01
護城河沒了
一夜之間，守不住了。
開發(fā)者johnnytshi在Reddit上分享了一個驚人的操作：僅僅30分鐘，Claude Code便將一段完整的CUDA后端代碼，成功移植到了AMD的ROCm上。
自此，N家的軟件，對GPU不再挑剔。
“軟件免費，硬件賺錢”的模式讓很多公司離不開軟件，也離不開硬件。
現(xiàn)在他們可以停下來想一想，如果有更好的，會怎樣？
02
還真有選擇
硬件不說，單說軟件，比如云道智能的Sim-PI。
這是一個以物理引擎為核心，融合生成式自動化仿真技術的系統(tǒng)，提供物理AI仿真訓練場功能和自動化批量生成訓練物理AI所需數(shù)據(jù)的能力。
關鍵詞是：物理引擎、自動化生成、物理AI訓練場、數(shù)據(jù)。
03
數(shù)據(jù)是關鍵
AI的成功靠的是大量數(shù)據(jù)。
在語言和圖像處理方面，AI是一位見多識廣的大師，其能力遠超現(xiàn)實世界中任何一位大師，這是因為“它”真的見多識廣。
GPT5可以輕松從互聯(lián)網(wǎng)上拿到萬億token量級的數(shù)據(jù)用于訓練。圖像和文字隨處可見，甚至可以窮盡。
相比之下，符合物理規(guī)律的數(shù)據(jù)卻鳳毛麟角，尤其是某些特定領域，如具身智能和智能駕駛。目前，最大的具身智能數(shù)據(jù)庫的軌跡量級也不過百萬。
萬億對百萬，鴻溝不淺。
這也是為什么通用具身智能的能力往往不如一位10歲的小孩——小孩無時無刻不在通過視覺觸覺獲取真實物理世界的數(shù)據(jù)。
最直觀獲得符合物理規(guī)律數(shù)據(jù)的方式是真實采集。但缺點是批量化能力弱、極端場景獲取難、耗時耗力耗資源。
因此，仿真便成了破局的關鍵，因為它可以在無數(shù)個并行的數(shù)字孿生中不斷運轉。
04
Sim-PI飛輪
更好的仿真，產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，帶來更優(yōu)的訓練，從而推動更多的仿真需求。
這就是云道智能Sim-PI循環(huán)上升的飛輪。
- 仿真｜仿得更多，仿得更真
Sim-PI擁有雄厚的多物理場仿真能力，其豐富的材料結構和單元類型能夠精確地刻畫材料特性，提升彈性體仿真的真實感和可靠性，在毛發(fā)、繩索、線纜及柔性纖維等仿真中具有高真實感和準確性。同時，準確的接觸搜索、接觸變形以及接觸力的精準計算模型可以更好地反映真實世界的碰撞過程。剛體、柔性體、液體的耦合仿真，擴展了仿真的場景邊界，實現(xiàn)更多場景從0到1的突破，讓Sim-PI成為真正的世界模擬器。
- 智能體：自動化生成，智能化流程
自動化仿真是云道智能普惠仿真的初心，也是實現(xiàn)批量化生成物理規(guī)律數(shù)據(jù)的關鍵。技術團隊于2025年初開始研發(fā)仿真智能體，現(xiàn)已初步實現(xiàn)電子散熱模塊Simdroid-EC的仿真Copilot（AI仿真助手），輔助用戶快速創(chuàng)建案例、設置仿真參數(shù)、運行仿真并輸出后處理。目前云道智能在進一步推動自動化生成式仿真過程，從可仿真資產(chǎn)和仿真背景的自動化生成和仿真流程的智能化著手，實現(xiàn)無人工干預或微人工干預，提升數(shù)據(jù)生成效率。當前Sim-PI在資產(chǎn)和背景生成方面已接入騰訊Hunyuan，字節(jié)Seed3d等3D生成模型，也可以利用Marble這樣的世界模型來創(chuàng)建豐富的仿真場景。
- 代理和訓練：案例豐富，模型內(nèi)置
Sim-PI提供物理AI訓練場功能。從工業(yè)數(shù)字孿生需要的各種代理模型到具身智能需要的強化學習和模仿學習，平臺提供了豐富的訓練案例。其中，工業(yè)數(shù)字孿生所需代理模型支持包括高斯過程、神經(jīng)網(wǎng)絡、圖神經(jīng)網(wǎng)絡、神經(jīng)算子和transformer架構的全類模型。具身訓練模塊內(nèi)置多種雙足、四足機器人和機械臂模型，可直接用于行走及抓取等訓練任務，為用戶進行物理AI訓練提供便利。
05
GPU是不二法門
云道智能一直秉承全面GPU化的思想，從工業(yè)仿真領域的通用多物理場仿真PaaS平臺伏圖Simdroid到物理AI領域的融合式仿真自動化生成平臺Sim-PI，云道智能堅信GPU是實現(xiàn)快速仿真的不二法門。
目前，廣泛應用于電子信息產(chǎn)業(yè)的伏圖電子散熱模塊Simdroid-EC已同時支持英偉達、曙光和沐曦等顯卡。
那么Sim-PI都支持哪些GPU呢？答案很快揭曉。
