张 霖
亚洲仿真联盟理事长
国际建模与仿真学会前主席
中国仿真学会常务副理事长
北京航空航天大学教授
复杂产品智能制造系统技术全国重点实验室副主任
中国工业合作协会仿真技术产业分会会长
当AI全面爆发，在众多领域产生一个一个颠覆性突破时，许多人也许并没有意识到，站在其背后的“无名英雄”——仿真技术（Simulation Technology）。仿真也称为“模拟”，它藏在AI的光环之后，默默支撑着AI大厦的三座基石：算力、算法和数据。从芯片的研制、算法的打磨到数据的供给，仿真技术以“幕后赋能者”的身份，成为AI从实验室走向现实的关键。
（一）全过程的虚拟试错，保驾芯片研发
作为AI算力核心的芯片，仿真技术贯穿其设计、制造、封测全过程，是提升芯片良率、缩短研发周期、降低成本的核心支撑。甚至可以毫不客气地说，离开仿真工具的加持，就无法完成先进AI芯片的设计和制造。
在芯片逻辑电路与功能模块设计阶段，仿真工具可模拟晶体管、逻辑门的信号传输与运算逻辑，提前发现电路漏洞。例如，英伟达在 Riva 128 芯片研发中，利用仿真技术在流片前进行大量虚拟原型验证和调试，使该芯片一次流片成功。这一技术实践在英伟达发展的关键阶段起到了决定性作用。在现代芯片设计中，仿真占据了大部分工作量，已成为决定能否成功流片的核心环节。
在芯片制造阶段，仿真技术可模拟工艺参数对芯片性能的影响，优化制程方案。例如通过仿真调整光刻胶曝光参数，可解决芯片线宽不均匀的问题，从而使产品良率得到大幅提升。在芯片封装阶段，仿真技术可模拟封装结构的力学强度、信号完整性，避免封装过程中出现的芯片开裂、信号衰减问题。在芯片运行阶段，仿真技术可模拟高温、辐射、电压波动等复杂环境，预判芯片的可靠性。
（二）算力需求的精准预测，优化资源配置
AI 模型的算力需求具有显著的 “动态性”—— 不同模型、不同训练阶段对算力的需求差异极大。传统算力配置多依赖经验估算，易出现算力过剩或算力不足的问题。仿真技术可通过构建算力需求仿真模型，提前模拟 AI 模型在不同参数设置、数据量输入下的算力消耗曲线。例如，通过仿真工具搭建与真实硬件环境一致的虚拟算力集群，输入 AI 模型的网络结构、批处理大小等参数，即可输出模型训练全周期的算力需求预测（如每轮迭代需占用的 GPU 核数、显存峰值等）。基于这一预测，可实现算力资源的 “按需分配”，为大规模预训练任务调度高密度 GPU 集群，为轻量级推理任务分配边缘计算资源，最大化算力利用率。
另外，由于当前AI算力环境呈现CPU、GPU、FPGA等协同工作的异构化特征，硬件特性与模型需求的匹配度直接影响算力利用率。通过构建异构算力仿真平台，能虚拟不同硬件的计算逻辑与通信延迟，提前完成适配优化，这一能力对于高效利用各类AI算力资源十分重要。
AI算法的核心价值在于“从数据中学习规律并泛化到未知场景”，而传统算法开发中，逻辑缺陷难以提前发现、极端场景泛化不足的问题突出。仿真搭建的虚拟环境，就像算法的“练兵场”，能实现全流程验证与优化。
（一）算法逻辑的虚拟验证，降低开发风险
AI 算法逻辑精密复杂，哪怕是微小的逻辑漏洞，都可能直接导致模型训练功亏一篑。仿真沙箱可通过合成数据或构建可控数据环境，对算法流程、决策逻辑和异常路径进行验证，从而提前暴露设计问题，降低研发阶段的试错成本。例如，微软亚洲研究院于2024年发布的订单级金融市场仿真引擎MarS，可从单笔订单的撮合机制出发，生成与真实市场贴合度达 85%-90% 的动态情景。基于MarS平台的R&D-Agent量化算法自动迭代系统，曾在18小时内完成了50余轮全自动迭代，生成的策略在收益率与风险控制指标上优于人工专家设计的基线方案。整个研发与验证过程均在仿真与回测环境中完成，未涉及真实资金投入，规避了算法逻辑缺陷可能带来的实际损失。
（二）极端场景的仿真生成，强化算法泛化能力
算法泛化能力是AI落地的关键，但真实场景中极端情况数据稀缺，通过仿真技术可批量生成虚拟极端场景，倒逼算法突破泛化能力上限。例如，在自动驾驶领域，自动驾驶汽车在真实道路上遭遇严重事故、复杂交互或极端天气等关键安全事件的概率极低，但算法又必须具备可靠处理这些情况的能力。仅靠积累真实路测里程来收集此类数据，效率低下且极其危险。谷歌旗下Waymo的Carcraft仿真平台，通过基于现实的情景重构，能够系统性地暴露和修复算法的潜在缺陷，显著提升其在复杂交互和长尾场景中的泛化能力和安全性。特斯拉将“真实场景 - 仿真生成 - 算法训练 - OTA（Over-the-Air） 推送” 的闭环模式，作为其完全自动驾驶（FSD）算法开发的核心方法论。特斯拉开发的“世界仿真器”（World Simulator）可以生成逼真且可控的虚拟驾驶场景，从而在不依赖真实道路测试的情况下加速自动驾驶算法的训练与验证。英伟达的DRIVE Sim、腾讯的TAD Sim等平台，均提供了类似的“场景生成引擎”功能。
数据是AI的“燃料”，但真实数据存在稀缺、标注成本高、质量参差不齐等问题。仿真技术通过“虚拟数据生成+质量优化”，成为高质量数据的重要来源，这在机器人、自动驾驶、医疗等领域表现得尤为突出。
（一） 虚拟数据生成，弥补真实数据不足
仿真可基于物理规律和可控环境参数，批量生成具有物理一致性的虚拟标注数据，在常规及可建模的极端场景下显著扩展数据覆盖范围，有效降低数据采集与标注成本，并提升训练多样性。结合世界模型等仿真与学习机制，可为AI训练提供有效的数据支撑，缓解真实数据稀缺带来的挑战。例如，在训练机器人完成家居操作时，“水杯倾倒后水洒在电脑上”这类情况，真实测试会造成设备损坏且难以复现，而仿真平台能构建虚拟家居环境，精准模拟物体碰撞、液体流动等物理规律，批量生成这类场景的交互数据，让机器人先在虚拟中“预演”动作，这样可以极大地降低真机训练成本。
（二）数据质量优化，提升AI训练效率
真实数据中不可避免存在噪声、冗余和质量差异，这些因素会影响模型训练的稳定性与泛化能力。通过合成数据、可控扰动和仿真环境，可分析模型对不同数据质量条件的响应，从而辅助识别真实数据中的模糊、伪影、噪声等低质量样本，指导数据清洗与质量管控。在通用图像识别任务中，常通过基于仿真思想的数据增强方法，如利用仿真工具对原始图像进行虚拟旋转、缩放和遮挡等操作，生成增强数据，引导模型学习到图像不变特征，提升泛化能力。这些都体现了仿真在数据质量优化中的重要支撑作用。
仿真与 AI 的深度融合，正在显著改变AI的研发范式。仿真通过提供可控、可重复的实验环境，帮助实现资源的精准匹配与高效利用，在实际部署前暴露算法潜在缺陷和风险，并为缓解数据稀缺和提升训练多样性提供有效补充。
利用仿真在虚拟环境中学习到的策略，可靠地迁移到真实世界中运行，即Sim2Real（仿真到现实），已成为AI领域的一种核心研究范式。凭借其可控、可扩展和低风险等特性，仿真正在以其特有的理念和方式，推动着AI向更高效、更可靠的方向发展。(文中图片为AI生成)
