仿真是更高级的智能

1999 年，两件看似无关的事，悄然埋下了今天 AI 发展的伏笔。

这一年，《黑客帝国》上映，描绘了一个基于 AI 构建、能够映射现实的虚拟世界 —— 矩阵（Matrix）。

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同年，GeForce 256 图形芯片问世，GPU（Graphics Processing Unit，中文常简称为图形处理芯片）作为一种全新算力形态登上历史舞台，开始赋能千行万业。

二十多年后回头再看，这两处伏笔仿佛一场精妙的预言，共同指向一个愈发清晰的未来：人工智能（AI）的发展脉络，正从感知式 AI、生成式 AI、智能体，逐步走向与物理世界深度交互的新阶段 —— 这就是物理 AI（Physical AI）。而要实现这一宏伟蓝图，关键在于构建一个能模拟万物、且严格遵循物理规律的数字现实。

那么，这个数字现实的基石何在？好消息是，我们并非从零开始。依托早已成熟的计算机辅助工程（CAE）仿真技术，我们完全有能力为物理 AI 快速搭建起关键的基础设施。可以说，仿真技术，正是解锁物理 AI 全部潜能、构建可信数字现实的那把核心密钥。

仿真，破解物理 AI 的两重“次元壁”

物理 AI 的核心使命很明确：“理解物理规律、交互物理世界”。它诞生于虚拟的代码世界，却注定要去赋能真实的物理世界。但这个从虚拟走向现实的过程，需要冲破两重坚实的“次元壁”：数据壁垒和训练场壁垒。

互联网上的文本、图像数据浩如烟海，但真正反映复杂物理规律的数据却极为稀缺。尤其是在诸如具身智能、智能驾驶等特定领域，高质量物理数据的匮乏，直接制约了 AI 的进化。试想，一个物理数据支撑不足的数字世界，如何能为下一代 AI 提供一个低成本、高效率的“数字孪生”训练场？

换言之，人类亟需为物理 AI 找到一位学识渊博、能与之高效协同的“导师”。

这位导师，就是仿真。事实上，在物理 AI 概念兴起之前，仿真技术就长期扮演着让数字世界理解真实物理规律的“教师”角色。

图为云道智能伏图-电子散热模块（Simdroid-EC）机房散热效果图。来源：云道智能

具体来说，尤其是基于第一性原理的 CAE 仿真，堪称一座高效的“物理数据工厂”。它依据严格的物理定律，能在虚拟世界中批量生成高保真、且标签完美的合成数据。无论是模拟一个微小齿轮的转动细节，还是复现一整台机械臂的协同作业，仿真都能输出全过程、全参数的精确数据，完美满足物理 AI 对海量、真实训练数据的饥渴需求。

有了这些数据，我们就能为物理 AI 打造一个“绝对安全的训练场”。在这个 1:1 模拟真实世界的数字孪生环境中，AI 可以像飞行员在模拟机上练习起降一样，进行无限次试错学习，积累经验，而无需承担任何现实风险与成本。这种模式允许 AI 大胆探索极端场景，从而加速其进化过程。

图为云道智能机械臂物理 AI 训练。来源：云道智能

仿真能力外化，为物理 AI 授之以渔

理论虽然可行，但要将仿真赋能物理 AI 落到实处，还需要在产品与工具层面搭建起坚实的逻辑桥梁。幸运的是，这条路并非无迹可寻——将成熟的平台能力进行“外化”，并实现跨领域服务的模式，已在科技史上被多次验证。

一个经典的例子是 GPU。其诞生初衷仅仅是为了让三维游戏的画面更逼真，后来却偶然地演变为整个数据时代的通用算力基石，这是一次成功的硬件能力外化。在软件和服务领域，亚马逊云（AWS）的历程更为典型：它最初只为支撑亚马逊内部的电商业务，如今已成长为全球领先的云计算服务巨头。

近年来，仿真行业也开始复制这条成功路径。那些历经复杂工业场景千锤百炼的物理算法、求解器、模型等核心技术，正通过平台化、接口化的方式，被转化为物理 AI 发展所必需的“原材料”和“基础设施”，持续赋能其上下游产业。

市场动向显示，国内已有领先企业率先布局。成立于 2014 年的北京云道智能科技股份有限公司（下称云道智能），在工业仿真领域已跻身国内头部阵营，部分技术达到国际领先水平。面对物理 AI 的时代浪潮，云道智能系统性外化了其长期服务工业界所积累的“内部能力”，推出了以高精度物理引擎为核心、并融合生成式方法的新型物理 AI 平台 Sim-PI。

Sim-PI 平台的优势在于其强大的多物理场仿真能力。其材料结构和单元类型能精确刻画材料特性，显著提升了诸如弹性体仿真的真实感和可靠性，在毛发、绳索、线缆及柔性纤维等复杂对象的仿真中，表现出极高的真实感和准确性。同时，其接触搜索、接触变形以及接触力的精准计算模型，能够更好地反映真实世界中的碰撞与交互过程。这意味着，Sim-PI 极大地扩展了仿真的场景边界，实现了众多前沿应用场景从 0 到 1 的突破。

这不仅仅是一次产品创新，更标志着云道智能从“工业仿真解决方案提供商”向“物理 AI 基础设施运营商”进行战略跃迁的关键一步。

定义下一代 AI 生态模式

物理 AI 一旦进入规模化应用阶段，将与仿真技术形成深度互惠的共生关系。仿真能从物理 AI 的发展中获得全新的应用蓝海，而物理 AI 也能以前所未有的方式，为仿真技术开拓出广阔的成长空间。

为此，云道智能提出了一个以仿真为核心的“双螺旋”发展模式。

来源：云道智能

螺旋的第一条，是工业仿真基于物理 AI，奠定正确的物理基石。Sim-PI 的核心竞争力，正源于深度融合了云道智能沉淀十余年的工业仿真基因。其在多体动力学、刚-柔-液体耦合仿真及物质点法等方面的深厚积累，能确保仿真环境与数据无限逼近物理真实。这也构成了许多单一 AI 技术背景平台难以逾越的技术壁垒。

螺旋的第二条，是物理 AI 反哺工业仿真，开拓更广阔的市场。在实际应用中，Sim-PI 通过提供高保真仿真、生成海量数据、驱动更优的 AI 训练，将持续激发用户产生更多的仿真需求。这不仅为传统工业仿真开拓了前所未有的场景及垂直应用空间，也反过来带动仿真技术自身的进化，例如 GPU 加速、AI 袋里模型实现秒级预测等效率革新。据了解，云道智能已明确推进 Sim-PI 的全面 GPU 化，旨在通过深度融合高性能计算来提升整体效能。

图为 Sim-PI：机械臂抓取布料。来源：云道智能

除了“双螺旋”发展模版，云道智能还在推动一项围绕物理 AI 数据协作的生态级创新。

数据是训练物理 AI 最重要也最稀缺的原材料。有效的行业级数据共享，能极大避免全行业“重复发明轮子”的内耗。为此，云道智能正在酝酿构建一个“物理 AI 数据场”。借助这个虚拟的“数据市场”，机器人公司等终端企业无需自行构建所有训练场景，而可以像在超市选购商品一样，便捷地购买诸如“拧螺丝”、“分拣物品”等标准化仿真数据包。这不仅将大幅提升产业协同效率，更有望催生出一个围绕物理仿真数据交易与服务的全新业态。

赋能下一代 AI 全产业链

如果只关注云道智能 Sim-PI 平台的规划，可能会产生一种错觉：仿真对于物理 AI 的主要意义，仅在于训练出更懂物理规律的模型。但实际上，仿真的价值远不止于此，其影响力贯穿了整个物理 AI 的产业链。

根据产业内的普遍共识，物理 AI 从下到上大致包含五个层次的核心要素（见下图）。而仿真技术，已经渗透至每一层之中。

图为物理 AI 的“五层蛋糕”。来源：云道智能

仍然以云道智能的业务布局为例。Sim-PI 平台作为物理 AI 的数据库与训练场，主要提供了物理 AI 的基础设施层，并深度参与了 AI 模型层的训练工作。而云道智能旗下的其他仿真产品线，包括通用物理仿真平台、专用物理仿真软件、数字孪生解决方案等，则在其余要素层中扮演着关键角色。

在能源电力层，其通用平台 Simdroid 长期应用于电网稳定性分析、电站预测性维护等关键环节，通过构建电力系统的超实时数字孪生，为 AI 算力所需的高效、稳定供电提供了坚实保障。

在芯片及计算基础设施层，针对先进封装所面临的电磁、散热与结构应力等极端复杂的多物理场挑战，伏图-芯片多物理场（Simdroid-IC）等专用仿真工具已成为优化芯片设计、提升生产良率的“虚拟实验室”；同时，为 AI 提供硬件与算力的云计算数据中心，其内部空间设计与散热、能耗优化，也高度依赖高精度的流体与热仿真技术。

图为云道智能数据中心散热解决方案。来源：云道智能

在应用层，随着各类具备物理感知与交互能力的终端设备加速普及，其产品本身也带来了更多的仿真设计需求，而这正是 Simdroid 等通用仿真平台的传统优势领域。

由此可见，仿真技术将在物理 AI 所引发的这场基础设施建设与升级热潮中，获得从底层硬件、到中间层算力与能源、再到顶层终端应用的全链条增长机遇。

结语

下一代 AI 的竞争，本质上是物理 AI 的竞争。这将是一场围绕仿真能力、数据生态与基础设施开放性的综合较量。谁能更早、更好地整合这些核心能力与资源，谁就掌握了定义下一代 AI 生态系统规则与标准的主动权。

仿真，无疑正处在这场深刻变革的核心位置。

另一个值得关注的趋势是，相较于在高端芯片等领域面临的挑战，中国企业在仿真软件领域与国际领先水平的差距正在显著缩小。对于正全力发展新质生产力的中国而言，下一代 AI 的浪潮，或许正是我们从技术跟跑向并跑、乃至在部分领域实现领跑的一个历史性窗口。

文章来源于瞭望智库