近年来人工智能与计算流体力学的深度融合为流体工程开辟了新路径物理信息神经网络PINN 能够将 Navier-Stokes 方程、能量方程等物理约束直接嵌入深度学习模型显著提升小样本条件下的预测外推能力深度强化学习DRL 正在改变传统的流动控制方式成功应用于圆柱绕流减阻、翼型气动优化、散热控温等主动控制场景PyFluent 自动化打通了商业软件与 AI 模型之间的数据管道使得批量仿真、代理模型训练成为可能。与此同时Journal of FluidMechanics、Physics of Fluids、Nature Computational Science 等顶刊持续刊发“AICFD”、“PINN湍流”、“强化学习流动控制”等交叉研究成果表明该方向已成为国际学术前沿。