10月21日，2026能源绿色低碳与电碳耦合技术创新大会在广州举行。云道智能应邀出席并发表题为《物理AI赋能电力行业创新发展》的主旨报告。

报告指出，在碳排放双控背景下，电力行业面临“算得清、控得住、降得下”三道考题，其核心难题是物理问题。物理AI以经过校准的物理仿真为底座，通过“以算代试、以虚映实、以快应变、以智驭物”四个转变，推动研发范式、运维作业、系统运行、绿色低碳四个方面的创新，形成电力新质生产力。

让AI懂物理，关键在仿真

电力行业的每个环节，本质上都是电磁、热、流体、力学的物理问题，通用AI难以独立作答。云道智能给出的答案，是让AI懂物理。

让AI懂物理，关键在仿真。“大模型懂语言，物理AI懂规律；大模型可以‘说得像’，物理AI必须‘算得准、做得对’。”仿真可按物理方程生成现实中拿不到的数据，为AI提供训练与校核环境。经过校准的仿真构成可信的物理AI底座。

围绕这一环节，云道智能形成了从仿真引擎到物理AI开发平台的完整工具链。伏图（Simdroid）覆盖固体力学、流体力学、电动力学、热力学四大物理场，借助GPU并行计算，仿真速度较CPU提升20至40倍；深度融合AI技术的伏图-电子散热模块（Simdroid-EC）在AI算力集群、电力电子等领域已实现规模化商用。据IDC《中国设计研发类工业软件（CAE）市场份额，2025》，云道智能在电子散热仿真赛道以14.9%的市占率位居第一。以仿真引擎为核心，云道智能打造物理AI开发平台Sim-PI，融合了场景多样性生成、AI训练验证以及真实感渲染等技术，持续赋能具身模型训练评估、智能运维操控和工业智能制造等方向。

云道智能的电力创新

会上，云道智能分享了物理AI赋能电力行业的四项创新：

研发端，变压器的损耗、温升与电磁力相互耦合，伏图-电磁引擎（Simdroid-Emag）可完成铁芯磁力线与磁感应强度分析，再用AI代理模型做大范围寻优，装备设计就从经验试错走向计算寻优。规划方案校核、变电站和线路的电磁环境评估，在图纸阶段即可完成。

运维端，带电作业容不得试错，一旦失误，危及的是设备与人身安全。Sim-PI针对线缆作业这类公认难仿的对象，在虚拟环境中通过刚体与柔性体耦合仿真还原其受力，策略经台架验证与受控测试后再上线。先仿真，后上线，是具身智能安全进入电力作业的必由之路。

系统运行端，基于Sim-PI搭建数据中心仿真场景，通过智能化的温控方案实现机房温度的自动调控与精准预判，形成“感知—预测—决策—优化”的闭环，机房的能效比预计将随之提升。

绿色低碳端，结合潮流计算与明确的分配规则，每一度电的排放可以分时段、分节点算清，不同调度方案在执行前就能比较排放；伴随首批52个国家级零碳园区推进，可信、可追溯的电碳数据正成为行业新基础设施。

让电力更智慧

物理AI以经过校准的仿真为底座，正推动行业形成新质生产力。

云道智能自研仿真引擎已在变压器、GIS、数据中心温控等场景开展实践。面向“十五五”，云道智能愿开放仿真引擎与训练场能力，与行业伙伴一道，推进节能装备数字化研发，共建电力物理仿真训练场，共立物理AI评测标准，共建可信电碳数据体系。

云道智能让AI懂物理，让电力更智慧、更绿色。