北京
近日，常壘創投參與投資物理 AI 基礎設施公司「飛捷科思」。
飛捷科思此前正式發布國內首個可微分物理仿真引擎Fysics，并同步推出覆蓋仿真訓練平臺、基礎模型及評測基準等在內的全棧物理 AI 技術基座體系。飛捷科思已經與復旦大學認知與智能技術實驗室（CITLab）聯合推出了全球首個面向真實物理世界的統一全模態評測基準——FysicsWorld。
此前，公司相繼獲得來自經緯創投、東方富海、沐曦股份（688802）、馳星創投、鼎峰科創、硅港資本、泰有基金的投資。
創始人張立華教授，英偉達PhysX物理引擎主要奠基人，目前任職復旦大學智能機器人與先進制造創新學院副院長。他曾是英偉達PhysX物理引擎的核心開發者。PhysX是全球使用最廣泛的物理引擎之一，游戲、仿真、機器人行業都在用。2011年他放棄了海外工作回國，2017年加入復旦大學參與創建智能機器人研究院。
Fysics作為國內唯一自研面向具身智能的新一代可微分、多物理、多材質統一求解物理仿真引擎，其核心競爭力極為顯著。 其自研引擎全面適配主流GPU，包括國產GPU，支持大規模并行仿真，可通過生成高質量合成數據，高效破解具身智能訓練數據匱乏的行業痛點，大幅降低場景搭建和機器人本體投入，這也是多個創投資金青睞的核心原因。
Fysics不是英偉達PhysX的翻版，底層邏輯就不一樣。傳統物理引擎是"給定輸入，算出下一個狀態"——你告訴它一個力，它算出物體怎么動。Fysics的可微分架構能告訴AI："你剛才的輸入讓你離目標更遠了還是更近了。"這個區別，決定了引擎能不能和AI訓練深度耦合。
張立華自己的比喻更直白：傳統物理引擎像一個純計算系統，可微分引擎相當于給AI加了一個方向指示器。通過梯度反向傳播，學習系統知道哪里錯了、怎么改。這個能力打通了"仿真—訓練—優化"的全鏈路。
即使在全球范圍內，具備完整自研可微分物理引擎能力的企業屈指可數。這不是應用層的微創新，是從底層重建仿真邏輯。
中國的機器人行業正在蓬勃發展。目前智元、優必選、小鵬、傅立葉、宇樹等公司普遍采用英偉達Isaac Sim、Unity、Unreal作為主力仿真平臺，物理引擎則集中在PhysX、MuJoCo、Bullet/PyBullet，部分企業開始嘗試自研輕量化求解器。
在全球傳統巨頭海量資金注入布局及全面占有市場的今天，飛捷科思以新一代物理引擎技術革命性突破為切入口，既是挑戰，也是屬于中國人自己的巨大歷史機遇。
常壘創投認為在AI高速迭代的今天，科創投資范式正發生巨大的變化。
我們發現生成式AI將對基礎性科學研究產生重要助推。在AI4S領域，常壘創投此前作為天使輪股東，輪聯合領投了生物AI基礎模型公司：探序秩元（IntelliGen AI）；公司創始團隊來自復旦大學智能復雜體系基礎理論與關鍵技術實驗室。
今年3月，探序團隊與四川大學華西醫院生物治療國家重點實驗室，以“Cryo-EM reveals mechanisms of natural RNA multivalency”為題發表在《Science》（科學）雜志上。這項研究將深度學習技術與冷凍電鏡（Cryo-EM）技術結合，通過篩選具有折疊潛力的RNA序列，成功解析了天然RNA多態性組裝的分子機制。這一成果不僅初步解決了長期困擾RNA結構研究的技術瓶頸，也為RNA生物學研究開辟了新的方向。
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