长江日报大武汉客户端6月11日讯 11日，第四届软件创新发展大会在汉举办，大会以“智启软件新时代，共创AI新生态”为主题。宁波东方理工大学校长陈十一做《CAE驱动物理AI：从世界模型到工业智能体——关于Al+CAE融合的前瞻判断与实践探索》主旨报告，他介绍，要紧抓AI与CAE融合创新机遇，打造我国自主可控的工业AI平台，形成差异化竞争优势。

宁波东方理工大学校长陈十一。记者李佳 摄 

陈十一说：“过去我们普遍认为AI赋能CAE等工业软件发展，现在我认为反过来，CAE这类工业软件反而能够支撑物理AI向前演进。”

“AI必须掌握物理原理、客观规律以及历史数据，而这恰恰是工业软件的核心价值所在。”陈十一介绍，所谓研发设计类工业软件，就是将物理定律、数学算法与工程应用相结合，牛顿力学、麦克斯韦方程组等经典理论，都是工业软件运转的底层逻辑。

他举了个例子，国外前沿AI研发团队曾探讨过一个场景：杯子从高处坠落，AI需要识别重力作用、物体碰撞等一系列物理现象，这正是工业软件长期研究、应用的范畴，也是工业软件行业从业者的优势所在。从技术发展来看，以大语言模型为基础的产品，更多偏向信息、内容层面，但缺少空间连续性、动量守恒、能量守恒、质量守恒等物理规则约束。这些物理基础，正是物理AI落地工业场景的必备条件。

陈十一认为，人工智能的发展正在从感知智能、认知智能迈向物理智能：感知智能侧重获取信息，认知智能侧重理解内容，而物理智能要求人工智能通晓物理规律。物理智能依托模型、感知技术与机器人技术落地，只有真正掌握物理知识，人工智能才能深度服务工业领域，否则只能停留在表面应用。

据介绍，近两年，模拟器技术实现突破，可将产品要求转化为物理约束，结合全新三维高精度数据，让AI不再脱离现实。陈十一讲到，以往工业设计流程烦琐，设计师完成建模后，还需要再手动清理几何图形、划分网格、调整结构；如今技术迭代后，软件可自动生成结构、应力、流场等数据，为AI模型训练提供无限贴近真实场景的数据源。

他认为，工业软件依托机理算法，构建工业大数据体系，覆盖全行业场景，同时，将物理规律、第一性原理融入AI生成过程，从根源降低模型误差，还能实现实时精度管控，对AI分析结果完成秒级验证。以往汽车气动仿真运算需要十几个小时，现在几秒即可完成，误差可控制在2%以内，大幅提升工作效率。

陈十一介绍，当前全球科技界都在加码布局物理AI，有观点提出，物理AI将重塑制造业，相关产业价值可达50万亿元。国外科技巨头也纷纷入局，究其本质，物理AI是对仿真能力、数字孪生与底层基础设施进行融合的产物。

据介绍，AI给工业软件带来诸多改变：比如能大幅提升代码生成效率，以往学习编写专业程序需要数月，如今借助AI，数周就能完成；AI能缩短仿真运算时长，将原本数天、十几小时的运算任务在数秒内完成。

陈十一分享了团队近期的落地成果。据介绍，团队与上汽等车企合作研发汽车空气动力学智能体，整合AI与CAE功能，操作门槛大幅降低；联合企业完成智能工业热设计，实现上万组实测数据同化，相关自动设计技术达到国际先进水平。再比如该团队定制开发数十款垂直领域工业AI智能体，覆盖多类工业场景，在十余家企业用户落地。

（长江日报记者李佳 通讯员孙佳 黄梦婷）

【编辑：陈麒麟】