核心观点：
1、仿真 → 给物理AI生产训练数据（最主流）
用高速仿真环境（Isaac Sim / Omniverse）不断跑各种场景：机器人摔倒、物体掉落、流体冲击……源源不断生成大量带物理规则的视频/状态数据，拿去训练物理世界模型（Cosmos这类）。
没有仿真，物理AI很难拿到足够多样、安全的训练样本，现实世界做实验太贵、容易坏、危险。
2、物理AI反过来加速仿真（增量融合）
传统CAE算得太慢，用训练好的物理AI做代理模型（surrogate model）：先用少量高精度仿真数据训练AI，之后AI快速出近似结果；需要高精度校验时再切回传统求解器。很多工业仿真公司做的就是AI+CAE融合仿真。
当前市场物理AI炒作龙头，凡拓数创、索辰科技，大涨逻辑都离不开“仿真系统训练”
1、请看公司公众号截图，凡拓数创公司视频号名称就是凡拓物理AI仿真
2、再看行情软件异动归因分析：都包含仿真系统
圣龙股份：物理AI预期差！近年公司重点强化了仿真分析能力建设及流程化应用。近三年来，公司为满足产品快速研发及深层次分析与优化设计的要求，专门成立了CAE部，引进高层次人才，通过美国分公司资深专家的指导与培训，逐步完善自己的CAE分析能力与水平。目前已经初步具备结构强度、流体仿真、电磁场仿真、热导仿真能力，同时正在进行多物理场仿真及系统仿真能力探索与建设。
作者声明： 本文转载自第三方，旨在提供资讯参考，并非证券推荐或投资建议。作者对内容的真实性、准确性不承担保证责任。本文不构成任何投资建议或证券推荐。截至发文日，作者与文中提及的标的不存在持仓关系。