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智能流体力学专题研讨会特邀报告3｜边鑫：混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解

2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在青岛举行，智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉领域进展。边鑫作《混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解》报告，介绍HyDEA求解框架。

星海图CEO高继扬等提出具身智能三重跃迁，发布新模型并开源，首秀自研机器人。公司从整机起步，联合建数据公司，规划数据量。其商业模式分三阶段，认为中国具身基础模型能力有望超美。

清程极智推出的AI Ping像大模型API领域的大众点评，用7×24小时实测数据为开发者提供参考，解决信息差和重复劳动问题。它有持续评测榜单、智能路由匹配等功能，还统一了API度量衡，推动选型从经验走向数据驱动。

上海交通大学等团队构建v-HUB评测基准，分析多模态大模型视频幽默理解能力。评测7个前沿模型发现，模型依赖文字、主动发现笑点能力弱，声音作用有限，还需考虑隐形线索。

香港中文大学MMLab和vivo AI Lab团队提出自我进化框架UI - Genie，构建奖励模型UI - Genie - RM解决轨迹验证难题，通过数据生成和模型迭代闭环实现智能体与奖励模型双向增强，在多基准测试中表现出色，打破人工标注瓶颈。

来自多机构研究人员构建PhyX基准测试，评估多模态模型物理推理能力。测试显示，即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%，远不及人类的75.6%，且模型在多方面存在结构性缺陷。

4D空间智能重建整合静态场景与时空变化，构建含时间维度的空间表征系统。南洋理工等高校研究者调研该领域，提出按建构深度分五层的新视角，展现AI认知从基础到高阶的进化路径。

当Ilya断言大模型未来在于架构创新时，中国团队推出全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构NEO。它颠覆传统拼接模式，从根上融合视觉与语言，以简洁架构证明架构聪明才是下一代AI竞争力。

具身智能行业数据是关键卡点，海量数据中能用于训练具身模型的数据稀缺。智域基石提出“数据编译”理念，搭建包含五个环节的管线。该公司已获数千万元天使轮融资，成立4个月订单近亿元，从工业场景切入，规划了三阶段发展路径。

华中科技大学与小米汽车提出多模态图像 - 点云联合生成框架Genesis，采用两阶段架构和DataCrafter模块。在nuScenes数据集实验显示，其在视频与激光雷达指标达SOTA水平，还提升了下游感知任务效果。