SKU 145：生成式物理与新材料仿真工作站 (Gen-AI Physics & Materials Simulation Station)
时间:
2026-08-03 16:26:08
定位:
AI for Science（科学人工智能）—— 用大模型颠覆传统 CAE 仿真，加速工业研发的“相对论”。
核心标签:
#AI4S #物理信息神经网络PINN #新材料发现 #流体力学预测 #生成式设计 #研发提效
业务场景:
航天器气动外形设计、新能源车企风阻研发、新型合金/电池固态电解质材料研发。传统做法是用超级计算机跑 CFD（计算流体力学）或者分子动力学仿真，算一个车型的风阻要耗费几个星期，试错成本极高。
参考价格:
¥680,000 / 塔式节点
软配置:
物理信息神经网络 (PINNs) 引擎 + 晶体图神经网络 (CGCNN) 材料预测平台 + 传统 CAE 软件 AI 加速插件
硬配置:
搭载 NVIDIA RTX 6000 Ada 架构（专攻单精度与浮点运算）的顶配四卡液冷工作站 + 2TB 超高带宽显存架构
架构师点评:
“传统的 CAE 仿真就像拿着计算器一步步算加减乘除，慢得令人发指。这台工作站引入了物理信息神经网络 (PINNs)。AI 在学习了几十万次真实的风洞数据和物理定律后，获得了物理直觉。当你把一个新的汽车 3D 模型扔给它，它能在几秒钟内猜出极度逼近真实的流体力场，将原本需要一星期的流体验证压缩到一顿午饭的时间。 甚至对于新材料，它可以一天生成成千上万种分子排列方式并预测其强度。得此算力，企业的研发部门就相当于挂了 100 倍的加速外挂。关联白皮书：#235 AI for Science 工业仿真大模型白皮书。”