本文转自瞭望智库微信公众号。
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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）。
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赋能千行万业。
二十多年后，这两处伏笔共同指向一个清晰的未来：人工智能（AI）正由感知式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——物理AI（Physical AI）。实现这一蓝图的关键，在于打造一个能够模拟万物、遵循物理规律的数字现实。
好消息是，我们无需从零开始构建这一数字体系。依托成熟的仿真（CAE）技术，我们已具备为物理AI快速搭建关键基础设施、夯实底层技术支撑的能力。仿真，正是解锁物理AI潜能、构建数字现实的核心密钥。
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仿真，破解物理AI的两重“次元壁”
物理AI的核心是“理解物理规律、交互物理世界”。它诞生于虚拟世界，却注定要赋能现实。但要从虚拟走向现实，需要冲破两重“次元壁”：数据和训练场。
互联网上，训练大模型的数据不计其数，反映真实物理规律的数据却极为稀缺，尤其是某些特定领域，比如具身智能和智能驾驶。这样一个物理数据支撑不足的数字世界，难以为下一代AI提供低成本、高效训练的数字孪生训练场。
换言之，人类需要为物理AI找到一个学识深厚、能与之有效协同的“老师”。
仿真正是这位老师。事实上，物理AI到来之前，仿真一直扮演着让数字世界了解真实物理规律的角色。
仿真技术，特别是基于第一性原理的计算机辅助工程（CAE）仿真，堪称一个“物理数据工厂”，能够依据严格的物理定律，在虚拟世界中批量生成高保真、标签完美的合成数据。无论是模拟单个齿轮的转动，还是整台机械臂的协同作业，仿真都能输出全过程、全参数的高质量数据，满足物理AI对大量真实数据的需求。
依托这些数据，人们可以为物理AI提供“安全训练场”，在数字孪生的世界中通过“试错”进行学习。就像飞行员在模拟机上练习起降一样。在这个1:1模拟真实世界的数字训练场中，AI可以无限试错、积累经验，无现实风险与成本负担，更好地探索极端场景，加速进化。
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仿真能力外化，为物理AI授之以渔
理论可行，但要将仿真赋能物理AI落到实处，需在产品与工具层面搭建逻辑关联。好在有路可走——将平台能力外化并实现跨领域服务的模式，已在其他领域多次验证可行。
比如，GPU诞生的初衷是让三维游戏的画面更逼真，后来成为数据时代的算力基石，这正是一次颇具偶然性的硬件能力外化。云计算领域则有更典型的案例，亚马逊云（AWS）最初只为服务亚马逊的电商业务，如今已成长为全球首屈一指的云计算服务供应商。
近年来，仿真行业也开始复制这一路径。那些经过工业场景验证的物理算法、求解器、模型等，通过平台化、接口化的方式，转化为物理AI所需的原材料和基础设施，正赋能物理AI的上下游产业。
眼下，国内已有企业率先行动。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，且在部分领域达到国际领先水平。面对物理AI的浪潮，云道智能将长期服务于工业界的“内部能力”系统性外化，推出以物理引擎为核心、融合生成式方法的物理AI平台Sim-PI。
Sim-PI拥有多物理场仿真能力，其材料结构和单元类型能精确刻画材料特性，提升弹性体仿真的真实感和可靠性，在毛发、绳索、线缆及柔性纤维等仿真中具有高真实感和准确性。同时，其接触搜索、接触变形以及接触力的精准计算模型，可以更好地反映真实世界的碰撞过程。可以说，Sim-PI扩展了仿真的场景边界，实现了更多场景从0到1的突破。
这不只是一次产品创新，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”跃迁的战略升级。
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定义下一代AI生态模式
物理AI一旦进入应用阶段，可以和仿真相互赋能。仿真能从物理AI发展中获得新的应用蓝海，物理AI则能以前所未有的方式为仿真开拓成长空间。
为此，云道智能提出了以仿真为核心的“双螺旋”发展模式。
螺旋之一，工业仿真基于物理AI，奠定正确物理基石。Sim-PI的核心优势源于融入了云道智能沉淀十余年的工业仿真基因。这些在多体动力学、刚-柔-液体耦合仿真及物质点法等方面的技术能力，能使仿真环境与数据无限逼近物理真实。这也成为许多单一AI背景平台难以打破的壁垒。
螺旋之二，物理AI反哺工业仿真，开拓更广阔市场。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AI训练，持续激发用户更多的仿真需求。这不仅为传统工业仿真开拓了更广阔的场景及垂直应用空间，也带动仿真技术自身进化，诸如GPU加速、AI代理模型秒级预测等效率革新。云道智能已经明确推进Sim-PI的全面GPU化，深度融合高性能计算提升整体效能。
除了“双螺旋”发展转型模板，云道智能也在推动一项围绕物理AI数据协作的创新。
数据是训练物理AI重要且稀缺的原材料。有效的数据共享能极大避免行业“重复发明轮子”的损耗。为此，云道智能正在酝酿一个“物理AI数据场”。借助这个“场”，机器人公司等企业无需完成所有训练场景，就可以像在超级市场购物一样，购买拧螺丝、分拣物品的仿真数据包。这不仅能提升产业效率，更有望催生一个围绕物理数据的新兴业态。
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赋能下一代AI全产业链
如果只看云道智能的Sim-PI规划，可能会产生一种错觉：仿真对物理AI的主要意义是，训练更懂得真实世界的模型。但实际上，仿真对物理AI的作用远不止于此。
根据产业共识，物理AI从下到上包含五层要素（见下图），仿真已渗透至每一层。
还是以云道智能为例。Sim-PI作为物理AI的数据库与训练场，提供了物理AI基础设施层，并参与了AI模型层的模型训练。云道智能的仿真产品，包括通用物理仿真软件、专用物理仿真软件、数字孪生等，则在其他要素中扮演着重要角色。
在能源电力层，Simdroid长期参与电网稳定性分析、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）等仿真工具已成为优化设计、提升良率的“虚拟实验室”；为AI提供硬件与算力的云计算数据中心，也依赖高精度仿真进行空间设计，以优化散热与能耗。
在应用层，具备物理感知与交互能力的终端设备持续普及，带来了更多设计需求，这也正是Simdroid平台的优势与用武之地。
可见，仿真将在物理AI引发的建设热潮中，获得从底层硬件到顶层应用的全链条增长机会。
下一代AI的竞争，是物理AI的竞争，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。谁能更好地整合以上能力与资源，谁就掌握了定义下一代AI生态的主动权。
仿真，正处于这场变革的核心。
好消息是，相较于高端芯片方面的差距，中国企业在仿真领域与国际领先水平的差距在显著缩小。对于正全力发展新质生产力的中国而言，下一代AI，或许就是我们从跟跑向并跑甚至领跑的历史性窗口。