01

护城河没了

一夜之间，守不住了。

开发者johnnytshi在Reddit上分享了一个惊人的操作：仅仅30分钟，Claude Code便将一段完整的CUDA后端代码，成功移植到了AMD的ROCm上。

自此，N家的软件，对GPU不再挑剔。

“软件免费，硬件赚钱”的模式让很多公司离不开软件，也离不开硬件。

现在他们可以停下来想一想，如果有更好的，会怎样？

 

02

还真有选择

硬件不说，单说软件，比如云道智能的Sim-PI。

这是一个以物理引擎为核心，融合生成式自动化仿真技术的系统，提供物理AI仿真训练场功能和自动化批量生成训练物理AI所需数据的能力。

关键词是：物理引擎、自动化生成、物理AI训练场、数据。

 

03

数据是关键

AI的成功靠的是大量数据。

在语言和图像处理方面，AI是一位见多识广的大师，其能力远超现实世界中任何一位大师，这是因为“它”真的见多识广。

GPT5可以轻松从互联网上拿到万亿token量级的数据用于训练。图像和文字随处可见，甚至可以穷尽。

相比之下，符合物理规律的数据却凤毛麟角，尤其是某些特定领域，如具身智能和智能驾驶。目前，最大的具身智能数据库的轨迹量级也不过百万。

万亿对百万，鸿沟不浅。

这也是为什么通用具身智能的能力往往不如一位10岁的小孩——小孩无时无刻不在通过视觉触觉获取真实物理世界的数据。

最直观获得符合物理规律数据的方式是真实采集。但缺点是批量化能力弱、极端场景获取难、耗时耗力耗资源。

因此，仿真便成了破局的关键，因为它可以在无数个并行的数字孪生中不断运转。

 

04

Sim-PI飞轮

更好的仿真，产生更多的数据，带来更优的训练，从而推动更多的仿真需求。

这就是云道智能Sim-PI循环上升的飞轮。

• 仿真｜仿得更多，仿得更真

Sim-PI拥有雄厚的多物理场仿真能力，其丰富的材料结构和单元类型能够精确地刻画材料特性，提升弹性体仿真的真实感和可靠性，在毛发、绳索、线缆及柔性纤维等仿真中具有高真实感和准确性。同时，准确的接触搜索、接触变形以及接触力的精准计算模型可以更好地反映真实世界的碰撞过程。刚体、柔性体、液体的耦合仿真，扩展了仿真的场景边界，实现更多场景从0到1的突破，让Sim-PI成为真正的世界模拟器。

• 智能体：自动化生成，智能化流程

自动化仿真是云道智能普惠仿真的初心，也是实现批量化生成物理规律数据的关键。技术团队于2025年初开始研发仿真智能体，现已初步实现电子散热模块Simdroid-EC的仿真Copilot（AI仿真助手），辅助用户快速创建案例、设置仿真参数、运行仿真并输出后处理。目前云道智能在进一步推动自动化生成式仿真过程，从可仿真资产和仿真背景的自动化生成和仿真流程的智能化着手，实现无人工干预或微人工干预，提升数据生成效率。当前Sim-PI在资产和背景生成方面已接入腾讯Hunyuan，字节Seed3d等3D生成模型，也可以利用Marble这样的世界模型来创建丰富的仿真场景。

• 代理和训练：案例丰富，模型内置

Sim-PI提供物理AI训练场功能。从工业数字孪生需要的各种代理模型到具身智能需要的强化学习和模仿学习，平台提供了丰富的训练案例。其中，工业数字孪生所需代理模型支持包括高斯过程、神经网络、图神经网络、神经算子和transformer架构的全类模型。具身训练模块内置多种双足、四足机器人和机械臂模型，可直接用于行走及抓取等训练任务，为用户进行物理AI训练提供便利。

 

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GPU是不二法门

云道智能一直秉承全面GPU化的思想，从工业仿真领域的通用多物理场仿真PaaS平台伏图Simdroid到物理AI领域的融合式仿真自动化生成平台Sim-PI，云道智能坚信GPU是实现快速仿真的不二法门。

目前，广泛应用于电子信息产业的伏图电子散热模块Simdroid-EC已同时支持英伟达、曙光和沐曦等显卡。

那么Sim-PI都支持哪些GPU呢？答案很快揭晓。