全世界的文字用完了，AI下一步怎么走？ 原创

从2020年GPT-3横空出世起，AI的进化历程几乎是一部疯狂吞噬互联网文本的史诗。

然而，当人类文明积累的高质量文字数据逐渐被大模型“耗尽”，AI的下一步将迈向何方？

在一年一度的消费电子展（CES）上，英伟达创始人黄仁勋给出了答案：物理AI（Physical AI）与具身智能（Embodied AI）将成为下一波浪潮。

对于深耕工业软件领域的天洑软件而言，这正是我们正在践行的未来方向：当文字数据枯竭，通过CAE仿真生成的数据与“物理常识”，将成为推动AI持续进化的新动力。

一、从语义逻辑到物理常识

过去几年，我们不断见证AI在语言处理领域创造的奇迹。但要在现实世界中制造更高效的燃气轮机，或是让机器人灵活搬运零件，仅靠文字训练出的逻辑远远不够。AI必须理解压力、流速、结构应力与热力学定律。

黄仁勋在演讲中提到，未来的AI需要通过模拟物理世界来学习。这恰是天洑软件的核心主战场——我们自研的CAE工业软件，包括计算流体力学软件与结构仿真软件，本质上就是物理世界的数字实验室。

当真实世界的实验数据昂贵且稀缺时，通晓物理规律的CAE软件能精准模拟流体流动的复杂轨迹、结构件在极端工况下的变形。

这些严格基于数学物理公式生成的海量仿真数据，将填补文字数据耗尽后的空白，为AI理解物理世界提供全新的“教科书”。

二、AI + CAE：工业软件“自动驾驶”时代

人工智能时代，天洑软件正致力于为传统CAE软件开启“自动驾驶模式”，并即将正式推出核心技术架构——仿真智能体（Simulation Agent）。这是大小模型结合带来的惊喜：

大模型懂逻辑

它吸收了全球工业界的工程经验与标准，扮演“大脑”角色。它理解人类意图，取代繁琐的软件界面操作。工程师只需通过自然语言下达指令，如“评估该飞机在巡航速度下的升阻比并给出优化建议”，大模型即可自动完成工作流的拆解与调用。

小模型懂机理

这是天洑深耕多年的领域，即基于物理机理的CAE仿真小模型。它们专注于底层精准计算，能在极短时间内反馈压力、温度、形变等物理量。

有了仿真智能体，工程师不再需要面对复杂的网格划分与边界条件设置，而是通过与仿真智能体对话，实现自然语言驱动的仿真。大模型指挥，小模型执行，工业软件由此进入真正的“自动驾驶”时代。

三、物理世界的“数据工厂”

黄仁勋演讲中提到的另一个关键词是“具身智能”。

要让机器人像人类一样行动，它必须在数字孪生环境中进行成千上万次虚拟训练。

天洑正积极探索服务于具身智能的数据采集与分析：通过CAE仿真技术，可为具身智能提供高保真度的虚拟训练场。

机器人在数字环境中感知流体阻力、测试材料极限、学习避障逻辑。这些来自仿真端的精准数据，是具身智能从实验室走向生产线的关键钥匙。

在能源装备领域，天洑利用工业AI技术实现的故障诊断与智能预警，是AI在物理世界落地的另一张名片。通过AI实时监测设备状态，让每一台发电机组、每一座泵站都拥有自我感知能力。

四、文字的终点，是物理世界的起点

当AI不再满足于纸上谈兵，它必然要走向工厂、能源基站与复杂的物理场。

我们相信，在AI发展的新纪元，工业软件不再仅仅是工具，而是链接虚拟与现实的桥梁，为AI注入物理灵魂。

文字或许会用完，但人类对物理规律的探索、对工业极限的追求，永无止境。在物理AI的浪潮中，天洑既是观察者，更是定义者。天洑将继续深耕CAE与工业AI，为中国制造打造更智慧的“数字底座”。