为什么我们需要十亿单元的模拟？

仿真的核心诉求是如何随时代演进的？

年轻的时候，我以为仿真最重要的是“准”。后来觉得，可能是“快”。再后来慢慢意识到，真正难的是“规模”。

但到了今天，在人工智能和机器人快速发展的时代，仿真真正要解决的终极问题是 “体量”。

为什么还原普通的现实场景需要“十亿级网格”？

我们想模拟风穿过城市街区、无人机在楼宇之间飞行、数据中心里的热量流动、机器人运动时周围的气流，或者隧道里的烟雾扩散。这些看似普通的现象，本质上都是极其复杂的物理问题。现实世界最容易被低估的特性在于其多尺度交织：

• 公里尺度：一座城市的宏观气象。
• 几十米尺度：一栋建筑的流场分布。
• 米级别尺度：车辆、机器人和人的动态交互。
• 厘米甚至微米尺度：边界层、涡结构与湍流细节。

如果我们拒绝使用粗糙的经验公式去“估算”，而是力求精确解析其中的物理细节，网格数量将迅速飙升至几亿，甚至十亿单元以上。到了这个量级，仿真就不再只是一个工程计算任务，它开始变成一种底层基础设施。

十亿单元级别的模拟面临哪些传统算力壁垒？

在过去，进行十亿单元级别的超大规模模拟，通常意味着极度昂贵的时间和硬件成本：

• 上百 GB 的超大内存需求。
• 约 10¹⁵ 量级的浮点运算负荷。
• 极度依赖 HPC 集群，往往需要调用数百甚至上千个 CPU 核心。
• 单次计算周期长达几天甚至几周。

这也是为什么长期以来，高保真仿真一直处于“稀缺、昂贵、缓慢”的状态。慢到很多行业已经习惯了没有它的存在。

从单次计算到“百万次高通量”，超大规模模拟将走向何方？

现在的工程与科研范式已经发生巨变。我们不再只是为了验证一个设计方案去跑一次仿真。我们需要生成成千上万、甚至上百万次的高通量仿真数据，直接服务于：

• 物理人工智能 (Physical AI)
• 机器人 (Robotics)
• 世界模型 (World Models)
• 数字孪生 (Digital Twin)
• AI for Science
• AI for Engineering

真正的问题已经不再是“我们能不能跑一次超大规模模拟？”，而是：“我们能不能把超大规模模拟跑一百万次？”

这才是十亿单元模拟真正重要的地方。它不是为了渲染一张漂亮的 CFD 图片，也不是为了完成一个学术 benchmark。因为到了这个尺度，我们模拟的就不再只是一个零件、一个局部结构——我们开始模拟真实世界本身。

当仿真同时具备高保真、大规模和高通量，它就不再只是传统意义上的 CAE，而是会成为物理世界的数据基础设施。从准确，到速度，到规模，再到体量。这正是我们在 EXDYNA 正在努力打造的东西。

科学、工程、人工智能和机器人背后的物理数据基础设施。

探索十亿级单元，城市级风场模拟演示