人工智能流体力学仿真！！学到就是赚到！
人工智能流体力学正从辅助工具发展为研究范式，其前沿聚焦于：1）神经算子（FNO、DeepONet）实现高维参数实时预测；2）物理信息机器学习（PINN等）将流体方程嵌入模型，增强物理一致性；3）基于强化学习和生成模型的湍流建模新方法。此外，跨尺度通用流体智能体和方程自动发现技术正在推动该领域向更高维度的可解释性与自动化发展。
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人工智能流体力学正经历从辅助工具到研究范式转变的深刻变革。其前沿核心已超越单纯的代理模型构建，转而探索数据驱动与物理约束深度融合的新范式。当前研究聚焦于几个关键方向：一是神经算子（如FNO、DeepONet）的发展，其能在参数化空间直接学习偏微分方程的解算子，实现高维参数下的实时预测，显著优于传统CFD；二是物理信息机器学习（如PINN、物理引导的深度学习）与流体力学的紧密结合，通过将Navier-Stokes方程等第一性原理作为软约束嵌入损失函数或网络结构，有效解决数据稀疏场景下的物理一致性问题；三是湍流建模的革新，基于强化学习的智能涡粘性模型和生成式模型（如扩散模型、GANs）为高保真大涡模拟和雷诺平均模拟提供了超越传统封闭模型的新途径。此外，科学大模型的雏形初现，旨在构建能够跨尺度、跨流态、多任务协同的通用流体智能体，并结合符号回归从高维数据中自动发现控制方程，最终推动流体力学研究迈向更高维度的可解释性与自动化。
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