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工业智能每日观察-20260424
工业软件、智能制造以及AI for Science领域正处于从“单纯的算力堆栈与大模型狂热”向“系统级可靠性与智能体化”转型的关键节点。谷歌、施耐德电气、IAE智行众维等企业加速推动AI走向物理闭环与大规模落地，混合神经符号AI被视为下一代工业仿真的关键路径，学术界则密集讨论AI智能体如何重塑科研范式及其带来的系统性对齐挑战。
标签: 工业仿真
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物理智能的'硅基进化'：NVIDIA Modulus 2026 与工业仿真的范式转移
在工业 4.0 的宏大叙事中，仿真（Simulation）一直是连接数字世界与物理世界的桥梁。然而，传统的数值仿真（如 CFD、FEA）正面临着一个残酷的瓶颈：算力爆炸与时间周期的矛盾。 一个复杂航空发动机叶片的完整流体热力学模拟，在超算集群上可能仍需数天时间。 2026 年，随着 NVIDIA Modulus 的重大迭代，我们正见证一场从"计算物理"向"推断物理"的范式转移。这不是简单的软件升级，而是 AI 第一次真正理解了空间几何与物理定律的内生逻辑。