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人工智能行至中场，“物理AI”成关键赛点
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拓荒牛
23小时前
人工智能行至中场，“物理AI”成关键赛点
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拓荒牛
2025-11-07
![](https://img2.tuohuangzu.com/uninf/images/202511/2025110712031633012.png"></p><p>虚拟建模是物理ai的基础，其核心是通过融合经典物理定律与深度学习，构建与真实世界高度一致的仿真环境，主要通过生成式物理引擎和强化学习技术实现，结合神经网络模拟物理规律并生成训练数据。</p><p>生成式物理引擎融合经典物理定律（力学、热力学等）与深度学习，构建多物理场耦合的仿真系统，支持刚体、流体、电磁等多场景的动态模拟，这其中需要平衡仿真精度与实时性，同时具备可扩展性，能适配不同复杂度的物理场景（从简单运动到复杂材料交互）。高精度建模与实时计算存在天然矛盾，需通过算法优化（如分层积分、动态阻尼调整）缩小差距。</p><p>物理ai的性能依赖于高质量数据的支撑，而“合成数据+真实数据”的虚实融合模式，解决了真实物理数据稀缺、标注困难的痛点。高质量数据的生成与推理主要依赖于物理建模、数据采集技术和生成模型的结合，通过真实数据采集、物理约束优化和算法生成等方式实现。</p><p>该环节通过物理引擎生成合成数据，并结合生成式ai扩展数据多样性；推理阶段需要嵌入物理约束，实现对物体运动、交互关系的预测与归因。其中，数据需要满足“物理真实性”（符合客观规律）与)
![](https://img2.tuohuangzu.com/uninf/images/202511/2025110708021005082.png"></p><p>虚拟建模是物理ai的基础，其核心是通过融合经典物理定律与深度学习，构建与真实世界高度一致的仿真环境，主要通过生成式物理引擎和强化学习技术实现，结合神经网络模拟物理规律并生成训练数据。</p><p>生成式物理引擎融合经典物理定律（力学、热力学等）与深度学习，构建多物理场耦合的仿真系统，支持刚体、流体、电磁等多场景的动态模拟，这其中需要平衡仿真精度与实时性，同时具备可扩展性，能适配不同复杂度的物理场景（从简单运动到复杂材料交互）。高精度建模与实时计算存在天然矛盾，需通过算法优化（如分层积分、动态阻尼调整）缩小差距。</p><p>物理ai的性能依赖于高质量数据的支撑，而“合成数据+真实数据”的虚实融合模式，解决了真实物理数据稀缺、标注困难的痛点。高质量数据的生成与推理主要依赖于物理建模、数据采集技术和生成模型的结合，通过真实数据采集、物理约束优化和算法生成等方式实现。</p><p>该环节通过物理引擎生成合成数据，并结合生成式ai扩展数据多样性；推理阶段需要嵌入物理约束，实现对物体运动、交互关系的预测与归因。其中，数据需要满足“物理真实性”（符合客观规律）与)
