AI物理学家到原力引擎：吴泰霖如何用AI重塑工程科学

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从“AI物理学家”到“可操作的理解”：AI如何理解物理世界

在传统科学研究中，物理学家通过观察数据来总结简洁的规律，例如牛顿发现万有引力定律或麦克斯韦统一电磁学。吴泰霖在博士期间与导师Max Tegmark教授提出的“AI物理学家”（AI Physicist）算法，正是试图用AI模仿这一过程。

对于“AI是在拟合数据还是在理解物理世界”这一根本问题，吴泰霖提出了一个独特的视角：拟合数据与理解世界是一个光谱的两端，其本质区别在于“压缩的量”。

牛顿定律之所以伟大，是因为它用一个极度压缩的公式描述了宇宙中无数恒星的运动。而AI的特殊作用，在于它提供了一种全新的压缩方式。它可以从高维、多源、复杂的数据中提取可迁移的结构，把暂时无法显式写成公式的规律，压缩成可计算、可预测、可控制的模型。这种“可操作的理解”能够帮助科学家更快地模拟系统、诊断问题，并启发新的物理规律。

秒级仿真与隐空间：AI如何打破传统CAE的算力瓶颈

在航空航天、石油开采、气象预测等领域，流体、等离子体或油藏的仿真至关重要。然而，传统的数值求解器（CAE）计算成本极高。为了模拟一个包含上亿网格的复杂系统，超算往往需要运行数小时甚至数周。这种漫长的迭代周期极大地限制了工程设计与控制的效率。

吴泰霖团队开发的AI代理模型，成功将这一仿真过程压缩到了秒级，实现了数个数量级的速度提升。其背后的核心原理主要包括：

大步长神经算子：传统的数值模拟需要极小的时间步长以保证稳定性，而AI可以基于神经算子模型，以大上百倍的时间步长进行模拟，直接带来百倍的速度提升。

隐空间映射：AI将复杂的物理场映射到维度更低、性质更好的隐空间中进行演化，大幅减少了计算网格量。

生成式物理场建模：利用生成模型从概率分布的角度建模高维复杂的物理场及其长期演化。

目前，这一技术已在沙特阿美等头部企业得到工业部署，实现了千万级网格的油藏仿真，证明了AI在工业级工程仿真中的巨大实用价值。

攻克核聚变：AI for Engineering的“AlphaFold时刻”

2026年1月，吴泰霖作为首席科学家创立了原力引擎，并将可控核聚变作为首选的落地切入点。在工程领域，可控核聚变中的多尺度模拟和高参数控制，被吴泰霖视为类似于生物学界AlphaFold的“根问题”。

可控核聚变涉及超高温、高动态的等离子体控制，空间尺度跨越6个数量级，时间尺度跨越10个数量级，是工程界最顶级的多尺度强耦合挑战。如果AI能够在这个最严苛的场景中被验证有效，其技术能力将能轻易溢出并迁移到其他工业领域。

原力引擎采取“沿途下蛋”的策略，在攻关核聚变这一终极能源问题的同时，将其多物理场仿真与安全控制技术推广至航空航天、石油化工、高端制造等领域，解决发动机燃烧模拟、化工反应控制、电力安全控制等共性痛点。

BuildArena与物理Agent：从空间几何推理到实体建造

除了仿真与控制，原力引擎的另一项前沿探索是让AI直接参与工程设计。吴泰霖团队开发的通用多Agent系统“BuildArena”，展示了如何让大语言模型（LLM）与物理世界进行交互。

在BuildArena中，AI Agent能够基于人类给出的高层目标（如“建造一辆能爬坡的车辆”或“搭建一座桥梁”），在满足物理约束的条件下，通过迭代设计出具体的机械结构并运行。实验表明，头部的AI模型已经具备了空间几何想象力，能够通过语言描述部件的拼接与组合，一步步完成复杂的工程建造。

这种模式预示着未来工程设计的新范式：人类工程师只需负责定义目标与验收结果，中间繁琐的设计、仿真和优化过程将完全由AI Agent自主完成。

物理AI是通往通用人工智能（AGI）的必经之路

吴泰霖非常认同“强化学习之父”Rich Sutton的经验主义观点：智能的核心来源于与物理世界不断交互并获取经验的过程。一个真正通用的AI，不能仅仅停留在代码和文字的虚拟世界中，必须学会理解物理世界的演化规律，并理解自身行为对物理世界产生的影响。

原力引擎（UniForce AI）的名字源自《星球大战》中的“原力”（The Force）——一种无处不在、连接万物的力量。吴泰霖希望未来的原力引擎能够成为工业物理世界的“数字底座”，让每一个实体装置都拥有实时模拟、控制和反馈的数字孪生体，从而真正实现通用的工程智能。

从学术探索到商业落地，AI for Engineering正在开启一场深刻的工业革命。想要获取更多关于大模型、AGI以及人工智能在各行业应用的深度解析，请锁定AI日报与AI门户 https://aigc.bar，为您持续推送最前沿的技术洞察。