AI时代的生存机遇与人类价值
当前AI从业者深感不安，主因是大模型对传统领域的冲击。真正的行业新机遇，并非局限于单一技术或应用，而在于“技术人类学”的全新视角：洞察技术如何重塑人类，以及由此衍生的全新需求、痛点与产业。如今创投、创业、职场及毕业生普遍焦虑：纯软件、流程化及文档类的工作极易被大模型取代，导致“大模型所到之处，寸草不生”。然而，种子投资的核心在于危机中发掘生机，聚焦三大终极问题：大模型力所不及之处、不该涉足之域，以及人类越依赖越不可或缺的事物，从而开辟八大AI创投新路径。大模型的首要短板在于物理世界，这对应了首个创投方向—
AI驱动的主动脉血流CFD仿真自动建模方案
DeepMat智能编程助手R2025b V1.2重磅升级！新增火山引擎智能体支持及AI调试能力！Kiro联合COMSOL与MATLAB的全流程开发实操指南【Nature】利用插值神经网络统一机器学习与插值理论基于物理信息神经网络的水下弹性目标声散射求解策略数据驱动计算力学中偏微分方程约束优化的变分多尺度方法物理信息神经网络（PINN）在计算固体力学中的应用：数值框架与实例PhysicsNeMo：NVIDIA基于机器学习的多物理场求解器部署完整教程自适应有限元结合物理信息神经网络的PDE误差分析NeuroS
2026全球AI大会揭晓三大核心命题
无论是那些竞相投入巨资迭代的宏大模型，还是曾经火爆一时、如今门可罗雀的“短命”应用，只要你对人工智能抱有好奇，就难免会思考：AI的最终角逐场究竟在何处？大模型的未来走向何方？5月23日，杭州未来科学城，在这场以“交叉、融合、相生、共赢”为主题的AI盛会上，上述疑问似乎已找到答案。本届大会亦是国内AI领域规格最高、规模最宏大的综合性会议之一。在2026全球人工智能技术大会上，潘云鹤、戴琼海、于海斌、赵春江等多位中外院士齐聚一堂，连同全球众多科学家、产业领袖及青年才俊，围绕AI基础理论、关键技术创新、产业融合
AI 赋能开放量子多体系统研究
[1] Diehl S，Micheli A，Kantian Aet al. Nat. Phys.，2008，4：878[2] Verstraete F，Wolf M M，Cirac J I. Nat. Phys.，2009，5：633[3] Nakagawa M，Tsuji N，Kawakami Net al. Phys. Rev. Lett.，2020，124：147203[4] Rota R，Minganti F，Ciuti Cet al. Phys. Rev. Lett.，2019，122：1104
蚂蚁灵波携手简智机器人，共促原生数据与具身模型融合
【TechWeb】5 月 26 日讯，上海蚂蚁灵波科技有限公司宣布与简智新创（北京）机器人科技有限公司建立深度战略合作伙伴关系。双方此次联手的核心目标，在于解决一个关键难题：如何实现高质量物理真实数据的快速规模化扩展（scale up）。面对具身智能模型下一阶段的迭代需求，源自大规模真实人类行为的高质量数据至关重要。蚂蚁灵波将与简智新创共同探索针对人类真实行为数据的新一代生产与采集模式，以此增强机器人在现实场景中的理解力、泛化力及自主决策水平。依据合作蓝图，双方将聚焦蚂蚁灵波旗下的全系列的具身智能模型矩阵
趣学化学AI课5月30日震撼来袭！
今天，我们要给所有翘首以盼近一年的家长们，带来一个激动人心的好消息！新高考+中考改革背景下，物化成为孩子升学的必备利器规避初中化学"重大陷阱"，小学阶段进行启蒙是唯一出路小学科学课程已升级为初中理科（物化生）学习的奠基阶段，课时比重已超过英语。这一点，已被众多购买过我们趣学物理课程的家长以亲身实践充分验证。众多有二宝的家庭向我们反映："大宝当年初二才开始接触物理，跟不上急得直哭，花了好几万补课才勉强跟上；所以二宝从小学就跟着你们学物理启蒙，到时候上初中物理就轻松多了。"清北
三星携手Cadence加速物理AI芯片布局 明年上半年实现流片
三星电子计划从明年开始全面拓展针对"物理AI（Physical AI）"的半导体代工服务。公司将与全球领先的电子设计自动化及知识产权企业Cadence Design Systems携手，为汽车、机器人、工业自动化等多个物理AI应用场景提供芯片解决方案。 业界知情人士26日透露，三星与Cadence正共同研发的"物理AI芯粒半导体平台芯片"预计将于明年上半年完成流片。 考虑到后续的量产流程最快需要约6个月时间，该物理AI芯粒平台产品有望在明年下半年正式推出。 早在今年1月，三星与Cadence就已宣布将基于
佛山大学牵头组建人工智能研究院，聚焦物理AI赋能产业升级
5月15日，佛山市新质生产力发展大会在佛山举行，由佛山大学主导创建的佛山人工智能研究院正式投入运营。佛山市委常委、常务副市长刘杰，副市长徐薇共同为研究院揭幕。此举意味着佛山在抢抓人工智能发展契机、以物理AI驱动万亿制造业升级方面实现了重大突破。佛山人工智能研究院由佛山大学携手中国电信广东分公司、广东省现代农业装备研究院共同打造，以物理AI为主攻方向，深度对接国家人工智能发展战略规划，全力构建全国物理AI创新中心、传统制造业智能化升级标杆、粤港澳大湾区新质生产力核心高地。早在2025年，佛山大学校长徐向民就
AI赋能的高中物理教学设计探索
董安安杭州师范大学物理学院，杭州 311121随着生成式人工智能技术的迅猛发展，其在教育领域的深入应用正不断扩展。本文围绕生成式人工智能辅助高中物理教学设计这一主题，以核心素养为导向，结合"学思案"教学理念，通过"牛顿第一定律"教学案例，深入分析了生成式AI在教学目标制定、情境营造、问题链构建和课堂评估等环节对教师的支撑作用。研究表明，生成式人工智能能够有效提升教学设计的科学性和针对性，同时减轻教师的设计负担。此外，教师在人工智能辅助下的审核角色至关重要，未来应进一步探索人工智能与教师智慧的深度融合，以促
科技新贵的财富方向
自924行情启动以来，A股市场已创造了十万亿级的财富增量，仅中际一家便贡献了万亿，其造富规模堪比房地产。然而与房地产的普惠效应迥异，此次财富主要流向了数百万人群，如上市公司股东、核心骨干、头部机构、量化基金及牛散。这些科技新贵配置的皆为AI基础设施，试问他们是否会像传统投资者那样买房饮酒，抑或是继续深耕物理AI、太空算力、脑机接口、量子计算及AI药物发现等前沿领域？答案不言而喻。展望未来，我非常看好以物理AI为核心的板块，迎接流动性释放。放眼全球亦是如此，AI新贵群体已然崛起，与其担忧泡沫破裂导致散户返贫
物理AI与3D视觉技术崛起
物理AI与3D视觉技术的兴起正改变着科技领域。物理AI是将物理法则融入人工智能系统，使数字模型能够理解、模拟并操控现实中的实体系统，也被称为“具身AI”或“实体AI”。物理AI主要由两部分构成：硬件系统（即机器的“身体”）包括机器人本体、各类传感器、减速器、执行器、散热装置、电池等让机器具备行动能力的组件；以及软件算法（即“大脑”），涵盖世界模型、VLA架构、仿真平台和具身大模型等使机器变智能的核心技术。物理AI与传统AI的核心差异体现在三方面能力：一是物理因果推理能力，例如理解重力、摩擦和惯性等物理现象
AI 重构航空发动机研发的根基
航空发动机被誉为“工业皇冠上的明珠”绝非夸大。它并非单一的机械工程挑战，而是空气动力学、燃烧学、材料科学、控制理论、热力学、结构力学、先进制造、计算数学以及工业软硬件系统的终极融合。从某种角度看，一台现代尖端航空发动机，就是一个国家基础工业实力与科学体系成熟度的缩影。因此，AI 若要真正深入航空发动机领域，绝非简单部署几个大模型或编写若干智能算法那般容易。要让 AI 从“文案生成、图像绘制工具”，真正蜕变为能重塑航空发动机研发体系的“核心利器”，实现：生成式智能设计、百倍速多物理场仿真、全生命周期数字孪生
2026 AI Agent 变革：五大趋势重塑数字与物理世界
2026 年已过半，关于 AI Agent 的热议从未停歇，但关注重心已发生根本性偏移。去年大家还在纠结「Agent 是否会昙花一现」，如今所有人都在探讨「Agent 如何实现规模化落地」。自年初起，Google Cloud 发布了《AI Agent Trends 2026》年度报告，微软研究院多位顶尖学者也联手撰写了 2026 年前沿观察，两大巨头不约而同地将视线聚焦于同一方向——AI Agent 正从实验性工具蜕变为重塑商业格局与社会结构的底层驱动力。本文将融合这两份重磅报告的核心洞见，梳理 2026
孙宇晨预言：通用 AI 终结，物理 AI 开启三年新纪元
谁都未曾预料，在众人争先恐后争夺大模型红利之际，孙宇晨却直接给出了定调：仅靠对话的 AI 时代已然落幕。别以为这又是明星的炒作把戏。孙宇晨之所以让人既爱又恨，并非源于他的营销手段，而是他对技术周期的洞察，精准得近乎冷酷。将时钟拨回十年前：当全网高呼 "买房是唯一出路"，劝年轻人掏空六个钱包上车时，唯有他公开宣告：别买房，重仓比特币、英伟达、特斯拉当时铺天盖地的嘲讽将他淹没，但结局呢？比特币暴涨超 200 倍，英伟达翻了 170 倍去年他抛出 "存储永远短缺" 的论断，随后整
AI翻译局特辑：世界模型如何重塑机器人训练闭环
AI翻译局· 特别专刊 · 第003期机器人不缺乏躯体，而是缺失一个能孕育梦境的世界NVIDIA Cosmos、腾讯混元HY-World、Figure以及GR00T——这四股力量共同绘制了2026年最重大的范式转折：世界模型正批量生产机器人所需的“训练梦境”。前两期我们剖析了百度文心5.1与Figure 03。本期将视野拓宽——探讨一件超越单一产品、更具长远影响且可能重塑产业格局的议题：物理AI的闭环正在被数家企业同步构建。闭环逻辑十分直观：世界模型生成数据→数据训练机器人→机器人于真实世界采集新数据→回