核心观点

物理AI 通过将AI 大模型、物理引擎、多学科仿真等方法结合起来，可实现对现实世界高精度动态模拟预测优化，以AI 赋能传统产业。海外物理AI 已应用于具身智能等领域， 英伟达的Cosmos、Omniverse 等一系列平台以及底层算力工厂实现全产业覆盖；国内物理AI 仍处于初步发展阶段，索辰科技、中望软件、霍莱沃等CAE 厂商在业务基础上探索物理AI 在国防、具身智能、低空经济等方向的应用落地。总体看，物理AI 作为A I 技术演进的下一个方向，随着算力芯片和融合物理规律的模型能力升级，有望应用于更广阔场景，全面赋能制造、科研等领域智能化升级。

要点

物理AI 将AI 与物理规律融合并应用于实体设备行动中。物理AI 相较传统AI，能够理解真实世界物理规律，能够在数字孪生技术支持下应用真实数据和高保真虚拟环境数据进行训练与推理，能够依据传感器数据实现动态反馈调整行动策略。物理AI融合了机器学习算法、数字孪生、CAE 求解器等能力，在高端制造、基础科学、能源等广泛领域具备广阔发展前景。

英伟达已形成较全面的物理AI 产业布局。平台与软件层面，Cosmos 与Omniverse 分别负责世界模型与合成数据生成、高精度数字孪生与仿真；Isaac、PhysicsNeM、BioNeMo 分别应用于机器人虚拟训练、工程气象、生物医药领域。硬件方面，英伟达规划多代GPU 芯片，并形成DGX SuperPOD 超级计算集群，构成从AI 模型训练到物理仿真的完整基础设施。

国内CAE 厂商有望深度参与物理AI 产业。物理AI 发展底层需要模型对于物理规律的理解能力，国产CAE 厂商经过多年产业积累形成了多领域求解器和复杂场景耦合的技术能力与积累。

基于AI 融合的CAE 等工业设计类软件，部分国产厂商已实现在具身智能、国防、低空经济等领域的场景探索，有望在物理A I 产业发展浪潮中充分受益。