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当前时间: 2026-05-25 01:15:39
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突围物理AI赛道!飞捷科思连续获多家知名机构加持
飞捷科思智能科技(上海)有限公司(简称“飞捷科思”)已完成Pre-A3轮融资。本轮由致道资本、云启资本联合领投,东方富海、硅港资本等持续加码跟投,泰达基金、常垒创投、长石资本、磐谷创投、中赢创投等多家投资机构联合参与。结合之前两轮融资,飞捷科思Pre-A轮融资正式完成,累计融资达数亿元,充分印证了资本市场对其全新底层技术方向、在超级赛道中的核心地位以及未来商业化空间的高度认可。依托核心创始团队,飞捷科思扎根物理AI底层技术攻坚。公司由英伟达PhysX物理引擎主要奠基人张立华教授创立,具备全球一线物理引擎研发积淀与技术认知优势。此前,飞捷科思已于3月27日正式发布了完全自主研发的国内首个可微分物理仿真引擎Fysics,与一站式仿真训练平台MoziSim、全模态物理AI基础模型OmniFysics以及双向标准化评测基准体系等共同构成了物理AI全栈技术底座,完整打通“物理仿真、数据生成、模型训练、量化评测、产业落地”的全链路技术闭环。2026年初,当黄仁勋在CES上宣布物理AI时代到来,全球物理AI正迎来爆发式热潮,成为人工智能从虚拟走向现实的核心赛道。英伟达、谷歌DeepMind、特斯拉、Meta等巨头均发力加速布局。英伟达凭借PhysX、Newton引擎与Omniverse平台,构建算力、仿真、模型全栈生态,目标打造物理AI领域的 “基础设施”;谷歌DeepMind依托MuJoCo 引擎深耕世界模型与机器人控制,聚焦具身智能推理能力突破;特斯拉以VLA模型结合自研轻量化求解器,推动Optimus人形机器人规模化量产;Meta基于Bullet引擎搭建Habitat平台,主攻低成本、高泛化的物理交互训练。中国的机器人行业正在蓬勃发展。目前智元、优必选、小鹏、傅立叶、宇树等公司,普遍采用英伟达Isaac Sim、Unity、Unreal作为主力仿真平台,物理引擎则集中在PhysX、MuJoCo、Bullet/PyBullet,部分企业开始尝试自研轻量化求解器。在全球传统巨头海量资金注入布局及全面占有市场的今天,飞捷科思以新一代物理引擎技术革命性突破为切入口,既是艰难的挑战,也是巨大的市场机遇。尽管产业热度高涨,物理AI规模化落地仍面临多重核心困境。其一,物理一致性与推理能力不足,数据驱动模型易出现 “穿墙、悬浮” 等物理幻觉,复杂场景下推理能力断崖式下跌,安全关键场景错误率仍不可接受。其二,Sim2Real鸿沟难以弥合,仿真环境无法完美复现真实世界的摩擦微变、传感器噪声等细节,导致虚拟训练成果迁移到现实后性能大幅衰减。其三,算力与成本壁垒高企,大规模世界模型训练需GPT-4级算力,单模型训练成本数千万美元,真实交互数据稀缺且昂贵,人形机器人精密硬件量产难度大。以上最核心难点在于,底层引擎技术受限,传统引擎多为不可微分架构,无法与 AI 训练深度耦合,全球具备可微分物理引擎自研能力的企业屈指可数。以飞捷科思发布的新一代物理引擎Fysics展现出来的特质,解决以上多重困境指日可待。飞捷科思自主研发的Fysics可微分物理引擎,作为中国首个实现多物理统一求解的可微分引擎,正迎来前所未有的商业机遇与产业价值。技术层面,Fysics从底层重构仿真逻辑,原生支持刚体、柔体、流体耦合求解,具备高精度接触解算、大规模并行仿真能力,动力学保真度达国际领先水平,可打通 “仿真 — 训练 — 优化” 全链路闭环,从根源解决Sim2Real鸿沟与联合学习难题。市场层面,全球物理AI底层技术未实现实质突破,PhysX、Bullet、MoJoCo三家最常见物理引擎尚未达到业界期待。记者所见到飞捷科思新一代物理引擎Fysics可赋能全场景物理AI研发,大幅降低训练成本、提升迭代效率,助力工业柔性生产、人形机器人多场景落地。长期来看,飞捷科思有望成为全球物理AI领域的 “新型操作系统”,实现规模化替代,具备全球竞争潜力,推动中国技术在物理AI核心基础设施领域从跟跑迈向并跑、领跑。
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