模态感知与强化学习融合领域取得突破，美国2024财年亦大幅增加AI预算，加速技术落地。

传统数值仿真面临计算效率与物理保真度难以平衡、无法满足动态实时需求的根本瓶颈。随着系统复杂度呈指数级增长，新一代仿真范式亟待构建兼具物理一致性与高效计算能力的技术体系。物理AI通过将物理方程嵌入神经网络，实现对复杂多物理场的高精度预测，为工业仿真带来颠覆性方案。

在此背景下，推动工业仿真向智能化转型具有双重战略意义：一方面，这是突破“卡脖子”技术、实现自主可控的必然选择；另一方面，作为“人工智能+”行动在制造业落地的关键路径，物理AI将重构研发范式，使数据成为新型生产要素、AI成为新型生产工具、数字员工成为新型劳动力。未来2～3年，随着AI Agent等技术深入生产端，工业仿真有望迎来质变，为加快形成新质生产力、推进中国式现代化提供核心支撑。因此，本文旨在探索并系统构建一种“机理—数据”融合的工业仿真新范式，以应对上述挑战。

（二）物理AI的定义与范畴

物理AI是一种融合物理规律与人工智能的新型计算范式，由Raissi等首次系统阐述并被Karniadakis等定义为“保持第一性原理一致性的可解释机器学习框架”，旨在解决传统数值仿真与纯数据驱动方法的固有局限性。其核心在于基于控制方程弱形式将物理先验知识（如守恒律、对称性、偏微分方程等）结构化地嵌入机器学习模型，从而在保持物理一致性的同时提升计算效率与泛化能力。

与传统数值方法（如有限元分析、计算流体力学）相比，物理AI遵循Lu等提出的微分方程神经网络求解范式，采用傅里叶神经算子等架构，构建具有物理约束的代理模型。经Kochkov等验证，其计算效率较传统方法提升2个数量级。与纯数据驱动方法（如黑箱深度学习）相比，物理AI通过将N-S方程和相场方程直接嵌入神经网络损失函数，确保预测结果严格遵循流体力学守恒定律，有效避免了质量、动量和能量守恒的违背。因此，物理AI在多物理场耦合仿真、实时动态系统建模、不确定性量化等领域展现出显著优势，成为科学计算与工业仿真的新一代方法论。这一方法论的优势正驱动其在工业界形成具体的平台与解决方案。

例如，英伟达（NVIDIA）提出的物理AI解决方案Omniverse平台，其理论框架源自Hennigh等的工业仿真神经网络研究。NVIDIA Omniverse平台构建了一套完整的物理AI解决方案，基于NVIDIA RTX和Pixar通用场景描述（USD）的实时3D协作与仿真平台，专为工业数字孪生和多物理场模拟设计。该平台通过开放式架构连接主流3D设计工具，支持多用户实时协同编辑，并利用RTX光追技术实现物理级逼真渲染。核心功能包括AI加速的流体/力学仿真（PhysX/Modulus）、合成数据生成（Replicator）以及云端数字孪生部署（Omniverse Cloud），可应用于汽车制造、游戏开发、机器人训练等领域。这一技术体系采用“仿真驱动”（Simulation-toReality）范式，通过虚拟世界生成海量训练数据并迁移至现实系统，显著降低机器人及自动驾驶的研发成本与风险，体现了物理AI在具身智能领域的工程化落地路径。

二、面向仿真的物理AI技术内核

（一）物理约束的AI模型

物理约束机器学习（PIML）作为物理AI的核心理论框架，通过将物理规律转化为数学模型约束，实现了机器学习与物理原理的深度融合，可将物理规律转化为数学约束，使模型在训练和预测中遵循质量、能量、动量等基本守恒定律。其技术体系围绕三大核心方法展开：基于微分方程约束的损失函数设计，通过将偏微分方程（PDE）残差嵌入损失函数，强制模型预测服从基本物理定律；对称性保持的网络架构构建，依据诺特定理设计具有不变性的网络结构，以自动满足守恒律；多尺度物理特征的层次化建模，通过神经算子等技术耦合宏观与微观尺度机制，以解决复杂跨尺度问题。物理AI概念总览如图1所示。

图 1 物理AI概念总览

1.基于微分方程约束的损失函数设计

通过将描述物理规律的PDEs嵌入神经网络架构，构建具有物理可解释性的学习框架。以Raissi等提出的物理信息神经网络（PINNs）为代表，创新性地将PDE残差项作为正则化约束直接引入损失函数：

L=L _data+λL_PDE

式中，L是总损失，L _data是数据损失，L _PDE是方程残差损失，λ是权重。该框架确保模型输出严格满足N-S方程、Maxwell方程等控制方程，同时支持数据驱动与物理驱动的协同优化。

2.对称性保持的网络架构构建

基于诺特定理揭示的守恒律与对称性本质关联，可通过辛几何网络（Symplectic Networks）显式编码物理系统的对称性特征，解决哈密顿系统的结构保持问题。通过设计具有平移不变性、旋转不变性和尺度不变性的网络结构，实现对能量守恒、角动量守恒等物理定律的数学保障，显著提升模型在复杂场景下的泛化能力。

3.多尺度物理特征的层次化建模

针对湍流模拟等宽频谱物理系统，Li等提出了一种层次化建模框架。该架构通过傅里叶空间参数化积分核，实现了频谱尺度的显式分离与耦合，其每层更新可形式化为宏观与微观特征的融合：

L=L_macro⊕L_micro

式中，L是融合了宏观与微观信息的输出特征，L_macro负责频域低频模态的全局演化，L_micro则通过非线性激活保留物理空间的高频细节。得益于其网格无关性，该方法实现了从粗网格到细网格的无缝衔接与泛化。

（二）多物理场耦合建模

多物理场耦合建模是物理AI最具突破性的技术方向之一，其核心在于建立跨物理场的统一表征与计算框架。如图2所示，该方法通过深度神经网络构建多场耦合的端到端映射，将传统分离求解流程整合为协同优化过程。其创新性体现在三个理论层面：耦合算子学习理论、动态资源分配机制和多尺度耦合架构。

图 2 多场耦合协同求解过程

1.耦合算子学习理论

该理论摒弃了传统显式耦合推导，通过神经微分算子（如DeepONet）直接学习场间的非线性相互作用机制，构建多物理场间的隐式映射关系。端到端学习自动捕捉跨场关联，避免了传统迭代收敛问题，并能发现传统理论未覆盖的隐式相互作用，为机理研究及工程优化提供新理论基础。

2.动态资源分配机制

基于场间敏感度分析的动态注意力权重算法，实时计算物理场变量间的雅可比矩阵，量化评估交互强度，实现计算资源的动态分配。该机制自动识别并优先处理耦合系统中的关键交互区域，自适应提升局部分辨率，在显著提升计算效率的同时避免传统均匀网格的资源浪费。

3.多尺度耦合架构

该架构构建层次化神经网络体系，通过双向信息传递机制与投影算子，衔接宏观连续场与微观离散粒子。引入注意力机制动态调节多尺度间的耦合强度，优先处理对系统影响显著的关键区域。在保持各尺度物理规律自洽性的同时，实现跨尺度统一求解。

（三）生成式仿真技术

生成式仿真（Generative Simulation）是物理AI的范式级创新，其核心在于利用深度生成模型，直接学习从系统参数（边界条件、材料属性、几何结构）到复杂物理场（如速度、压力、电磁场分布）的高维映射关系，实现海量参数组合下物理状态的瞬时合成与预测。该技术大幅加速了参数化研究与不确定性量化，显著扩展了复杂系统优化的边界。如图3所示为生成式仿真范式图：

图 3 生成式仿真范式

1.物理正则化生成架构

基于扩散模型或物理场专用Transformer的生成器，直接在稠密网格/连续空间上合成高保真物理场数据。核心创新在于通过损失函数内嵌控制方程残差约束，并设计具有通量守恒特性的网络层，在避免显式物理建模的同时保障生成结果的物理合理性。

2.条件可控场合成引擎

采用动态条件注入机制，将边界条件、材料属性等参数转化为特征调制信号，逐层控制生成过程。通过自适应分辨率生成网络，在关键物理区域（边界层/激波面）自动提升分辨率，实现单模型内宏观—微观物理特征的协调生成，大幅提升复杂工程场景的生成适应性。

3.实时仿真推理引擎

得益于生成模型训练后的高效推断特性，结合硬件推理加速工具，可将训练好的生成式仿真器部署为实时预测引擎，服务于数字孪生、交互式设计优化等场景。该技术将“网格划分→数值求解→后处理”的多步计算压缩为单次神经网络推理，在例如英伟达Omniverse平台支持下实现从参数输入到物理场输出的毫秒级端到端映射，提供实时物理驱动内核。

三、物理AI赋能工业仿真的求解框架

近年来，人工智能技术在物理建模与仿真领域取得了突破性进展，其中的核心理论创新从根本上重构了传统物理计算范式。这些突破不仅理论上具有严谨性，更在实际工程应用中展现出显著优势。

（一）神经算子架构理论

Fourier神经算子（FNO）的提出标志着从传统离散化求解到连续函数空间算子学习的范式转变。Lu等通过建立频域—物理空间的直接映射通道实现了对偏微分方程解的算子级学习：

K (a )(x )=F^-1(R·F (a ))(x )

式中：F和F^-1分别代表傅里叶变换和逆傅里叶变换，R 为可学习的频域滤波器，a 指输入函数或网络的中间特征。其核心思想在于通过Fourier变换建立频域与物理空间的桥梁，并利用可学习的频域滤波器实现对解算子的高效参数化与逼近。与传统数值方法相比，FNO具有三个显著优势：避免了网格离散化带来的误差累积；通过频域截断自动实现降维；保持平移不变性的物理对称性。

这些优势使FNO在计算效率上实现了跨越式提升。Li等在湍流模拟中的实验表明，在256×256网格上，FNO的推理时间仅为0.005秒，而用于求解Navier-Stokes的传统伪谱方法需要2.2秒，速度提升了三个数量级。基于上述突破，FNO技术已在气象预报、航空航天（如发动机流道优化）等对实时性与精度要求极高的领域展现出广阔的应用前景。

（二）多尺度解耦理论

在多尺度建模方面，Kochkov等提出的基于机器学习的混合求解器框架，为解决长期困扰研究人员的跨尺度物理建模难题提供了新思路。该方法不再追求单一尺度的极致精度，而是通过构建一个“粗网格求解器+多尺度残差修正网络”的层级化计算体系，实现了不同尺度物理信息之间的有效传递与整合。其核心创新在于引入了一个数据驱动的多尺度解耦算子：

式中， U_coarse表示在粗网格上计算的近似解，U_fine表示高分辨率参考解（或目标解），N(ucoarse;θ）是一个通过可微分编程端到端训练得到的神经网络，θ为其模型参数。该算子并非传统的解析函数，而是一个从粗尺度到细尺度的自适应映射器。该算子能够在宏观（粗网格）与微观（细网格）描述之间建立连续、自适应的映射，从而在保持微观精度的前提下，显著降低计算复杂度，实现了跨尺度建模从“强耦合、高成本”到“解耦合、高效率”的范式转变。

传统分子动力学在效率与精度间难以平衡。机器学习力场旨在解决此问题，其粗粒化版本是典型的多尺度解耦技术。Ding等为水分子开发的机器学习力场表明，其粗粒化模型在保持结构精度的同时，速度可达全原子力场的7.5倍，验证了多尺度解耦方法的有效性。类似地，Noé等的研究也表明，在相变模拟中，采用基于机器学习的粗粒化方法可大幅降低计算耗时。这些进展共同表明，将系统解耦为不同时空尺度并分别加以处理，同时通过可学习的映射（算子）进行连接，是提升跨尺度模拟效率的有效途径。

（三）自适应网格优化理论

在自适应网格加密技术方面，Zhao等提出了基于PINNs的创新框架。该技术通过以下双重机制实现计算资源的最优分配：首先利用PINNs融合Navier-Stokes方程残差和流场数据构建物理驱动的加密指标；再通过Delaunay三角化算法动态调整网格密度。研究表明，该技术在翼型绕流模拟中展现出显著优势。在Re=1000的NACA0012翼型模拟中，传统自适应网格加密（AMR）方法需要约10万个网格单元才能获得收敛解，而基于PINNs的AMR框架仅需1.2万～1.3万个网格即可达到同等精度，计算单元数量减少近90%。

Tang等提出的基于误差估计的优化方法展现出显著优势。该技术通过建立“模拟—误差估计—网格优化”的闭环流程，实现了计算资源的智能分配。其核心在于采用流动特征识别（如激波、漩涡）和伴随变量方法构建误差指标，再通过r型优化和h型编辑技术动态调整网格密度。研究表明，在飞行器复杂构型模拟中，采用各向异性网格编辑技术后，能精确捕捉关键流动特征，同时保持整体计算精度。

（四）分辨率重构技术

在湍流超分辨率重构技术方面，Liu等基于卷积神经网络（CNN）提出了两种方法：静态模型（SCNN）和动态模型（MTPC）。针对三维各向同性湍流和槽道湍流的测试表明，这些方法可实现高达8倍的分辨率提升，重构流场的湍动能谱、速度梯度统计量及Q-R联合概率分布与直接数值模拟结果吻合良好。动态模型（MTPC）通过引入连续时间序列的流场信息，能更好地提取时空特征，在近壁区等复杂流动区域的重构精度显著优于静态模型和传统插值方法，为高效获取高分辨率湍流数据提供了新思路。

Chen等同样总结指出，以卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）为核心的流场超分辨率重建技术，突破了传统插值方法在精度上的瓶颈。通过引入如多路径结构、残差学习、注意力机制及时空判别等创新设计，这些方法能够从低分辨率流场中高质量地重建出包含复杂结构（如激波、湍流）的高分辨率流场，显著优于传统的双三次插值等方法。

（五）知识增强技术

物理AI知识增强技术通过结构化领域知识构建智能化软件辅助系统，主要实现三方面功能。一是技术文档智能处理与问答，借助自然语言处理（NLP）与检索增强生成（RAG）技术解析技术文档，提取关键参数与流程，构建知识库以提供精准支持。二是参数检查与错误诊断，通过监控软件运行中的报警信息，匹配规则库与历史案例，自动分析参数合理性并快速定位问题根源，缩短调试时间。三是实时预测与智能决策，基于物理模型与机器学习融合的混合计算框架，对系统行为进行实时预测，结合预置优化策略自动调整参数或推荐最优方案，从而提升计算效率、准确性与可靠性。

（六）实时仿真验证技术

物理AI具备智能闭环实时验证的能力，通过实时数据采集输入模型，实现实时感知和变量自动校验，从而达到更高的精度。如图4所示为实时物理AI平台运行基本流程图。

图 4 实时物理AI平台运行流程

物理AI平台融合硬件在环（HIL）与数字孪生技术，融合高精度实时硬件与多模态感知设备，实现毫秒级数据采集与时空对齐；通过先进的感知融合算法与自适应优化算法，及基于RMSE/MAE的自适应校验与梯度下降、遗传算法的参数寻优，将人工调试周期从数周压缩至小时级。其核心创新“变量自动校验”通过闭环迭代比对虚实输出，触发参数动态校正[集成模型预测控制（MPC）与强化学习]，并依托研发数据管理系统与校核、验证与确认（VV&A）方法库的协同验证架构，生成可信度报告，形成“感知—校验—优化”的闭环验证模式，为极端工况可靠性验证提供量化路径，是物理AI求解框架中精度跃升与动态验证的关键技术环节。

四、核心挑战与开放问题

物理AI作为融合物理学原理与机器学习的新兴交叉领域，其发展面临多维度的挑战，并非特定于某个学科或应用，而是根植于物理系统本质、数据驱动范式与工程实践要求之间的深层矛盾，因而具有跨领域的普遍性。本章从技术实现、产业应用和社会影响三个层面系统分析当前存在的核心瓶颈，为后续研究方向提供理论依据。

（一）技术瓶颈

1.模型泛化能力不足

物理系统的强非线性特性导致AI模型面临严峻的泛化挑战，这是高维非线性物理系统与数据驱动模型有限表达能力之间固有矛盾的体现，在流体、固体、光学和电磁等多种物理领域中普遍存在。Kashinath等研究表明，当模型在超出训练范围的物理参数下进行预测时，其误差会显著增加，例如在瑞利—贝纳德对流的外推测试中，模型在瑞利数（Ra）从5×106增至1×108时，关键湍流统计量（如泰勒微尺度λ）的预测误差（NMAE）从约1.07%增至5.87%，误差放大了近5倍。Hennigh等研究表明，传统的标准全连接神经网络模型在解决FPGA散热器的高雷诺数湍流与共轭传热问题时存在无法收敛的问题，这直接证明了物理信息机器学习模型在应对复杂工业仿真时存在显著的泛化能力不足。

2.计算—精度权衡困境

物理AI普遍面临计算效率与精度难以兼得的矛盾，其根源在于神经网络固有的平滑/低频偏好，与物理过程中关键的高频/小尺度特征之间存在根本冲突。这构成了一个普遍的“分辨率鸿沟”。

尽管存在这一普遍挑战，但研究也在寻求突破。Li等研究表明，FNO在将计算速度提升三个数量级的同时，通过其网络结构能够有效恢复高波数特征，从而在特定问题上实现了对“分辨率鸿沟”的显著跨越。

然而，这并不意味着该根本矛盾已被完全解决，在物理机理更为复杂或对极端尺度更为敏感的场景中，如燃烧模拟中的快速化学反应、固体力学中的裂纹尖端奇异场，或波传播问题中的高频分量捕捉等，构建同时兼顾高效率与高保真度的模型，仍然是物理AI领域面临的核心挑战。FNO的成功案例恰恰说明了，克服这一矛盾需要针对问题本质进行深刻的架构创新。

3.数据依赖性矛盾

高质量物理数据的获取构成重大挑战。这并非特定领域的局限，而是物理AI“学习”与高保真物理数据（实验或仿真得来）天生稀缺、昂贵、获取困难这一结构性矛盾的集中体现。美国国家航空航天局（NASA）的年度报告显示，单次高精度风洞实验需配备昂贵且精密的实验室设备，实验周期长（如湍流通道流模拟需4个流经时间达到稳态），且受限于设备调度，往往难以获得充足数据量。数值仿真虽能补充数据缺口，但当网格尺寸不足时，离散化误差会使训练数据的信噪比大幅下降，这种“垃圾进垃圾出”的问题严重制约了模型性能。

Li等在离心泵故障诊断研究中，当每类故障的训练样本量从50个锐减至10个时，基于VGG16的孪生网络模型的诊断准确率从62.40%显著下降至42.40%，性能下降超过20个百分点。这充分说明，即使对于经过优化的深度学习模型，其性能依然严重依赖于训练样本的数量。

（二）行业落地困难

1.工程可信度挑战

工业界对AI模型的安全可靠性持审慎态度。这是新兴数据驱动范式与建立在第一性原理和确定性分析基础上的传统工业实践体系之间的普遍碰撞，在航空航天、汽车、能源、医疗器械等所有高可靠性要求行业均存在。国标以及国际原子能机构（IAEA）的安全标准GSG—17《一般安全导则第GSG—17号：解控概念的应用》明确规定，核电关键部件的模拟误差必须控制在0.1%以内，而当前物理AI模型在瞬态工况下的误差通常达到3%～5%。当前，AI模型在医疗等关键领域的应用仍缺乏统一的认证体系。现有标准（如ASME V&V40）主要面向传统软件，难以评估AI的动态学习特性。这种标准缺失使企业在模型验证时缺乏可靠依据，增加了合规风险和技术评估的不确定性。

工具链集成是工业AI应用的主要瓶颈之一。研究表明，约65%的数字孪生项目受限于与传统工业软件的互操作性障碍。这种集成困境主要源于传统CAE系统（如ANSYS）采用封闭式架构设计，缺乏标准化接口，并且AI模型的动态学习特性与有限元分析软件的静态求解范式存在根本性冲突。这种架构与范式的不匹配是AI工具融入现有计算机辅助工程（CAE）和产品生命周期管理（PLM）工作流时面临的普遍挑战，而非单一软件问题。

2.成本效益平衡难题

物理AI的实施成本构成了显著的产业壁垒。例如，训练高精度三维物理模型需要数万美元级计算投入，将许多潜在竞争者挡在门外。这不仅依赖昂贵硬件，其能耗与运维成本也使得领域主要由资源雄厚的机构主导。工业软件的复杂性决定了其具备研制复杂、门槛高、周期长的特性，从零开始研发非常费时费力，后发劣势明显。对于物理AI这一融合了物理建模与深度学习的尖端领域，维持AI与传统方法并行的混合工作流会带来额外资源消耗。

人力资源成本同样显著，物理AI的落地依赖于既懂物理又懂AI的复合型人才，而这种人才的短缺推高了企业的转型成本。

3.组织变革阻力

行业认知惯性形成无形障碍。研究表明，长期接受确定性分析范式训练的工程师往往对数据驱动模型的“黑箱”特性存在抵触。行业标准体系滞后构成深层变革阻力，当前国际规范框架仍固守传统技术范式，未能充分纳入数据驱动方法的法律地位。这种制度性滞后与技术创新需求形成结构性矛盾。

4.数据隐私保护要求

物理AI应用面临严格的保密性约束，在国防、半导体等高敏感领域尤为突出。可用于公开训练的数据集不足完整数据的5%，“数据孤岛”现象显著，制约了模型的训练与优化。

（三）伦理与安全

物理AI系统的责任界定面临法律与技术上的双重不确定，其复杂性源于AI决策与物理过程非线性耦合所形成的“行动—后果”因果链。这一挑战在自动驾驶、自主机器人、智能医疗设备等具身智能系统中普遍存在，其责任认定比传统AI系统更为复杂。这种模糊性根植于物理AI所特有的“双重因果链”结构，即任何系统输出均为算法决策与物理过程相互作用的产物。

五、行业应用图谱

随着人工智能技术与物理仿真的深度融合，物理AI正在重塑工业研发与运维模式。在高端装备制造、新能源、数据中心等领域已形成典型应用，展现出显著的技术与经济价值。本章将梳理物理AI在多个行业的落地场景，为行业数字化转型提供新思路。

在高端装备制造领域，物理AI通过构建机理与数据融合的模拟器，实现对复杂物理过程的代理求解与高保真数据生成，显著缩短设计迭代周期。同时可深度挖掘装备性能潜力，实现从设计、调控到运维的全链条优化，成为推动高端装备智能化升级的关键使能技术。

在机器人领域，物理AI显著提升了机器人的环境适应能力，使自主移动机器人能够智能避障导航，机械手可自适应调整抓取动作，手术机器人能完成精细操作，人形机器人具备与物理世界交互的多任务能力。在自动驾驶领域，物理AI帮助车辆准确感知复杂环境，智能应对交通状况和天气变化，实现安全高效的自主驾驶。

在新能源领域，物理AI正推动电池研发与管理的智能化变革。基于多尺度多物理场耦合仿真框架，可精准预测锂电池的热失控风险，为电池设计优化与安全防护提供指导。同时，生成式热管理软件结合数据驱动模型，可动态调整制冷策略，已成功应用于索辰数据中心的散热优化。

在信息技术领域，物理AI为复杂电磁环境的构建提供新范式。通过多辐射源照射模拟与静区反射电平实时计算，显著提升第五代移动通信技术（5G）/第六代移动通信技术（6G）通信设备测试效率。光电系统则利用环境工况分析技术，模拟光学组件在真实工况下的性能变化，提前预警离焦、失真等问题，保障太空光学设备的长期稳定运行。

六、结论与展望

本研究系统构建了“机理—数据”融合的工业仿真新范式，阐明了以物理约束建模、多物理场智能耦合与生成式仿真为核心的物理AI技术体系，该体系通过弥合物理规律与数字智能的鸿沟，正推动工业研发从传统数值求解向智能推演的范式跃迁，已在风电叶片气动优化、电池热管理等实践中证明其具备显著提升效率的价值，生动诠释了“人工智能+”战略在制造业的落地。同时，本文论述了物理AI的工程化应用仍面临技术瓶颈、行业落地困难以及伦理与安全三个层面的核心挑战，这些挑战在航空航天、能源装备等高可靠性领域尤为突出，亟待通过产学研协同机制突破。值得关注的是，基于物理AI的工业仿真范式变革正在催生新型生产要素，使传统研发中离散的经验知识转化为可量化、可迭代的数字资产，这不仅提升了设计效率，更深层地重构了产业价值链。未来制造业的竞争力将日益取决于对物理—数字融合深度的把控能力。

面向未来，物理AI需建立更包容的治理框架，在保障核心机理透明的前提下允许适度“黑箱”，以保持创新活力，正如内燃机时代无需完全理解燃烧化学即可造出高效发动机，工业智能化进程也需在“知其然”与“知其所以然”间找到动态平衡。其发展将呈现三大趋势：在技术层面，多物理场耦合将从串行求解向智能体协同演进；在行业层面，海洋装备、太空光学等新兴领域将加速应用数字水池、环境工况分析等技术以拓展应用边界；在生态层面，预训练模型市场与低代码工具将降低使用门槛，吸引更广泛的工业开发者构建开放协同的创新生态。物理AI不仅是一次深刻的技术进化，更是一场面向未来的生产力革命，它正在将工业知识重新编码，使机器理解物理、让数据驱动创造，在数字与物理世界深度融合的新纪元中，为加快形成新质生产力、推进新型工业化提供核心支撑，开启中国智造的未来。

原文刊载于《数字化转型》2026年第5期第3卷 作者：李岳峰 张志刚 陈灏 张弛 项寅杰 王振