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第四届中国国际供应链促进博览会（链博会）刚刚在北京圆满闭幕，原“数字科技链”升级为“数智科技链”，首次设立人工智能专区。NVIDIA 英伟达携手国内生态合作伙伴，完整呈现从能源、芯片、基础设施、模型到应用的AI产业图谱。十沣科技亮相NVIDIA英伟达展台，展示了公司在物理AI领域的前沿探索与工程化成果。

链博会人工智能专区 - 来源：CCTV财经频道、新华社

▍融合自研神经算子与NVIDIA PhysicsNeMo，共建先进物理AI架构

十沣科技融合自主研发的高性能神经算子与NVIDIA PhysicsNeMo架构，建设面向工业场景的先进物理AI体系。PhysicsNeMo是NVIDIA面向科学AI的框架，专为物理机器学习设计，包含傅里叶神经算子、图神经网络、点云模型等多种精选模型架构。在此基础上，十沣自研了空间感知Transformer算子（SATO）、几何感知神经算子（GeoFormer）及多尺度阻力预测模型等多款原创神经算子。与传统AI模型不同，这些算法并非“数据驱动”的黑箱，而是通过物理约束与结构化算子设计，在模型内部嵌入了物理规律，实现高精度与可解释性的统一。这一融合架构让AI真正理解物理世界，为工业仿真从“工具”向“智能体”的演进提供了坚实的技术底座。

十沣展板：工业物理AI模型

▍开发面向工程师的物理AI平台TF-AIDEA

基于上述架构，十沣科技推出了完全自主研发的TF-AIDEA（AI Driven Engineering Agent）人工智能仿真平台。这是一款“自动化数据管理+大模型训练+工业应用部署”一体化的AI-CAE多物理场仿真平台，代码完全自主可控。平台搭载自研的SATO、GeoFormer与DragSolver等原创神经算子，在典型汽车气动仿真场景中，将原本数小时的计算压缩至10秒内完成，精度误差低于5%。工程师无需了解深度学习框架，仅需提供原始仿真数据和工况条件，即可通过平台完成模型训练、验证与推理部署。TF-AIDEA让AI真正嵌入工业语境，从算法、数据到算力体系，重塑了仿真的效率与智能化水平。TF-AIDEA近期入选“2026年度国产自主工业仿真软件典型案例（第一批）”。

▍落地工程应用的车辆设计智能体

在工程应用层面，十沣科技基于TF-AIDEA构建了面向汽车研发的车辆设计智能体。针对上汽集团的工程需求，十沣构建了一套贯穿几何变形、数据生成、AI建模与自动化优化的全流程空气动力学智能体体系。系统通过FFD技术实现汽车外形的参数化变形，结合GPU加速的LBM求解器TF-Lattice自动生成高精度CFD流场数据样本。基于训练数据，TF-AIDEA训练的多物理量AI模型达到工程级精度，关键气动物理量预测误差控制在5%以内，风阻预测偏差小于4 count，且能识别毫米级形变、处理超800万节点的整车几何。在上汽智己的成功部署中，将原本7人天的气动优化工作缩减至0.5人天，实现了15倍设计效率提升，单次整车优化从约3天缩短至小时级。

十沣展板：车辆设计中的智能体AI

链博会现场，十沣科技的展示吸引了众多参展嘉宾驻足交流。从自研神经算子与NVIDIA PhysicsNeMo的融合，到TF-AIDEA物理AI平台的工程化落地，再到车辆设计智能体的真实场景验证，十沣科技正以扎实的技术创新，推动工业仿真从“专家驱动”走向“智能驱动”。