人工智能（AI）近年来的进步主要集中在语言模型和数据驱动的算法上，尤其是大型语言模型（LLM）引发了全球范围的关注。然而，AI的下一波重大浪潮很可能不是仅仅停留在数字和文本领域，而是扎根于物理世界——这正是理解和模拟物理现象的AI。人类认识世界的基础不仅仅来自语言和数据，更来自于我们对自然界物理规律的深刻理解。未来，具备直觉物理能力的AI将能够理解从刚体力学到流体动力学，热力学、电磁学，甚至量子物理的各种现象，彻底改变诸多行业的发展轨迹。汽车和交通运输、可再生能源、制药与材料科学等领域都将因AI在物理世界的应用而受益。很多行业巨头也纷纷表达了对这一趋势的认可和期待，如谷歌的Jeff Dean提出通过仿真和代理模型推动气象预报和材料研究，Meta的Yann LeCun宣布了能够学习直觉物理的世界模型JEPA-2以及全新的分子数据集OMol25，DeepMind的Demis Hassabis在科学突破和AlphaFold项目中展示了AI对物理科学的推动力，英伟达（NVIDIA）的黄仁勋则聚焦于天气预报和机器人领域的应用。
为何仿真如此关键？从笔者作为DeepMind AlphaFold项目早期参与者的角度来看，仿真是连接已有物理知识与现代AI技术的重要桥梁。AlphaFold项目致力于蛋白质结构预测，这一难题长期以来难以通过从头模拟蛋白质折叠实现，因为分子动力学仿真计算量巨大且难以准确。最初的AlphaFold版本部分依赖基于物理能量函数的Rosetta软件，但后续版本几乎完全依赖于几十年来生物实验室积累并公开的蛋白质数据库。这表明即使物理定律精准且紧凑，真实世界实验数据依然是训练高质量AI模型的关键资源。不过，依靠真实实验数据虽有效，却存在获取难、成本高等局限。既然我们对物理规律已有较深认识，能否将这些规律直接植入神经网络，减少对数据的依赖？现实是，目前深度学习在表现优异的监督学习场景中依然需要海量样本训练，而将符号化的物理知识高效、稳定地整合入网络还面临巨大挑战。
物理信息神经网络（PINNs）尝试在损失函数中引入物理偏微分方程约束，虽然理念新颖且易于实现，但实践中收敛性、准确性和速度方面的表现常常不尽如人意，传统基于空间离散化和有限差分的数值仿真技术仍然是应用主流。因此，高分辨率的数值仿真往往可用作生成训练AI模型的“地面真值”数据。利用数值仿真生成训练数据的实践在多个领域已初见成效，例如托卡马克核聚变等高能物理的等离子体控制，深度强化学习依赖仿真环境进行策略训练；天气预报领域采用模拟生成的“再分析”数据集辅助神经网络训练；量子误差纠正模型借助量子计算机环境和噪声模拟学习机制准确提升性能；材料发现研究则融合了密度泛函理论（DFT）等计算手段与机器学习模型，实现高效新材料筛选。自动驾驶和机器人发展也离不开仿真技术，模拟环境降低了训练成本和安全风险，使模型得以大量学习，但最终依靠真实世界数据填补仿真与现实差距，确保模型具有可部署性。尽管构建大规模数据集对于推动研究至关重要，但现实世界的多样性和复杂性远超任何单一数据集所能涵盖。类似于语言和视觉领域的基础模型训练，再具体的物理问题仍需要通过定制数据集和模型微调达到理想效果。
为此，推动物理数据集生成的民主化显得尤为重要。科学家和工程师常常面临计算资源获取不便、仿真环境复杂难安装、数据存储以及监控失败等诸多困境。为降低门槛并将物理仿真与现代机器学习工具无缝结合，Inductiva打造了面向云端和高性能计算的管理平台，集成多种高质量开源数值仿真器如OpenFOAM、GROMACS和Quantum ESPRESSO，通过Python API实现简单调用，使用户能够轻松生成定制化物理数据集。开源仿真器的优势在于透明、多样并促进社区协作，类似于HuggingFace推动机器学习社区发展。生成数据集过程由最初的复杂繁琐转变为大约20行代码的简易脚本，极大推动了仿真与AI社区的融合。除了通过仿真数据训练AI模型外，生成式AI技术还能够辅助构建仿真输入。
例如基于单张图片或文本描述生成3D网格模型，继而输入到风洞模拟等环境中进行计算流体力学仿真，预测物体表面压力和阻力系数；或利用大型语言模型自动生成符合复杂格式的仿真配置文件，帮助专家快速搭建模拟场景。这不仅让科学家和工程师的工作效率大幅提高，也促进了AI与科学计算的深度交叉。尽管市场上对仿真和AI结合的期待非常高，实际应用仍然面临诸多挑战。真正的突破往往需要具备多学科专业背景的团队，充分的数据和计算资源，以及长期的实验验证。物理信息神经网络虽概念先进，但要做到数千倍于传统数值方法的速度提升尚且困难；完全基于仿真训练的自动驾驶系统在真实世界部署之前需补齐“模拟到现实”的差距，保证安全和准确。未来科学计算和物理AI的繁荣依赖于打破数值仿真开发者（物理学、工程学背景）与AI专家（计算机科学背景）之间的壁垒，促进双方技术和理念的融合。
Inductiva通过举办机器学习与科学工程夏令营等活动，尝试推动这一跨界交流，助力建立兼顾双方需求的平台。总体看，仿真技术在AI物理领域的核心地位不可替代。它可将深厚的物理学知识转化为可训练的数据集，辅助AI模型学习复杂物理过程；同时，AI也可反向优化仿真算法和输入设计，加快科学发现和工程创新步伐。未来，随着云计算与高性能算力的普及，仿真AI平台将变得更加开放、易用和高效，助力科研人员、工程师和AI开发者解决从宏观交通到微观量子物理的多层次问题。拥抱物理AI时代，仿真将成为推动科学与技术进步不可或缺的引擎。
