环球网 | 当AI学会“物理常识”:飞捷科思Fysiverse给世界模型装上“牛顿大脑”

在2026WAIC现场，一支中国团队让世界模型从“看起来像真的”跃迁到“物理上就是真的”。这不是夸张的修辞。

在2026世界人工智能大会物理智能创新生态论坛上，飞捷科思正式发布了全新一代物理世界模型Fysiverse——一个不再靠“猜像素”来生成下一帧画面，而是先让牛顿定律在数字世界里跑一遍、再决定画面长什么样的世界模型。

换句话说，它让AI第一次真正“懂”了物理。

一条没人走过的路：把物理引擎塞进世界模型的“心脏”

过去两年，世界模型赛道热闹非凡，大多数都很惊艳，但有一个共同的软肋：画面再流畅，物理不一定对。

杯子穿墙而过、水流凭空消失、多米诺骨牌同时起飞而不是依次倒下——这些“物理幻觉”不是bug，是数据驱动范式的结构性缺陷。模型只是在拟合像素分布，它不知道重力加速度是多少，不知道动量守恒意味着什么。

飞捷科思选择了一条完全不同的路。

Fysiverse的核心架构可以概括为一句话：“观测-状态-物理演化-视觉呈现”。它不是给生成模型外挂一条运动轨迹，而是把世界模型的计算链路彻底重构——Fysiverse-3D 先把二维画面还原成可计算的三维世界：每个物体的几何、材质、质量、摩擦系数，全部变成可仿真的数字资产；Fysics可微分物理引擎 作为“因果中枢”，用统一求解框架推演刚体、软体、流体、颗粒的真实运动——重力、碰撞、形变、飞溅，全部按物理定律计算；Fysiverse-Video最后把推演结果渲染成视觉画面，但渲染器只负责“化妆”，绝不干预底层物理逻辑。

“下一代世界模型的竞争，一定是将画面质量的竞争进一步走向世界状态与因果推演能力的竞争。”飞捷科思CTO杨鼎康在发布现场说。这句话的潜台词是：Fysiverse不是在生成视频，它在运行一个可计算、可验证、可复现的物理宇宙。

三个让人屏住呼吸的对比实验

发布会现场，飞捷科思放出了三组与现有主流世界模型的“同题PK”。每一组都像是给行业的一记“重锤”。

“第一锤”：多米诺骨牌。

提示词很简单：“地上放着四个柜子，最左边的那个向右倒下，把其他的柜子也带倒了。”

Fysiverse的结果：第一个柜体倾倒-发生接触-力量逐级传递-其余柜体依次落地。碰撞时序、动量传递、最终姿态，全部符合真实物理规律。“

第二锤”：软体玩偶。

提示词：“一只泰迪熊向右上方弹起，随后在重力作用下自然下落。”

Fysiverse的结果：泰迪熊沿右上方向弹起，在重力作用下自然回落，形态、姿态、空间位置全程保持连续，软体形变与能量耗散清晰可见。“

第三锤”：流体飞溅。

提示词：“一簇兔子形状的水团在重力作用下坠落并飞溅开来。”

Fysiverse完整呈现了水团受重力下落-触地破形-向外飞溅-逐渐铺展的全过程，流体形态变化与运动响应完全贴合真实世界。

“这些不是特效，是物理推演。”杨鼎康说。

开源！Fysiverse-3D向全球开发者敞开大门

如果说技术突破是“硬实力”，那么开源决策就是“大格局”。

发布会前一天，飞捷科思宣布Fysiverse-3D技术管线正式开源。这意味着：全球研究者可以直接运行、验证、开发这套系统——从单张图片输入，全自动完成场景结构化重建与物理合理性校验，输出可直导入仿真引擎的端到端流程。

这是世界上第一个支持单张图片输入、全自动完成场景结构化重建与物理合理性校验输出、可直导入仿真引擎用于机器人训练的端到端开源技术管线。

这不是谦虚的说法。在物理世界模型这个赛道，开源意味着把“展示能力”变成“社区可用的基础工具”，意味着从闭门造车走向生态共建。

从“像真实世界”到“服务真实世界”

2026年的WAIC，全球人工智能产业的关注重心正从通用大模型稳步转向物理智能。物理仿真、虚实融合、具身智能、世界模型，已然成为行业公认的新一轮技术核心增长点。

在这个关键节点上，Fysiverse的出现意味着什么？

它意味着世界模型终于从“视觉拟合”走向了“物理推演”；意味着中国团队在世界模型赛道上开辟了一条与众不同的原创技术路线；意味着物理AI从“概念热词”开始变成“可计算、可验证、可复现”的工程现实。

正如杨鼎康在发布尾声所说：“Fysiverse的价值最终不在于生成更多视频，而在于把真实世界转化为可复用的物理AI资产——可仿真场景资产、可重复的状态与视频序列、可闭环的评测任务。”

从“像真实世界”到“能够服务真实世界”——这就是Fysiverse的野心，也是物理AI的底气。

来源：环球网