本研究提出了一种物理信息神经网络控制框架（PINC），旨在提升水下车辆建模的数据效率和泛化能力。该框架通过结合初始状态、控制动作和时间输入，实现物理一致的状态过渡，验证结果显示其在长时间预测中的准确性显著优于非物理信息方法。