物理大模型是近年来人工智能与物理科学交叉领域的重要突破，旨在通过单一模型理解和预测多种物理系统的行为，从而摆脱传统“专用工具箱”式的模拟方法。目前，该领域已涌现出多个代表性研究方向和实际应用，展现出从科研到工业落地的巨大潜力。

核心研究方向与代表性模型

通用物理基础模型：弗吉尼亚大学和亚琛工业大学团队提出的 General Physics Transformer（GPT） 是典型代表。该模型基于Transformer架构，通过1.8 TB的多物理场数据（如流体、热传递、冲击波等）训练，实现了“一次训练，广泛适用”的目标。实验显示，其在单步预测误差上比传统UNet模型降低约5倍，比FNO模型降低约29倍，并能通过零样本泛化预测未训练过的物理场景（如超音速流动）。传感器驱动的物理学习模型：初创公司Archetype AI发布的 “牛顿”（Newton）模型 直接从传感器数据中学习物理规律，无需预先输入物理方程。该模型基于Transformer架构，训练数据涵盖5.9亿个样本，可实时预测混沌钟摆运动、电网负载等复杂系统行为，展现了强大的跨领域泛化能力。多模态物理理解模型：学术界探索通过融合视觉与文本信息增强物理常识推理。例如，通过扩展大语言模型（LLMs）处理图像和文本输入，使其能够预测动作在环境中的效果，弥补纯文本训练在物理常识推理上的不足。

⚙️ 关键技术突破

跨领域统一建模：通用物理Transformer通过时空注意力机制和数值积分器，直接从历史数据中推断物理规律，无需显式输入方程，突破了传统方法对特定系统的依赖。零样本泛化能力：模型能够对训练时未见过的边界条件或物理现象（如新的湍流模式）进行合理预测，通过上下文学习适应新场景。长时预测稳定性：部分模型在50步自回归预测中仍能保持物理一致性，避免结果快速发散，虽在细节上会逐渐平滑，但全局物理结构（如流动模式）得以保持。

行业应用实例

自动驾驶与交通管理：蘑菇车联的 MogoMind模型 整合道路传感器、车载终端等数据，实现毫秒级路况感知和决策支持，例如为自动驾驶车辆提供超视距风险预警，已在10个省份的自动驾驶巴士中应用。工业设备预测性维护：Newton模型通过分析传感器数据，预测机械振动、温度波动等，帮助优化能源使用和设备维护。机器人训练与仿真：NVIDIA的 Cosmos系列模型 结合Omniverse平台，生成高保真合成数据，训练机器人在虚拟环境中理解物理规则（如物体抓取力度、运动轨迹规划），并迁移到现实世界。

当前局限与未来展望

尽管物理大模型取得显著进展，仍面临以下挑战：

数据维度限制：如通用物理Transformer目前仅支持二维模拟，尚未覆盖三维复杂场景。长时预测精度：在长时间序列预测上，其精度仍低于高保真数值模拟方法。领域覆盖范围：现有模型多以流体力学和热力学为主，对固体力学、电磁学等领域的扩展尚待探索。

未来，随着多模态数据融合和算法优化，物理大模型有望成为科研与工程的“通用引擎”，在气象预测、新材料发现等领域发挥更大作用。