ChatGPT 5.6 Sol接管Ansys，有限元仿真全流程自动跑通！ ChatGPT 5.6 Sol自动驱动 Ansys 完成有限元结构仿真的全过程。从几何建模、材料与接触定义，到载荷边界、三档网格收敛和非线性求解，模型都能自动执行并逐项校核。 这是一套三耳板销轴双剪连接结构的有限元仿真：中间耳板承受拉力，两侧外耳板固定，载荷通过销孔接触传递到销轴。 ChatGPT 5.6 Sol 不仅能自动后处理生成应力、变形和接触压力云图，还能识别最差网格单元、检查反力平衡，最终输出完整的仿真验收报告。 #有限元仿真# #AI仿真# #ChatGPT# #Ansys# #CAE#

字节第一个赚到钱的 AI 业务：Seedance 2.0，毛利率达70% 每卖出 10 元 API 调用，服务器和推理成本约占 3 元。一位业内人士根据 Seedance 2.0 的模型参数估算，一次完整训练成本在数亿元。 相比之下，语言模型通常有更多版本、更密集的迭代和更长的训练周期，总体训练成本可能是视频模型的 3 到 5 倍。Seedance 目前主要押注一个视频生成模型，训练投入更容易被后续收入摊薄。按这样的成本结构，“要实现盈利并不困难。” 上述人士说。 不过大模型的毛利率还取决于字节如何计算折旧。字节并非长期租用外部算力，主要成本来自自建数据中心和自购芯片。芯片按几年折旧会显著影响账面成本。类似争议在硅谷也存在：AI 芯片迭代太快，折旧年限到底该按传统服务器计算，还是按更短的技术周期计算，尚无定论。 这些都是更大的投入换来的。2025 年，业内主流判断是：沿传统的 DiT 架构（扩散式 Transformer）继续训，模型提升空间已经不大，多数团队转向后训练。业内头部的团队，有更多的资金、资源投入，做极致预训练模型。 经近一年优化，Seedance 2.0 成为第一个完整采用 MoE 的视频生成模型，参数 2000 亿，2026 年 2 月上线后迅速成为全球性能最强的视频模型。 今天的视频和语言大模型训练都必须用昂贵且难以买到的英伟达 GPU 或者 Google TPU。但训练完，上线使用时，视频模型对推理芯片的要求更低。语言模型一个词接一个词生成、每步都要回看上下文，对显存和卡间通信要求很高；视频模型的 DiT 架构能把一批数据一起算、分批输出，同样吃算力，但对卡间通信依赖低，很多国产芯片都可以跑。这是高毛利的基础。 Seedance 研发人力也更便宜。一位猎头说，多模态高阶人才薪资普遍比语言模型方向低 30% 左右。视频生成的竞争烈度低于语言模型，团队也精简——Seedance 核心算法成员仅十余人，绝大部分毕业就去了字节：总负责人曾妍是 2021 届博士毕业后加入，预训练负责人魏国强是 2023 届博士毕业，负责工程化的吴捷 2020 年从中山大学硕士毕业。 如今 Seedance 已经成为 AI 仿真人剧、漫剧的重要生产工具。制作公司借助它自动拆解剧本，生成分镜和提示词，再上传提前确定好的人设图、场景图，就能生成视频。人的工作主要变成检查结果，筛选出可用画面。 据我们了解，头部漫剧公司使用 Seedance 的算力成本在 5 万元左右。

AI驱动的Fluent无人机外部流场CFD仿真 这次尝试用 Codex 帮我在Ansys Fluent 里跑一个飞行器的气流 CFD仿真。从导入模型、生成网格，到设置来流、查看压力云图和气流动画，中间也遇到了一些方向和显示问题。这个视频主要记录整个调试和可视化过程。 #Codex# #AI工程仿真# #ANSYS# #Fluent# #CFD# #外流仿真# #气动仿真# #瞬态仿真# #PyFluent# #网格生成#

假设中国机器人跑步的姿势变成人会是啥样？🤣 这姿势很明显AI在仿真里自己摸索出来的。正常摆臂肩关节扛不住400米，AI直接另辟蹊径。代价就是通用性拉胯，只为这几十秒特定赛道优化。换场景、长时间运行就会加速硬件耗损 特斯拉最怕的就是这种：短期很猛，长期把硬件跑废

AI 自动完成 CST 电磁仿真任务。 Codex 通过我开发的 CST MCP 和 CST Simulation Workflow Skill，自动控制 CST Studio Suite 完成一个汽车 77GHz 毫米波雷达电磁仿真案例。 整个流程从自然语言对话开始，由 Codex 自动调用 CST MCP 完成项目创建、参数化建模、材料设置、4 端口激励、Open/Add Space 边界设置、E/H/Farfield 监视器配置、Time Domain Solver 求解，以及 S 参数结果导出。 Codex + CST MCP 控制专业仿真软件完成自动建模、求解、导出与结果验证的真实演示。 #CodeX# #CST# #MCP# #自动建模# #AI工具# #电磁仿真# #GPT#

AI数采看似门槛低，实则是具身智能时代的核心基座；真正的百亿级大机会只属于拥有仿真闭环和底层工程能力的团队，普通人仅能分得执行层的小一杯羹。 数采正从单纯的“劳动密集型外包”转向决定物理AI泛化上限的“基础设施工程”。面对数十倍的高质量数据缺口，行业核心价值正向合成仿真、软硬件协同和数据闭环加速集中。 普通创业者应避开自研仿真等重资本赛道，转而发挥“轻资产、强执行”优势：一方面作为履约节点承接上游外包，用轻量化设备收集真实世界长尾数据；另一方面深耕特种工业、农业等垂直场景 Know-How，通过“采集+初洗+质检”的工程化服务吃下独家私域数据红利。 大家觉得普通人做数采外包这个工作如何？起码在机器人智能领域国内的机会应该是大把的吧，VLA技术路径天然有泛化问题，所以需要更多的数据进行强化训练，而且是多轮多迭代类型的，每次的数据可能还有些不同（例如拿不同的锅炒同样的菜），感觉就像当年个Scale AI赋能智驾和后面LLM大模型训练一样的道理，只是这个数据量还要大很多很多！

AI 算力竞赛向上游 EDA 转移？ 随着单芯片面积逼近物理极限，AI 算力硬件的竞争正从“晶圆制造”向“3D-IC 先进封装”演进。这一底层架构的突变，迫使芯片测试环节大幅前移，直接引爆了对上游 EDA（电子设计自动化）虚拟验证工具的需求。 一、 物理极限倒逼 3D-IC，EDA 承接复杂性溢价 AI 算力需求激增，传统的二维芯片扩张路线见顶。行业别无选择，只能转向 3D-IC（三维垂直堆叠）。 多物理场挑战： 芯片堆叠带来了成倍的散热、应力和电磁干扰问题。EDA 工具从单纯的逻辑画图，变成了不可或缺的系统级“物理法则模拟器”。 算力反哺： 在 Cadence 与三星的 2nm 合作中，Nvidia 通过提供 NVLink 和 CUDA 库加速 EDA 验证。这表明处理 2nm 节点的仿真已极其耗费算力，算力硬件正在反哺上游软件。 二、 流程巨变：测试环节的“左移” (Shift-Left Testing) 3D-IC 极高的封装成本，重塑了半导体的测试逻辑。 KGD 刚需： 封装后若发现底层晶片损坏，整颗高价 AI 芯片直接报废。行业必须确保“已知好晶圆（KGD）”。 虚拟验证替代物理测试： 测试工作从传统的“制造后物理机台测试”，大幅前移至“流片前软件与硬件仿真”。 硅前验证爆发： Cadence 的 Palladium 等硬件仿真设备允许客户在流片前运行真实 AI 工作负载。这是其 80 亿美元订单积压的核心驱动力。边缘 AI 厂商（如 Ambarella）的加入，意味着该需求正从云端向端侧全面扩散。 三、 估值错配与 Alpha 信号 资本市场的认知差，创造了软件端的补涨空间。 估值差： 2026 年初，资金过度拥挤于半导体实体硬件，导致 Cadence 涨幅大幅跑输半导体指数 SOXX。 CapEx 必然转移： 当硬件物理缩放受阻，芯片大厂的资本支出（CapEx）只能向先进封装和 EDA 倾斜。 基本面支撑： Cadence 2026 年 Q1 营收达 14.7 亿美元，超市场预期。短期虽因生态投资面临利润率压力，但其在 3D-IC 测试验证环节的不可替代性，确立了明确的软件补涨逻辑。 投资启示： 当市场的目光仍停留在谁能买到更多台积电产能时，掌握 3D-IC 时代多物理场仿真与硬件仿真话语权的 EDA 巨头，正在成为算力军备竞赛中真正的“卖水人”。 免责声明：本人持有文章中提及资产，观点充满偏见，非投资建议，dyor

【失踪的飞机杯】第9集 #ai短剧# #成人短剧# #失踪的飞机杯# #黄果短剧# 神秘快递竟是仿真飞机杯？少年好奇尝试，竟意外将母亲的私密之物涂抹其上，当晚，禁忌的感应悄然触发。隔墙之隔，一方在卧室疯狂套弄，另一方却在睡裙下惊恐地感受着不存在的侵入 完整版->个人简介->链接直达

🔥Physical AI 的演进，必然走“农村包围城市”这条路。 数字世界的AI，打法是先攻大城市。大语言模型靠海量文本练出通用能力，再向垂直领域渗透。城市拿下，交通要塞到手，农村自然归附。 但物理世界完全不同。真实环境里，摩擦力、碰撞、变形、多物理场耦合无处不在。一个简单的爬墙动作，仿真计算量就可能指数级爆炸。想直接得到一个通用的物理世界模型，几乎不现实。 所以物理AI只能从垂直场景起步，先在一个个具体场景里做透，把局部模型打磨到极致，再慢慢拼出更大的版图。 自动驾驶的发展就是例证。它最早没有直接冲进城市开放道路，而是从矿区、港口、封闭园区这些结构化、变化频率低的场景开始。这些场景跑通后，数据和算法才有了可靠地基。等到干线物流和高速场景成熟，城市RoboTaxi才慢慢落地。物理约束太强，数据成本太高，只能从“农村”起步。 工业领域同样如此。早期的并联机器人和混联机器人，先在特定流水线、数控机床上站稳脚跟，再逐步向外扩展。波士顿动力的四足机器人长期专注复杂地形移动，没有一开始就追求通用人形。农业机器人也先盯住单一作物的采摘或喷洒，积累足够的田间数据后，才考虑多作物泛化。 世界模型在这条路径里扮演关键角色。它不用一开始就覆盖整个物理宇宙，而是先为某个垂直场景建一个高保真的局部世界。机器人在里面用强化学习自我迭代，上限远高于单纯的模仿学习。围棋棋盘是AlphaGo的极简世界模型，蛋白质结构是AlphaFold的微观世界模型。多物理场仿真技术，正好是构建这类局部世界的基础。 数据获取方式也在推动这种演进。家用服务机器人还在花钱雇人采数据，自动驾驶靠用户买车免费贡献里程。而在工业巡检、高空作业等特种场景中，作业过程本身就能产生真实工况数据，把“赚钱”和“收数据”绑在一起。谁先在真实环境里把数据飞轮转起来，谁就更有机会把局部模型做扎实。 最终当然会走向融合。不同场景的模型通过商业互换或开源协议拼接，或许能拼出更完整的物理世界图景。但这个过程必然漫长，也必然从边缘开始。 物理AI没有天降神兵。原子移动比比特慢得多，真实数据的获取成本和周期远超数字世界。只有那些愿意在脏乱险的现场把模型一点点做透的人，才真正在为通用物理智能铺路。 农村站稳了，城市才会慢慢被包围。 #WorldModel# #PhysicalAI# #EmbodiedAI#

软件 AI 的盛宴已经吃过了，现在实体 AI 机器人这桌菜刚上，而且盘子比之前还大，聪明的人现在就开始上车。 未来 10 年最值得关注的 14 个机器人 AI 核心标的： 1. 特斯拉 $TSLA 全球最强实体AI龙头，Optimus人形机器人被马斯克视为未来最大的价值来源。 2. 亚马逊 $AMZN 已经部署超过100万台机器人，仓储自动化持续提升效率和利润率。 3. 英伟达 $NVDA 无论是机器人训练、AI算力还是数字孪生仿真，都离不开GPU和CUDA生态。 4. Ouster $OUST 机器人眼睛龙头。专注激光雷达 LiDAR，未来所有需要自主移动的机器人都需要。 5. Symbotic $SYM 仓储机器人纯正概念股，帮助沃尔玛等大型零售商建设全自动物流仓库。 6. ABB $ABBNY 全球工业机器人四大家族之一，深耕工业自动化数十年。 7. 发那科 $FANUY 全球工业机器人霸主，日本机器人代表企业。 8. 罗克韦尔自动化 $ROK 全球智能工厂解决方案龙头，AI机器人进入工厂。 9. Intuitive Surgical $ISRG 医疗机器人绝对龙头。达芬奇手术机器人已经建立极高护城河。 10. RoboStrategy $BOT 高风险、高弹性的机器人概念公司。主要提供私营机器人企业投资机会。 11. 谷歌 $GOOGL RT-1、RT-2机器人模型，将大语言模型、视觉和动作控制融合。 12. $BOTZ 机器人ETF里的明星产品，覆盖工业机器人、自动化、人工智能、自动驾驶等多个赛道。 13. $ROBO 专注机器人与自动化产业链，持仓公司数量更多、覆盖范围更广。 14. $ARKQ 木头姐旗下旗舰机器人ETF，重点押注自动驾驶、机器人，特斯拉持仓占比较高。 你最看好哪个机器人概念股？