摘要：

近期，华为携手中国人民大学高瓴人工智能学院孙浩教授团队，创新性地引入了基于思MindSpore AI框架的物理编码递归卷积神经网络（PeRCNN）。这项研究成果已在《自然》杂志的子刊《Nature Machine Intelligence》上发表，并已开放源代码至Gitee的MindSpore Flow代码仓库。

亮点与应用前景：

相较于物理信息神经网络、ConvLSTM、PDE-NET等传统方法，PeRCNN在模型泛化能力和抗干扰性方面显著提升，尤其在航空航天、船舶制造、气象预测等领域的应用潜力巨大。这一进展为解决复杂物理系统建模难题提供了新路径。

挑战与未来方向：

当前，数据驱动模型虽依赖于大规模数据集，但在多数科学研究中难以满足需求，且缺乏足够的解释性。物理约束神经网络（PINNs）通过引入先验知识约束模型训练，减轻对数据的依赖，但基于损失函数的软约束限制了结果的准确性。面对数据稀缺的挑战，寻求高精度、鲁棒性、可解释性和泛化性的解决方案，是学术界的共同目标。

PeRCNN的创新与价值：

华为与孙浩教授团队的合作，借助腾AI澎湃算力与思MindSpore AI框架，成功开发出物理编码递归卷积神经网络。这一创新实现对非线性偏微分方程的精确逼近，其核心在于强制网络编码物理结构，通过符号计算提炼出基础物理学表达式，从而使得PeRCNN能在不完整和高噪声数据中准确揭示潜在物理规律。

未来应用展望：

在流体力学、气象学、海洋科学等领域，PeRCNN有望突破传统计算限制，加速工业仿真与设计进程，成为AI与科学计算融合的前沿工具。特别是在处理湍流、激波等复杂非线性现象时，PeRCNN展现出了高精度、强大的泛化能力和抗噪性，预示着在飞行器流体力学、中期天气预报等关键领域实现重大突破的可能性。

总结：

华为与孙浩教授团队的合作，不仅推动了AI在物理编码递归卷积神经网络领域的创新，也为解决复杂物理系统建模、数据驱动模型的局限性提供了新思路。PeRCNN的诞生，预示着AI在科学计算领域的一次重要跃进，其应用前景广泛，尤其在航空航天、气象预报等行业，有望带来革命性的改变。