对 Emmi AI 的收购，凸显了 Mistral 致力于推动 AI 研究以及面向工业工程的企业解决方案达到最先进水平的决心。
Emmi 的工作现已成为 Mistral 的一部分，旨在从根本上帮助工程师更快地打造新一代产品，并为客户在大规模运营中获得持续的性能提升提供保障。
我们正在加倍投入，为塑造物理世界的行业构建基础性的物理 AI（Physics AI），这些行业包括航空航天、汽车、半导体和能源。
以下是这项工作所依托的一些已发表的突破性成果。
2025 年 12 月 1 日
追随音速：将神经代理模型推向高湍流跨音速区间
现有的航空航天数据集主要集中于二维翼型，忽略了这些关键的三维现象。为弥补这一空白，我们提出了一个新的数据集，包含跨音速区间三维机翼的 CFD 仿真。该数据集包含约 30,000 个具有独特几何形状和来流条件的样本，涵盖体场和表面场。
2025 年 11 月 25 日
流体智能：计算流体力学中 AI 基础模型的前瞻
在 GPU 和 AI 进步的推动下，计算流体力学（CFD）领域正在经历重大变革。本文通过将工业级 CFD 仿真拆解为核心组成部分，弥合了机器学习与 CFD 两个社区之间的鸿沟。
2025 年 10 月 17 日
面向汽车和航空航天应用的 AB-UPT
在这份技术报告中，我们为 AB-UPT 经过实证评估的用例新增了两个数据集，将高质量数据生成与最先进的神经代理模型结合起来。
2025 年 10 月 8 日
GyroSwin：用于回旋动理学等离子体湍流仿真的 5D 代理模型
核聚变在追求可靠、可持续的能源生产中发挥着关键作用。实现可行聚变发电的一大障碍是理解等离子体湍流，它会显著削弱等离子体约束，对下一代反应堆的设计至关重要。
2025 年 2 月 23 日
AB-UPT
用于空气动力学 CFD 的锚定分支通用物理 Transformer（Anchored-Branched Universal Physics Transformer，AB-UPT）。单块 GPU 即可处理原始几何，无需重新划分网格，支持 900 万表面单元和 1.4 亿体单元。
2024 年 11 月 14 日
NeuralDEM
首个面向大规模多物理场过程的端到端深度学习代理模型。可对流化床反应器等工业过程进行实时仿真。
2024 年 2 月 19 日
UPT：通用物理 Transformer（Universal Physics Transformer）
一个用于在各类时空问题上高效扩展神经算子的框架。同时支持网格和粒子仿真。