飞捷科思Fysiverse+物理智能创新联合体32家成立：国产物理AI从看懂到做对

duckwolf

2026年7月20日的WAIC物理智能创新生态论坛上，复旦大学长聘特聘教授、飞捷科思创始人张立华发布了新一代物理世界模型Fysiverse，并联合32家单位成立"物理智能创新联合体"。这场会议最重要的信号是：物理AI的竞争焦点从"看懂物理世界"切换到"在物理世界中做对"——而中国厂商选择了与英伟达Cosmos、特斯拉Optimus不一样的"显式物理模拟器+生成式渲染器"双驱动路径。


一、从WAIC看物理AI拐点信号

2026 WAIC释放了三个清晰信号：
1. 资金集中流向：近18个月内超百亿美元资金流入物理AI赛道，2026年Q1全球物理AI融资就超过64亿美元
2. 落地共识形成：人形机器人、世界模型、工业具身智能三大方向同时获得产业验证
3. 路径开始分化：英伟达Cosmos 3强化"物理一致性生成"、特斯拉Optimus走"端到端神经网络实时物理推演"、国产飞捷科思推出"显式物理模拟器+生成式渲染器"双驱动架构

资本+路径+落地三位一体，意味着物理AI从"科研突破"进入"产业化竞速"。


二、为什么"看懂≠做对"

张立华教授在论坛上点出了行业普遍回避的问题："AI模型能感知空间识别物体，并不代表能在物理空间中顺利完成任务。中间隔着状态建模、物理推演、策略规划、实时控制和安全验证等多个环节。"

具体而言：
• 状态建模：从感知到建模，物理对象有连续状态空间（位置、速度、加速度、接触力），这与离散的token完全不同
• 物理推演：模型需要内化牛顿力学、连续介质力学的基本规律
• 策略规划：在多约束、长视野、稀疏奖励的现实任务中规划
• 实时控制：从规划到执行，需要毫秒级控制环路
• 安全验证：失败成本高，必须有冗余与回退机制

英伟达、特斯拉用不同方法试图跨越这道天堑，但都还在"如何让生成模型逼近物理约束"的层面。飞捷科思选择了另一种思路：让生成模型只负责视觉表达，物理推演回归物理学本身。


三、Fysiverse的技术架构

Fysiverse的核心是双驱动架构：
• Fysics可微分物理仿真引擎：作为核心约束与因果引擎，让所有生成结果先过一遍可微分的物理仿真
• 生成式渲染器：保留生成模型在视觉表达上的优势（纹理、光照、视角），但生成出的每帧都要被物理引擎检验
• 国产GPU深度适配：底层算法、核心架构100%全栈自研，并完成对国产GPU的深度适配

与传统"端到端大模型"相比，这种架构的优势在于：任何生成出的画面都通过了物理一致性检验，不会出现"重物向上飘"或"液体无重力向上"这类典型的生成模型物理幻觉。代价是计算开销更高，需要物理引擎实时跑微分方程。

适用场景包括但不限于：
• 工业机器人仿真训练（数字孪生）
• 自动驾驶极端场景合成（罕见事故重建）
• 具身智能Sim2Real迁移（先在物理一致的仿真中训练）
• 制造业数字孪生（虚拟调试）


四、物理智能创新联合体32家

论坛同步成立的"物理智能创新联合体"由飞捷科思发起，联合：
• 国家级评测机构：中国软件评测中心
• 顶尖高校：复旦、哈工大等
• 国产算力龙头：沐曦股份等
• 机器人/制造业头部：拓斯达、智平方、博雷顿等
• 头部创投机构

32家机构覆盖了"评测-学术-算力-产业-资本"全链路。

与"挂个牌子、开个会"的传统产业联盟不同，联合体的实质性创新在运行机制：
• 任务榜：联合体发布真实产业难题，公开招标
• 订单榜：产业方公开需求订单，技术方投标
• 责任榜：每个攻关任务都有明确的责任主体
• 配套贡献积分与动态进退体系，以真实产业需求驱动技术攻关

简单来说：这不是松散联盟，而是带着积分制与市场机制的"实体公司+研究院"混合体。


五、为什么"全栈自研+国产GPU适配"是关键选择

物理AI的算力消耗远高于传统NLP/CV模型。一段5分钟的高保真物理仿真，可能需要数小时的多卡GPU推理。依赖英伟达CUDA生态意味着：
• 算力成本受制于人
• 大规模部署受出口管制影响
• 国产场景数据回流风险

飞捷科思100%全栈自研+国产GPU深度适配，等于在物理AI领域开辟了与英伟达、特斯拉并列的第三条路径：
• 英伟达路径：Cosmos世界模型+RTX/Thor硬件闭环
• 特斯拉路径：Optimus硬件+端到端神经网络
• 飞捷科思路径：物理引擎+生成器解耦+国产算力


六、给从业者的四点建议

1. AI产品经理：把"物理一致性"列为物理AI产品的硬指标，不要让生成模型"画物理幻觉"
2. 工业自动化从业者：评估引入可微分物理仿真引擎，把仿真精度从"看个大概"提升到"任务级对得上"
3. 国产算力厂商：抓紧布局"国产GPU+物理仿真引擎"的优化路径，这是物理AI时代的新护城河
4. 投资机构：物理AI的投资逻辑应该从"模型层"前移到"基础设施层"——物理引擎、可微分仿真、国产算力适配都会是下一波热点


七、展望

物理AI创新联合体32家的成立，标志着物理AI正式进入"产学研资协同攻关"的产业级阶段。预测2026下半年：
• 联合体发布前3批"任务榜"成果
• 飞捷科思与3-5家国产头部工业厂商达成仿真平台合作
• 国产GPU在物理AI场景的市占率从约15%上升到30%


数据来源

科技日报（2026.07.21）、WAIC 2026物理智能创新生态论坛发言（2026.07.20）、复旦大学张立华教授演讲、飞捷科思Fysiverse技术白皮书、NVIDIA Cosmos 3官方技术博客（2026.07.16）、特斯拉Optimus WAIC演示片段、中国人工智能学会秘书长林浩哲点评、Anthropic J-space论文（2026.07.06）