北京
来源：市场资讯
（来源：软通动力）
当下，物理AI正成为工业智能化升级的核心主线。从“仅可实现可视化与简单指令执行”的“形似”，到“能读懂工业现场真实物理逻辑”的“神似”，软通动力旗下软通天枢以数字孪生、工业仿真为核心支撑，叠加机器人虚实训练能力，依托海量工业场景积淀与全链路数据闭环，构建完整的物理AI技术栈，为工业智能化转型注入核心动能。
跳出“形似”建模误区，构筑物理AI感知与运算底座
物理AI的首要前提，是拥有1:1还原物理属性的数字空间。早期工业数字孪生仅做三维几何建模，缺失质量、摩擦、应力、材料损耗等核心物理参数。这种浅层数字化复刻，无法支撑物理AI开展计算、推演与预判，是规模化落地的首要瓶颈。
软通天枢自研TwinHub孪生引擎，打造实时物理孪生体，为物理AI筑牢感知与运算底座。平台在三维模型中深度植入全维度物理参数，完整还原设备、产线、厂区的真实运行状态；依托高并发算力，支持3200+设备同时接入、每秒80万+事件实时计算，建模与渲染效率提升10倍以上，物理建模精度达到毫米级。
依托多年工业深耕，软通天枢在智能制造、能源电力、石油石化、城市管网等场景持续采集海量物理工况数据、设备动态数据、环境交互数据。这些带有物理约束的高质量数据持续回流迭代，不断强化物理孪生体的真实性，也让搭载其上的物理AI持续学习行业物理规律。
深耕场景“神似”逻辑，让物理AI掌握工业机理
物理AI区别于通用AI的核心，是基于物理规律做决策、做执行。工业场景多物理场耦合复杂、生产容错率极低，通用大模型黑盒概率判断的稳定性不足，无法满足严苛的工业生产要求。工业仿真，正是赋予物理AI 确定性推理能力的核心载体。
软通天枢打造CAE工具链 + FSim全栈仿真平台，采用物理机理 + 数据驱动双轮模式，深度匹配物理 AI 运行逻辑。CAE工具链专注连续物理场仿真，精准求解流固耦合、换热、多相流等工业设计难题，解决“物理规律怎么算”的问题；FSim生产仿真平台聚焦离散生产流程推演，完成虚拟工厂搭建、排产优化、能耗管控等全流程模拟，解决“物理过程怎么演”的问题。整套系统可实现微秒级动态仿真，瞬态仿真精度超85%，将传统数月的研发迭代周期压缩至数周。
平台全面集成Isaac Sim机器人仿真能力，借助PhysX物理引擎、RTX 实时光追技术，精准复现工业现场地形、传感器状态、机器人运动交互等细节，以及开展大规模算法训练与极限工况测试，用仿真数据补充真实场景样本，补齐高危、小众场景的数据短板。
构建全链路物理AI闭环体系，在多行业场景批量释放价值
数字孪生、工业仿真、具身执行三位一体，构成天枢独有的全链路物理AI闭环架构。物理孪生建模→多物理场仿真推演→物理因果决策→终端实体执行→真实物理数据回流，环环相扣、持续进化。
搭载的Phyxis因果决策引擎，基于百万级带物理约束的工业数据集完成训练，将AI决策从概率推理升级为物理因果推演，决策准确率突破98%。依托标准化物理孪生模型搭建场景底座，通过工业仿真推演最优作业方案，由决策引擎下发指令，驱动天擎系列机器人、传感器、产线等终端执行作业；现场产生的全新工况数据、设备数据、作业数据，实时回流至孪生与仿真平台，持续校准模型、丰富数据集、优化仿真逻辑。
这套场景淬炼物理AI、数据反哺技术升级的飞轮，让物理AI能力越用越强。目前，软通天枢已在能源电力、石油化工、高端制造、军工、城市基建等领域形成可落地、可量化、可复制的标准化解决方案。
在能源电力领域，新能源场站复用智能化方案后，设备非计划停机时间减少30%，运维成本持续下降；石油化工领域，智慧巡检、压缩机智能运维、工艺流程优化方案批量落地，单场站年节约运营成本可达数千万元；高端制造与军工领域，仿真 + 孪生组合方案快速复制，帮助企业新品开发周期缩短40%，模具试制成本下降50%。
为进一步降低行业准入门槛，软通动力与软通天枢携手产业伙伴，搭建“云 - 边 - 端” 一体化物理AI生态，创新推出“物理AI即服务（PAIaaS）”模式，让中小企业可按需租用服务，快速完成智能化升级。
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