夜雨聆风从理论提出到实践，物理AI就进入了元年，在第四届软件大会上，物理AI还处在实验室实验的阶段当中，丝毫没有预料到传统制造行业已经开始深刻变革。在本次大会之后，中国工业软件已经推出三十七款产品及数字模型，而中国工业软件仍然存在底层技术和数据瓶颈。我们都以为物理AI会带动工业软件腾飞，可是我们错了。
如今，我们在物理AI成为超级工程师的路上，明明已经掌握了核心技术，可是依然让我们无从下手。原本我国要超越的目标比我国还要强大，数据与算法决定了未来的胜负，我国却连核心软件都造不出来，究竟是技术卡脖子呢？我们一起努力追赶。中国作为物理AI中最关键的阵地，如果中国在工业软件上受制于美国，就导致中国在制造业中，也难有根本突破。
物理AI的重要性已经不言而喻，与工业软件的未来息息相关，即便是普通人不知道的领域比如手机和汽车里，也隐藏着危机，值得警惕。在未来，虽然虚拟工厂的构建与实际生产距离较远，但是物理AI依然为这样的愿景创造条件。可在激烈的全球竞争当中，我国工业软件就像困住了一般，根本找不到从底层技术突破的方向。
随着数字孪生的普及，工业软件的能力也在不断进化，可多数人不了解，除了物理AI得益于真实场景的数据，其实在工业设计中最核心的知识都是来自于工程实践。就比如说数字孪生工厂，它是一款实现虚拟验证的软件，运行在云端中，能够极大推动产品开发更加快速的迭代，比试错更精确。
单是物理仿真，物理AI就足足缩短了研发的周期，从而设计出更优质的产品。那么除了核心算法之外，现如今我国使用的工业软件，都是欧美国家从过去积累而来的，尤其是设计与仿真软件，控制了设计的流程，决定了制造的成败。我们都有明显的短板，那如何快速赶超？通常情况下，国产软件能够利用场景优势，而且也需要汇聚行业数据，除了要提升算法能力，还必须要联合多家城市来做中试验证，十分重要。
扪心自问，我们为什么不能沉下心来搞研发，去攻克技术？技术就是积累起来困难，但做起来漫长。以前在模仿当中，我们可以通过逆向的方法去拆解软件，可是基础的数学理论远不及欧美，抄起来也是无从下手，所以直到现在，我们连核心的软件都做不出来。当然，我们也不能自暴自弃，在短短的几年时间内就否定全部成果，毕竟，物理AI就像是火种，成长的时间并不是一蹴而就的，能够在激烈竞争的时间里占据一席之地，我们已经很了不起了。
如今，物理AI的进程已经加速了软件研发的变革，相信在五年内，自主的软件会越来越多。并且，我国在物理AI方面已经取得了进展，相信在未来只有把握住数据核心，才能掌握工业软件话语权。
