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 Fluid
Mechanics、Physics of Fluids、Nature Computational Science 等顶刊持续刊发"AI+CFD"、
"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。
