編者按

當(dāng) AI 正在重構(gòu)科研與產(chǎn)業(yè)的底層邏輯，AI for Science 早已不是紙上概念。4月28日，未來(lái)光錐聯(lián)合北京中關(guān)村學(xué)院AI商學(xué)院，共同推出「AI for Science 創(chuàng)變者說(shuō)：學(xué)界 × 產(chǎn)業(yè)先鋒對(duì)話系列沙龍」。首期活動(dòng)邀請(qǐng)了3 位一線嘉賓。極映科技創(chuàng)始人&CEO高鑫完整拆解了 AI 驅(qū)動(dòng)的下一代物理仿真的底層邏輯，分享了極映科技用通用物理基礎(chǔ)模型，重構(gòu)工業(yè)仿真、打開(kāi)具身智能想象空間的實(shí)踐與思考。

如果我們能在數(shù)字世界里，1:1 復(fù)刻整個(gè)真實(shí)物理世界的所有規(guī)律，重建一個(gè)完全貼合現(xiàn)實(shí)的數(shù)字孿生宇宙，那是不是能證明，我們?nèi)祟?lèi)本身，也正生活在一個(gè)巨大的模擬器里？

世界模型，缺了“物理”這一塊

現(xiàn)當(dāng)下，世界模型成了AI圈的熱詞，但高鑫的判斷很清晰：真正的世界模型，從來(lái)不是一個(gè)模型打天下，而是語(yǔ)言、感知、物理三大基礎(chǔ)能力的融合。

就像我們?cè)u(píng)價(jià)一個(gè)人，會(huì)說(shuō)他的情商、智商、財(cái)商，本質(zhì)上是在描述他不同維度的能力，一個(gè)人對(duì)外展現(xiàn)的所有特質(zhì)，都是各類(lèi)能力的復(fù)合體。那放到 AI 時(shí)代，我們完全可以做出這樣的判斷：未來(lái)每一項(xiàng)核心基礎(chǔ)能力，都會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)專(zhuān)屬的基礎(chǔ)模型。

語(yǔ)言基礎(chǔ)模型有GPT、Claude，感知基礎(chǔ)模型有CLIP、SAM、Sora，唯獨(dú)物理模型——從日常拿杯子該用多大力的直覺(jué)，到學(xué)過(guò)物理后的專(zhuān)業(yè)推理——始終是AI尚未補(bǔ)齊的關(guān)鍵一環(huán)。

極映科技的初心，就是想把經(jīng)典物理范疇內(nèi)的規(guī)律，做成一個(gè)通用的物理基礎(chǔ)模型。當(dāng)語(yǔ)言、感知、物理三大基礎(chǔ)模型都到位，真正的世界模型才會(huì)自然涌現(xiàn)。

傳統(tǒng)的物理仿真，跟不上 AI 時(shí)代的工業(yè)需求了

其實(shí)用計(jì)算機(jī)還原物理規(guī)律這件事，早就不是新鮮事——上世紀(jì)50年代就有了，也就是我們說(shuō)的物理仿真。

舉個(gè)最直觀的例子：測(cè)試新車(chē)空氣動(dòng)力學(xué)，過(guò)去要造真車(chē)、送進(jìn)風(fēng)洞，耗時(shí)數(shù)月、成本數(shù)百萬(wàn)；而物理仿真，就是在計(jì)算機(jī)里“重演”物理世界，不用造樣車(chē)，改個(gè)設(shè)計(jì)就能立刻重新算，省時(shí)又省錢(qián)。

物理仿真的核心，就是用計(jì)算機(jī)求解物理規(guī)律的數(shù)學(xué)方程（比如描述流體的Navier-Stokes方程），不管是汽車(chē)氣動(dòng)、機(jī)器人高難度動(dòng)作，還是影視里逼真的水流/煙霧特效，背后都是它在發(fā)力。

根據(jù)麥肯錫2023年調(diào)研，未來(lái)5年全球約30萬(wàn)億美元的新產(chǎn)品研發(fā)，都要靠物理仿真。更關(guān)鍵的變化是企業(yè)對(duì)仿真的訴求優(yōu)先級(jí)，已經(jīng)發(fā)生了根本性翻轉(zhuǎn)。過(guò)去企業(yè)的考量順序，是先優(yōu)化性能，再降成本、降工程成本，最后才是加快產(chǎn)品上市；但現(xiàn)在完全反過(guò)來(lái)了，企業(yè)把加快上市放在了第一位，后面依次是降成本、優(yōu)化性能，最后才是降工程成本。

"加快上市時(shí)間"已經(jīng)從最末位，躍居企業(yè)對(duì)仿真的第一需求，但傳統(tǒng)仿真，根本支撐不了高速迭代的訴求。它面臨四個(gè)結(jié)構(gòu)性瓶頸：

- 速度慢：?jiǎn)未吻蠼庖獢?shù)天，工程團(tuán)隊(duì)大量時(shí)間消耗在等待上；

- 門(mén)檻高：網(wǎng)格劃分、邊界條件設(shè)定、參數(shù)調(diào)優(yōu)等工作都要5年以上經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)家；

- 成本貴：主流軟件年費(fèi)數(shù)十萬(wàn)，還要配高性能計(jì)算集群；

- 覆蓋面窄：中小企業(yè)滲透率不足10%。

AI時(shí)代，工業(yè)需要的是人人能用、隨取隨用、即時(shí)反饋的物理推理能力，而不是只服務(wù)高端專(zhuān)家的工具。

極映 1.0：從專(zhuān)家工具到人人可調(diào)用的基礎(chǔ)能力

正是看到這些行業(yè)痛點(diǎn)，加上我們對(duì)AI時(shí)代物理能力的判斷， 我們?cè)?024 年底創(chuàng)立了極映科技，目標(biāo)是：讓任意幾何、任意工況的物理仿真，簡(jiǎn)單、快速、精準(zhǔn)地實(shí)現(xiàn)。

我們首先選擇的商業(yè)化場(chǎng)景是工業(yè)——因?yàn)檫@是已知的、可以快速實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的市場(chǎng)。團(tuán)隊(duì)在過(guò)去幾年中啃下了四大技術(shù)難點(diǎn)，包括幾何復(fù)雜性、邊界與交互復(fù)雜、本構(gòu)泛化性和物理準(zhǔn)確性。

2025 年底，我們發(fā)布了極映 1.0 模型。相較傳統(tǒng) CFD 工具，極映 1.0 重構(gòu)了物理仿真的底層邏輯：將傳統(tǒng) 4-24 小時(shí)的典型推理時(shí)間壓縮至秒級(jí)，速度提升超 100 倍且精度損失低于 5%；以統(tǒng)一框架覆蓋流體、結(jié)構(gòu)、熱、電磁 4 大物理場(chǎng)，替代傳統(tǒng)相互獨(dú)立的分散工具；采用無(wú)網(wǎng)格技術(shù)省去復(fù)雜網(wǎng)格劃分，搭配自然語(yǔ)言交互實(shí)現(xiàn)零專(zhuān)業(yè)門(mén)檻上手，打破了傳統(tǒng)工具強(qiáng)依賴(lài)專(zhuān)家的壁壘，且已在多個(gè)真實(shí)工業(yè)場(chǎng)景完成精度驗(yàn)證。

這是工業(yè)仿真領(lǐng)域的一次范式跳變，讓物理仿真從 “專(zhuān)家專(zhuān)屬工具” 轉(zhuǎn)變?yōu)?“人人可調(diào)用的基礎(chǔ)能力”。

比如，在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，過(guò)去做支架拓?fù)鋬?yōu)化，有上千篇學(xué)術(shù)論文在研究各種復(fù)雜的優(yōu)化算法，極度依賴(lài)工程師的經(jīng)驗(yàn)積累；現(xiàn)在用AI可以有更暴力的做法：生成數(shù)千種幾何方案，極映模型1-2小時(shí)就能全部仿真完，設(shè)計(jì)師只要挑符合需求的就行。從“被動(dòng)優(yōu)化”，變成“物理約束下的主動(dòng)生成”，設(shè)計(jì)空間直接拉滿(mǎn)。

我們整個(gè)技術(shù)發(fā)展的路線圖，核心是分兩步走：第一步，以純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方案，收集海量多物理場(chǎng)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出通用物理基礎(chǔ)預(yù)訓(xùn)練模型；第二步，在預(yù)訓(xùn)練模型之上做場(chǎng)景化封裝，落地到不同的應(yīng)用領(lǐng)域。當(dāng)前的 1.0 版本，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了 10-100 例小樣本微調(diào)即可快速適配場(chǎng)景需求；而正在研發(fā)中的 2.0 版本，核心目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)零樣本物理推理，進(jìn)一步打破模型的應(yīng)用邊界。

不止于工業(yè)：打開(kāi)具身智能與世界模型的想象空間

工業(yè)，只是我們物理基礎(chǔ)模型的起點(diǎn)。現(xiàn)在，我們正在把這套能力，推向具身智能領(lǐng)域。

當(dāng)下行業(yè)已經(jīng)普遍認(rèn)識(shí)到視頻數(shù)據(jù)、第一人稱(chēng)視角數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器人訓(xùn)練的寶貴價(jià)值，我也相信，未來(lái)第三視角的視頻數(shù)據(jù)也十分有價(jià)值。但所有的視頻數(shù)據(jù)，都有一個(gè)致命的信息維度缺失 ——力學(xué)信息。

我們能從視頻里看到物體的外觀、尺寸、運(yùn)動(dòng)軌跡，卻無(wú)法知道 “用手抓握這個(gè)物體需要多大的力”“物體碰撞后會(huì)發(fā)生怎樣的形變”，而這些力控信息，恰恰是機(jī)器人靈巧手操作、完成高難度接觸任務(wù)的核心，是必不可少的維度。

我們正在做的，就是用物理基礎(chǔ)模型補(bǔ)全這個(gè)缺失的維度：把視頻里的視覺(jué)信息提取出來(lái)，輸入到我們的基礎(chǔ)模型中，就能直接輸出對(duì)應(yīng)的完整力學(xué)信息。這意味著，我們可以把互聯(lián)網(wǎng)上海量的人類(lèi)操作視頻，一夜之間轉(zhuǎn)化成機(jī)器人可以學(xué)習(xí)的訓(xùn)練語(yǔ)料。

而這，正是通用物理基礎(chǔ)模型最核心的價(jià)值：它把過(guò)去分散在汽車(chē)、航空、影視、機(jī)器人等不同行業(yè)的物理仿真工作，全部統(tǒng)一到了一個(gè)基礎(chǔ)模型里解決。當(dāng)這個(gè)通用物理基礎(chǔ)模型，和語(yǔ)言大模型、視覺(jué)大模型等其他基礎(chǔ)能力完成融合，我們所期待的真正的世界模型，自然就會(huì)應(yīng)運(yùn)而生。

這也是我們的初心：極映科技，就是要用 AI 極致地映射整個(gè)真實(shí)的物理世界。從復(fù)刻一個(gè)風(fēng)洞的氣流運(yùn)動(dòng)，到還原一個(gè)零件的形變過(guò)程，再到補(bǔ)全機(jī)器人訓(xùn)練的力學(xué)維度，最終在數(shù)字世界里，重建一個(gè)完整貼合現(xiàn)實(shí)規(guī)律的物理宇宙。

作者簡(jiǎn)介

高鑫，上海極映科技創(chuàng)始人兼 CEO，長(zhǎng)期關(guān)注 AI for Science 與物理仿真基礎(chǔ)模型。當(dāng)前主要研究方向是將深度學(xué)習(xí)與多物理場(chǎng)仿真結(jié)合，構(gòu)建能夠從幾何與工況直接預(yù)測(cè)物理場(chǎng)和關(guān)鍵性能的 AI 模型，推動(dòng)物理仿真從傳統(tǒng)“高門(mén)檻、長(zhǎng)周期”走向“秒級(jí)、自動(dòng)化、工程可用”。

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