物理AI技术范式 - 通过GPU加速技术突破计算瓶颈 将物理定律和真实场景数据深度融合 使AI能够基于已知规律推导决策 [1] - 颠覆传统AI依赖海量数据训练的路径依赖 成为数字孪生世界的构建者 重塑工业设计和气候变化研究等领域 [2] - 实现从数据驱动到原理驱动的范式转变 将科学发现速度推向高铁时代 [6] 技术优势与解决方案 - 物理求解器约束生成过程解决数据污染导致动作失真问题 机器人训练成本降低50% [3] - 合成10亿英里自动驾驶数据解决极端场景数据匮乏问题 加速车企模型迭代速度 [3] - 实时预测货架倒塌等突发事件 工厂运维效率提升30% [3] 计算能力与应用案例 - GPU能同时处理数百万个流体微元的运动轨迹 使需要超级计算机运行一周的模型在几小时内完成 [5] - 上海中心大厦通过物理AI模拟台风侵袭时的结构应力 特斯拉工厂机械臂在虚拟环境完成百万次抓取测试 [5] - 模拟精度达到原子级别 在医疗领域预测药物副作用 在环保领域构建地球气候数字镜像 [6] 国内产业链生态 - 形成从底层感知到上层应用的全链路生态 承载工业软件国产替代使命 [7] - 索辰科技天工开物平台实现四维时空耦合下的多物理场设计与仿真 支持虚拟训练机器人及智能驾驶场景 [7] - 奥比中光通过RGB-D相机提供3D视觉数据支撑 能科科技推动物理AI与实际工业场景结合 [8] 企业战略布局 - 索辰科技并购宁波麦思捷55%股权补足动态环境感知能力 收购北京力控元通51%股权强化工业数据采集 [8] - 构建从物理场感知到决策闭环的全链路闭环 对标英伟达Omniverse的国产方案 [7][8] - 全球工业仿真软件市场经历变革 新思科技收购ANSYS交易获批重塑格局 [8] 行业发展机遇 - 低空经济和新能源场景对高精度仿真需求爆发 物理AI作为行业基础设施属性明显 [9] - 国内企业凭借对本土需求的深刻理解 在物理场仿真数据积累上具有优势 [9] - 处于0到1阶段的技术 对客户价值已远超预期 迎来弯道超车窗口期 [8][10]