当生成式AI完成对数字世界的流量重构与场景渗透，人工智能产业的下一轮核心增长，已然转向物理世界的智能化改造。具身智能、人形机器人、工业数字孪生、高端制造等万亿级实体产业，正迫切需要一套能够与AI深度融合、原生适配、高效可信的物理仿真底层基座，以完成从实验室研发到规模化商用的关键跨越。

3月27日，飞捷科思正式发布了中国首个自主可控的可微分物理仿真引擎Fysics，并同步推出覆盖仿真训练平台、物理大模型、评测基准的全栈技术体系，不仅填补了国内物理 AI底层基础设施的空白，更以底层技术为矛划开了实体产业智能化的广阔商业空间，为中国抢占全球下一代AI竞争制高点奠定了坚实基础。

底层缺陷致万亿赛道商业闭环无法形成

物理AI作为具身智能、人形机器人、工业数字孪生等领域的核心支撑，其产业化进程长期受制于传统物理引擎的底层缺陷。传统物理引擎普遍不具备可微分能力，无法与AI训练形成深度耦合，导致仿真环境与算法优化相互割裂，模型学习效率低下、训练成本居高不下。

更为关键的是，仿真与真实世界的偏差难以修正，仿真到现实的迁移成功率长期不足 10%，大量前沿技术停留在演示阶段，无法实现工程化落地与规模化量产。底层基础设施的缺失，直接成为实体产业智能化升级的最大卡点，也让万亿级具身智能市场始终难以形成完整商业闭环，产业价值无法充分释放。

原生可微分架构，重塑物理AI商业逻辑

面对行业长期存在的核心痛点，飞捷科思选择从底层架构彻底重构物理仿真逻辑，以原生可微分设计实现刚体、柔体、流体、粒子等多物理场景的统一求解，成功打通仿真、训练、优化、再仿真的全链路闭环。这一技术突破带来的不仅是性能提升，更是商业价值的根本性重构。

Fysics物理仿真引擎具备高精度接触解算能力，让机器人抓取、步态控制等核心功能的仿真精度无限接近真实世界，同时支持百万级虚拟场景并行仿真，将AI训练效率提升 10 至 100 倍。在算力适配层面，引擎还全面兼容主流GPU，并与国产算力龙头深度优化，构建起了可信的底层技术生态，为商业化落地扫清硬件适配障碍。

同时，依托核心引擎能力，飞捷科思已经搭建起完整的物理AI产业技术基座，从仿真训练平台到物理大模型，再到行业评测基准，形成了从技术工具到物理AI操作系统的商业升维，构筑起难以复制的全栈技术壁垒。

多赛道共振，降本增效打开产业化空间

可微分物理仿真引擎的商业价值，核心体现在为实体产业降本、提效、加速量产三大维度，直接打通了相关产业商业化最后一公里。在人形机器人与具身智能等领域，Fysics引擎大幅提升仿真到现实的迁移成功率，有效解决了智能体行走不稳、抓取困难、学习效率低等行业痛点，显著降低了算法研发与产品迭代成本，推动人形机器人快速从实验室走向家庭、物流、工业等商业化场景。

在工业数字孪生与高端制造等领域，Fysics引擎支持多物理场一体化仿真，可完成产线虚拟调试、设备预测性维护等核心功能，结合传统CAE软件，更快用于真实场景实施，降低企业研发投入，推动国产工业软件替代进程，为制造业数字化转型创造直接经济效益。

资本与产业双重加持，增长确定性持续强化

产业落地的同时，飞捷科思已经快速构建起了完善的商业生态闭环。在发布会上，飞捷科思与沐曦股份、并行科技、拓斯达、粒界科技等行业龙头达成战略合作，围绕国产算力适配、云算力服务、工业机器人场景、数字孪生等领域展开全链条协同，形成底层引擎、算力支撑、行业应用深度融合的全产业生态。在资本层面，企业成立一年多就已获得东方富海、经纬创投等一线投资机构与产业资本的连续加注，资本的密集认可，充分印证了可微分物理引擎技术的稀缺性与物理AI赛道的商业确定性。从技术研发到生态合作，从资本加持到产业落地，飞捷科思已完成从初创企业到平台型公司的关键跨越，为长期商业增长奠定稳固基础。

从更宏观的商业视角来看，飞捷科思Fysics引擎的问世，预示着中国 AI 产业正从从模式套利转向技术定价。过去很多中国企业多集中在应用层竞争，利润空间有限、技术壁垒较低、行业内卷严重。而飞捷科思的Fysics引擎作为底层基础设施，具备高壁垒、高附加值、长周期的商业属性，能够掌控产业价值链核心环节，意味着中国企业首次在AI底层核心赛道实现与全球领跑者并跑，甚至在部分领域实现领跑，实体产业智能化的商业红利将由中国技术主导分配，中国硬科技自主创新真正实现可变现、可扩张、可全球化的商业价值。

物理 AI 的商业化大幕已然拉开，飞捷科思的 Fysics引擎正成为连接虚拟仿真与真实产业的核心桥梁。以飞捷科思为代表的中国底层技术力量，正站在产业爆发的起点，以技术创新驱动商业变革，将引领全球物理AI新时代，为中国实体产业智能化升级开辟全新路径，打开更为引人瞩目的商业价值空间。

来源：消费日报