2025年最后一天，云道智造更名为云道智能，宣告其全面投入物理AI的决心。
几天后的CES 2026上，西门子与NVIDIA扩展合作，共同构建工业人工智能操作系统——以重新定义物理世界的设计、建造和运行方式。
去年的世界人工智能大会上，索辰科技推出三项物理AI成果，基于仿真技术的物理AI以驱动现实世界的虚拟训练。
这些密集的信号，预见着一个清晰的共识：深耕仿真领域的CAE厂商们，正逐渐向物理AI赛道集结，从传统的计算机辅助工程（Computer-Aided Engineering），向物理AI引擎与数据工厂的角色跃迁。
CAE进阶：从求解器到世界模型构建者
长久以来，CAE软件的核心价值在于对物理世界的数学建模与高保真仿真。它们凭借描述流体、结构、电磁、热等物理现象的第一性原理——偏微分方程组，通过强大的求解器将其转化为可计算的数字结果。这种基于物理的仿真，是虚拟世界中最为接近真理的基石。
然而，传统的CAE仿真存在固有瓶颈：计算成本高昂、场景设置复杂、对专家经验依赖强，且难以穷尽现实世界的所有可能性——而这正是物理AI要解决的痛点。
物理AI的核心诉求，是在虚拟世界中高效、低成本地生成海量、多样且符合物理规律的数据，并训练出能理解、预测乃至优化物理过程的智能体。
这恰恰与仿真厂商的基因完美契合。它们手中的求解器，正是生成高质量物理数据的绝佳引擎。当这个引擎与AI结合，便从事后验证的工具，进化为事前预测乃至自主创造的平台。某种程度上来说，物理AI是CAE的进阶版本，并且，它并非取代，而是赋能与升华。通过AI代理模型、物理信息神经网络（PINN）等技术，CAE仿真得以加速百倍千倍，实现从数小时出结果到接近实时交互推演的质变，为物理AI提供了可无限试错的训练场。
GPU：物理AI时代不可取代的算力基座
在这场进阶中，一个技术要素成为不可取代的加速器与门槛——GPU并行计算。
物理AI的训练与应用，本质上是数据与计算的双重密集挑战。无论是运行高保真仿真生成训练数据，还是训练复杂的物理AI模型（如世界模型），抑或是最终智能体在数字孪生中的实时交互与决策，都需要前所未有的并行计算能力。
云道智能物理AI引擎：机械臂转动魔方
CPU架构擅长复杂的串行逻辑，但在处理仿真中海量的网格计算、矩阵运算，以及AI模型中规模庞大的参数并行计算时，显得力不从心。GPU凭借其成千上万个核心的并行架构，天生适合这类任务。NVIDIA Omniverse、Physics NeMo等平台的兴起，正是构建在GPU算力之上，将物理仿真、AI训练与可视化渲染融合于一体的典范。
仿真厂商们的跟进，无一不将GPU加速作为重要战略。西门子宣布将全面完成其仿真产品组合的GPU加速；Ansys、Altair在其最新版本中深度融合AI与GPU计算，实现效率的指数级提升；索辰科技自建的物理AI实验室，其底层也离不开GPU集群的支撑；云道智能在2025年全力推进的效率革命，其关键正是引入GPU并行计算架构，实现仿真算力的飞跃，为其打造通用物理AI引擎Sim-PI铺平道路。
Altair 物理AI核心能力解析
分野与未来：从工具到生态的竞争
尽管目标一致，但各家仿真厂商的进路已现分野。
以西门子（联合Altair）、Ansys（联合Synopsys）为代表的工业软件巨头，凭借全栈式的软件生态和深厚的行业知识，正试图构建端到端AI驱动的工作流。
而以云道智能、索辰科技为代表的国内厂商，则更多从仿真根技术（求解器）出发，强调自主可控与对本土复杂场景的深入理解。他们正试图走出一条从底层物理引擎向上赋能、构建垂直领域物理AI解决方案的路径。例如，索辰科技切入低空经济安全赛道，云道智能打造通用物理AI引擎Sim-PI，都是将自身在特定物理场仿真中的优势，与AI结合，解决产业升级中的具体痛点。
基于生成式物理AI技术和实景渲染技术的索辰开物平台架构
未来的竞争，将不仅是仿真算法精度或AI模型先进性的竞争，更是生态构建能力的竞争。谁能更高效地利用GPU等算力资源，生成更高质量、更易用的物理AI数据与工具链；谁能打造开放的平台，吸引更多开发者、行业伙伴在其上构建应用；谁能将物理AI无缝嵌入到客户的实际研发、生产、运维流程中，创造可量化的价值，谁就将在这场智能化的浪潮中占据主导。
后记
CAE仿真向物理AI的进阶，是一场由内在技术逻辑与外在产业需求共同驱动的必然变革。它标志着CAE正从计算机辅助工具，向具备自主认知与优化能力的智能伙伴演化。
当仿真引擎插上AI的翅膀，并以GPU算力全速驱动，一个能够精准预测、甚至主动优化物理世界、真正意思上的“数字孪生”正在加速形成。这不仅是工程研发范式的革命，更是重塑未来制造业、乃至理解真实世界运行方式的一次关键跃迁。CAE厂商们，伴随着物理AI、世界模型的浪潮，正从幕后走向台前，成为这场智能革命的新一代建筑师！
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