物理AI：人工智能技术演进的下一个方向及其在制造业的应用前景

中信建投最新研报指出，物理AI（Physical AI）作为人工智能技术演进的下一个方向，正通过融合机器学习算法与物理规律，推动高端制造、基础科学等领域的智能化升级。该技术相较于传统AI具备三大核心优势：一是能够基于物理引擎和多学科仿真理解真实世界的力学、热学等规律；二是在数字孪生技术支撑下，可结合高保真虚拟环境数据与真实产线数据进行联合训练；三是通过实时传感器反馈动态调整设备行动策略，实现闭环优化。

在应用层面，海外头部企业如英伟达已形成完整生态布局，其Cosmos平台支持机器人动作训练，Omniverse则覆盖工程仿真、气象预测等场景。国内CAE厂商正探索物理AI在国防装备仿真、低空经济无人机控制等领域的落地，部分企业通过AI赋能的工业设计软件，在具身智能机器人关节控制、新能源电池热管理优化等场景取得突破性进展。

制造业将成为物理AI技术渗透的核心领域。研报分析，该技术能显著提升精密加工、复杂装配等环节的精度与效率。例如在半导体设备中，通过实时模拟晶圆加工过程中的热变形效应，可将工艺参数调整延迟从分钟级缩短至毫秒级；在汽车焊接产线中，结合多物理场仿真能提前预测焊点形变，减少90%以上的试错成本。

当前物理AI发展仍面临算力芯片适配性、跨学科模型融合等挑战，但随着国产CAE软件底层求解器能力的提升，以及5G+工业互联网对实时数据采集的支撑，预计未来三年该技术将在航空发动机设计、电力系统调度等复杂场景实现规模化应用，推动制造业迈向”自主决策-动态优化”的智能化新阶段。