应用案例

地球物理/Geophysics

NVIDIA Earth-2 平台面向能源等气象敏感行业，整合观测数据与 AI 驱动的大气模拟，实现实时气象决策支持。

热管理 / 物理信息机器学习

将热传导方程以有限差分形式写入损失函数的物理信息卷积神经网络，作为电池包液冷系统温度场代理模型，在同等训练数据下精度优于纯数据驱动方法。提供 PyTorch/TensorFlow 多后端实现，适合作为物理 AI 入门首选框架。

流体控制 / 湍流减阻

面向流动控制的开源强化学习平台，集成 6 类 CFD 求解器后端与数十个预配置环境，用 RL 训练出的控制策略在机翼上实现零样本部署，显著降低表面摩擦阻力。在风洞/等离子体实验装置上验证可重复部署，是 AI 控制真实物理装置的代表性工作。

分子动力学 / 机器学习势函数

基于等变图神经网络的通用原子间势基础模型，在 15 万无机晶体公开数据上训练，开箱即可对固体、液体、气体与化学反应运行稳定分子动力学，并可少量数据微调至第一性原理精度。

结构优化 / 生成式设计

MIT 提出的条件扩散模型拓扑优化方法，用代理模型引导生成过程同时兼顾力学性能与可制造性，在柔度误差与不可行样本比例上大幅优于同类 GAN 方法。把生成模型与代理模型结合，提供兼顾力学性能与可制造性的端到端拓扑设计流程。

AI仿真

NVIDIA 介绍利用 Agentic AI 工作流为物理 AI 系统准备和验证数字孪生的方法，Agent 可检查 3D 场景并生成仿真相关数据。融合实测应变与物理约束，可在大型基础设施上长期部署，为结构健康监测提供 AI 替代方案。

AI推理优化

NVIDIA Groq 3 LPX 通过确定性执行技术提升 Vera Rubin 平台推理效率，实现 AI 工厂场景下的高交互性与低功耗计算。在 AI 工厂推理能效优化方向验证，可作为大规模推理部署的低功耗参考实现。

气动设计 / 代理模型

翼型气动性能仿真与代理模型研究，涵盖 NACA 系列翼型的大规模参数化 CFD 数据集与 FNO/DeepONet 代理模型对比。为车规/航空/能源领域的代理模型训练与验证提供标准 CFD 流程。

汽车气动 / 风阻预测

利用高保真 LES 数据训练代理模型，实现汽车风阻系数（Cd）预测的毫秒级评估，支撑汽车外流场数字化与气动优化；并给出代理模型相对 LES 的精度校验方法，形成汽车外气动造型快速迭代的标准方法论。

结构健康监测 / 数字孪生

基于物理信息神经网络（PINN）构建大跨度悬索桥的实时结构健康监测数字孪生系统，融合实测应变数据与物理约束，实现损伤识别与剩余寿命预测。提供 PyTorch/TensorFlow 多后端实现，适合作为物理 AI 入门首选框架。

风能 / 载荷预测

利用数据驱动方法预测风力机叶片疲劳载荷与功率曲线，解决极端风况下湍流载荷难以快速评估的问题，支撑风电场运维决策。案例集成风资源评估与叶片疲劳分析两条数据流，输出功率曲线置信区间与极限载荷概率分布。

生物医学流体 / 降阶模型

用神经网络从几何预测 0D 降阶模型的阻力/电感参数，把心血管血流仿真误差降低一半以上，最复杂的肺动脉模型在笔记本上 2 秒内完成，支撑临床数字孪生。融合实测应变与物理约束，可在大型基础设施上长期部署，为结构健康监测提供 AI 替代方案。

材料科学 / 第一性原理

Google DeepMind 的图神经网络材料发现系统，预测出 220 万个新晶体结构、其中 38 万个稳定结构，把人类已知稳定材料数量提升近一个数量级，并在实验中合成出数百种。

地球物理 / 反问题

洛斯阿拉莫斯国家实验室发布的地震全波形反演（FWI）大规模基准，12 套数据集共 2.1TB，用数据驱动方法从地震记录反演地下速度结构，服务碳封存、油气与地震预警。

气象 / 大规模物理预测

基于图神经网络的中期天气预报模型，在多项指标上超过传统数值预报，且单次预测在分钟级完成，是物理 AI 替代高成本数值模式的代表案例。分钟级推理时间显著低于传统数值模式，是 AI 替代高成本数值预报的代表性案例。

能源 / 聚变控制

深度强化学习直接控制托卡马克磁线圈，实现多种等离子体位形（含双雪花形）的精确约束，是 AI 控制真实物理装置的标志性公开案例。在风洞/等离子体实验装置上验证可重复部署，是 AI 控制真实物理装置的代表性工作。