物理

兰道尔原理[6]进一步揭示了信息处理的物理属性，指出信息擦除等逻辑操作具有不可忽略的热力学代价，表明信息处理必须依托具体的物理过程实现，因此计算能力与能耗最终受到其底层物理实现的约束。

费曼进一步指出，经典计算机在模拟一般量子系统时面临显著的计算困难，并提出利用量子系统模拟量子物理过程的思想，成为量子计算发展的重要理论起点之一。

在此阶段，江珀真正迷上“蛋白质折叠”难题，意识到物理计算可以解决生命医学问题，决定跨行（此前无化学背景）申请芝加哥大学理论化学博士项目。

不过，WAICA2026公开的主会录用名单作为一个相对集中的样本，仍为我们提供了一个观察近期AI研究的窗口：一些研究不再满足于生成答案和展示能力，而是进一步追问证据如何验证、行动如何反馈，以及模型如何接受物理规律、科学机制和真实条件的约束。

》[5]中探讨了如何从物理规律出发理解生命系统，推动了物理学与生命科学的交叉，并对后来关于复杂生命系统、信息与物理关系的研究产生了深远影响。

罗迪副教授作为清华物理系AI+Physics与量子计算交叉领域的青年人才，特别撰写此文并率先提出“物理第一性AI”研究范式，前瞻性地探讨了从物理规律和思想探寻超级智能的路径。

从平移、旋转等基础时空对称，到规范、置换等高阶拓扑对称，物理规律为模型连接方式、参数共享机制、变换不变性设计提供了核心准则，有望解决传统人工智能架构设计的经验化、随机性问题。

基于动力学物理规律，学界还提出了扩散模型[3]、哈密顿量神经网络[13]、拉格朗日量神经网络[14]等前沿模型。

二、人工智能的新发展：物理范式的介入过去十年是人工智能爆发式发展的黄金时期，从AlphaGo突破围棋博弈壁垒[7]、AlphaFold破解蛋白质结构预测难题[8]，到图文生成模型实现高精度内容创作、大语言模型具备通用推理与交互能力，人工智能已经从专用模型逐渐发展为具备一定通用表示、生成和推理能力的基础模型阶段。

这一系列模型设计形成了物理赋能神经网络架构设计准则：首先识别任务对应的对称变换规律，确定模型所需的不变性、等变性特征，将物理结构前置嵌入模型，替代传统的人工正则化约束。

因此，物理约束不应只表现为损失函数中的一个附加项，还需要通过边界条件、守恒关系、求解器残差或长期稳定性等指标接受独立检验。

其核心物理内涵是：物理系统的稳态演化，本质是自由能最小化的过程，即系统会不断修正自身状态，趋近于真实的玻尔兹曼平衡分布。

哈密顿量神经网络通过神经网络学习系统哈密顿量，天然保留物理系统的辛结构与能量守恒特性，适配轨道动力学、分子动力学等守恒系统建模；

ModernMathematicalPhysics(ISSN3042-5034)是一个领先的开放获取期刊，致力于快速发表以下三大关键领域的前沿研究：物理学中的数学方法、物理理论的严格形式化，以及受物理问题启发而产生的新数学。

不止于此，各类经典物理理论进一步拓展、完善了神经网络的设计体系：对称性理论推动等变神经网络的迭代演进[2]，为模型结构化设计提供严谨的约束依据；

当代人工智能已经从传统的数据拟合模型逐步发展为能够完成复杂感知、生成与推理任务的大规模学习系统，在训练动力学、参数耦合及集体行为等方面，呈现出典型的复杂系统特征，其运行规律、演化逻辑可以借助能量、信息、对称性、动力学等物理理论获得新的分析视角。

未来，随着物理理论的持续深耕与人工智能技术的不断迭代，物理第一性AI有望重塑智能系统的设计、训练与发展范式，开启物理驱动的通用超级智能新时代。

同时，物理理论通过“观测—推演—验证—修正”不断迭代完善，为构建具备小样本学习、创新发现与持续进化能力的新型智能提供了重要的科学范式。

同时指出，逼真视频并不自动等同于物理理解；

与物理化学相近似，化学物理（chemicalphysics）也是物理和化学之间交叉重叠的学科。

杂说“物理、化学、物理化学和化学物理”

杂说“物理、化学、物理化学和化学物理”杂说“物理、化学、物理化学和化学物理”精选

由于物理化学与化学物理交叉在一起，我国的专业目录里，二者往往都放在物理化学专业之下管理。

《化学物理学报》（ChineseJournalofChemicalPhysics‌缩写：Chin.

上面说过，我国各个传统的理科高等学校在化学专业中都设有庞大的物理化学专业，而化学物理专业似乎只有中国科学技术大学设立。

从专业学会的角度，我国的物理化学专业从属于中国化学会，化学物理专业则从属于中国物理学会。

它的化学物理系由钱学森、郭永怀、柳大纲等于1958年创办，旨在培养物理与化学结合的复合型人才。

这个方面最传统的国际刊物有《物理化学杂志》(TheJournalofPhysicalChemstry)和《化学物理杂志》(TheJournalofChemicalPhysics)。

），由中国物理学会主办，中国科学技术大学和中国科学院大连化学物理研究所共同承办。

内容涵盖数学物理、化学化工、生命科学、地球科学、工程与材料科学、信息科学、管理科学、健康医学、交叉科学等领域，设置Article、Review、Highlight、Perspective、Commentary、Letter和News&Views等栏目。

本届会议以“宏观量子效应：前沿与应用”为核心议题，诚邀国内专家学者共同探讨宏观量子现象背后的前沿物理机制与理论突破，展望其在下一代量子信息技术等关键领域的应用潜力，共绘智能量子时代的未来图景。

因为它让我越来越清楚地看见：不同学生进入物理的方式是不一样的，不同课程训练人的方式也是不一样的。

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2.4物理推理：通向AI少样本学习创新与自进化

该奖项授予约翰·霍普菲尔德（JohnHopfield）与杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton），表彰其“使利用人工神经网络进行机器学习成为可能的基础性发现和发明”，显示出物理思想与人工智能研究之间的深层联系受到学界高度认可。

在推理层面，物理思想有望突破传统人工智能对数据拟合与经验模式的过度依赖，推动AI提升少样本推理、规律发现与创新探索能力。

新时代物理教育应进一步打破物理、数学与计算机学科之间的壁垒，构建交叉融合的课程体系，将物理思想、数学基础与AI技术有机结合，培养能够理解、优化乃至创造新型AI理论与架构的人才，鼓励学生从物理直觉和第一性原理出发，探索突破现有AI范式的新型模型结构、学习机制与训练方法。

这一物理思想正好适配人工智能的架构优化需求。

传统纯数据驱动的AI神经网络，往往忽略任务本身的物理对称性，需要消耗海量数据、大量参数学习基础规律，泛化能力差、训练稳定性低。

而依托物理对称性设计模型，本质是将自然规律前置嵌入网络结构，大幅降低模型的学习成本[10]。

自由能是统计力学的核心物理量，描述了热力学系统的自由能量状态，结合变分推导可得出核心恒等式，将系统能量、熵、概率分布差异完美融合。

与此同时，统计力学、信息物理与量子力学的发展，深化了人们对信息与计算物理基础的认识，也为探索人工智能新的理论与计算范式提供了重要启发。

郭光灿院士｜量子计算发展现状——2025年全国高等物理基础课程教育学术研讨会大会报告

世界模型试图让AI学会空间、时间、因果和物理变化。

在这一探索性分类中，比“大模型仍然热门”更令我关注的是，评测、验证、失效诊断、物理反馈、长期推演、工具使用和系统恢复等问题反复出现。

物理信息合成数据、物理反馈分子生成、PDE长期推演、细胞世界模型和湍流生成等工作，让“物理AI”相关研究开始更加丰富。

AlphaFold2学会了从这些协同突变模式中读出空间距离信息，再结合物理化学的约束，生成高精度的三维结构预测。

在我国各高等学校的化学各专业中，物理化学专业的队伍往往都是最“庞大”的，它的“手伸的很长”，差不多伸到了无机化学、有机化学、高分子化学、化学生物学等各个“二级学科”，像分析化学的研究差不多都是依靠物理仪器了。

有人一看是“物理化学”，还以为是中学的物理和化学呢，就给自己的子女买去了，到家才知道不是中学的物理和化学而是大学教科书。

物理化学的传统研究领域除了化学热力学、化学动力学外，有电化学、光化学、界面化学、胶体化学、催化等，而量子力学和计算机技术的发展，使得包括量子化学在内的理论和计算化学有了飞速的进步。

物理化学（physicalchemistry）是化学学科下的二级学科。

记得当时大学的《物理化学》类教科书也往往被人错买。

《物理化学学报》（ActaPhysico-ChimicaSinica‌，缩写：ActaPhys.

PhysBench专门评测视觉语言模型对物体属性、物体关系、场景理解和物理动态的理解，包含10,002条图像—视频—文本交错数据[25]。

微分方程与物理动力学不断启发神经网络架构和生成模型的发展，例如主流扩散模型的生成机制，便依托热力学方程构建成型[3]；

从统计物理的视角看，人工智能的学习过程可以理解为系统在数据与任务约束下不断降低不确定性、优化能量–熵权衡的动态过程，自由能最小化为分析这一过程提供了统一理论框架。

统计力学、量子力学、复杂系统理论等经典物理体系，早已为现代人工智能的诞生与发展埋下了理论伏笔，构成了智能计算的底层语言与核心逻辑。

如果说伪造静态照片只是在二维平面上“画画”，那么伪造动态视频则是在挑战整个物理世界的运行法则。

这套方法之所以坚固，在于它不试图去猜测AI可能在哪里犯错，而是主动追问一个根本问题：这个场景如果真实物理世界里，应该呈现什么模样？

一言以蔽之，要确认屏幕对面的你，是一个真正生活在物理世界中的碳基生命，而非一段完美渲染的硅基录像。

展望未来，安全核身系统也许需要引入物理世界的动态变量作为更根本的凭据——比如要求用户在验证时完成一个随机动作，再实时分析光线在面部肌肉运动中的变化轨迹，捕捉环境中那些细微却独一无二的反射特征。

4物理一致性：为什么声学与光学不能分开理解

•物理一致性：运动、碰撞、重力、反射、折射、形变、破碎、液体和材料响应应符合基本物理规律。

面向机器人、自动驾驶、工业仿真、空间计算和复杂工程系统，真正有价值的世界模型应同时具备时间一致性、空间一致性、物理一致性、动作可控性、多模态一致性和真实部署可迁移性。

Nature也在2026年社论中指出，具身智能、世界模型和物理AI正在汇合，系统不仅要模拟世界，还要能在世界中行动[2]。