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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。
工业智能每日观察-2026-02-08
工业智能每日观察：物理AI、虚拟孪生与软件定义制造的融合 发布日期：2026年2月8日 研究领域：工业软件、虚拟孪生、边缘计算、软件定义自动化 一、工业软件的范式转移：达索系统与 NVIDIA 的宏图 在休斯顿举行的 3DEXPERIENCE World 2026 大会上，达索系统宣布将虚拟孪生技术与 NVIDIA 物理 AI 计算库深度融合，构建“工业世界模型”。 1.
工业智能算网典型场景：工业灾害情景构建
工业灾害的危害 对工业领域造成危害的突发灾害事件主要有事故灾难和自然灾害两种。 随着工业化、城镇化持续推进，我国人口、生产要素更加集聚，各类承灾体暴露度、集中度、脆弱性大幅增加，城市内涝、火灾、燃气泄漏爆炸等安全风险隐患日益凸显。 随着全球气候变暖，极端天气趋强趋重趋频，导致发生洪涝、干旱、高温、雨雪冰冻、森林火灾的可能性增大灾害的突发性和异常性愈发明显。 同时，灾害事故发生的隐蔽性、复杂性、耦合
工业智能算网典型场景：高端工业研发
高端工业研发的核心是什么？ 高端工业研发的核心是工业软件，而工业软件的核心则是数据与算法。一方面，制造业在研发设计、生产制造、运维服务和再制造等产品全生命周期中积累下来的经验和参数，以数据的形式沉淀到了工业软件中；另一方面，学术界为支持工业领域的需求所研究的物理模型和数学算法以求解器的形式也沉淀到了工业软件中。 例如，以航空发动机为例，其研制过程是一项高度复杂的大系统工程，以自主研发为基础的正向研