这个问题，在AI圈有个名字，叫“物理幻觉”。画面再流畅的AI，也会让杯子穿墙而过，水流凭空消失，一排多米诺骨牌同时起飞、而不是依次倒下。

　　过去一年半，来自全世界的资本，开始涌向这个问题的解法。有统计显示，近18个月，超过百亿美元流入了物理AI这条赛道。

　　而就在这几天，这条赛道里，传来一声响亮的落槌。8月初，物理智能领军企业飞捷科思宣布完成数亿元A1轮融资。本轮由老股东泰达科投携手海松资本、复旦科创共同领投，毅达资本、优势资本、踊跃资本、汇融基金、财鑫资本、湘江国投作为新增投资方参与投资；云启资本、硅港资本、中赢创投、常垒创投等现有股东继续追加投资。

　　先看一条时间线轮。经纬创投、东方富海联合领投，沐曦股份、驰星创投等参与，融资近亿元。钱花在哪？Fysics可微分物理引擎初代版本架构搭建，核心算法团队扩充。

　　2026年3月，Pre-A2轮。鼎峰科创领投，硅港资本、泰有基金、溢倡资本跟投，东方富海追加。钱花在哪？刚体、柔体耦合求解器优化，MoziSim一站式仿真训练平台产品化打磨，开始对接工业机器人客户，小范围试点。

　　2026年5月，Pre-A3轮。致道资本、云启资本联合领投，东方富海、硅港资本持续跟投，泰达科投、常垒创投、长石资本、中赢创投等十余家机构入局。钱花在哪？OmniFysics全模态物理AI基础模型研发，同步启动国产GPU深度适配。

　　打个比方。物理引擎这个东西，就像电力系统里的变压器。你平时看不见它，但所有电器都要靠它。谁先把合格的变压器做出来、做好，谁就掌握了整个电网的命脉。越早进场，座位越便宜；等赛道被验证了再进，座位就贵了。

　　所以，这半年三轮，每一轮都不只是“给钱”，而是给钱的同时，看公司有没有交出一项硬成果。

　　初代引擎架构。耦合求解器。产品原型。客户试点。全模态基础模型。国产算力适配。

　　时间来到8月。A1轮，数亿元。老股东泰达科投，从Pre-A3轮开始入局，本轮直接升为领投；云启资本、硅港资本、中赢创投、常垒创投，多轮贯穿。

　　复旦科创，依托复旦大学的产学研体系。对一家要做底层技术的公司来说，高校是人才的供给池，是技术的源头，也是成果转化的第一站。

　　跟投方，覆盖了国资基金、市场化头部创投、产业引导基金——毅达资本、优势资本、踊跃资本、汇融基金、财鑫资本、湘江国投。这笔钱，是为区域市场拓展、项目落地、政策对接准备的。

　　加码方，云启资本、硅港资本、中赢创投、常垒创投，都是Pre-A阶段的主力。

　　前锋，是市场化基金和产业资本，负责攻城拔寨，把技术变成订单。中场，是海松资本这样的硬科技基金，负责连接上下游。后卫，是国资背景的基金，负责区域落地、政策合规这些“后方保障”。守门员，是泰达科投这样的老股东，负责在最关键的时刻，守住长期主义的底线。

　　而物理AI——让人工智能理解物理世界、在物理世界干活——是人形机器人、工业数字孪生、无人工程机械从实验室走向产业化的底层技术。

　　飞捷科思全栈自研的可微分物理引擎，是稀缺的自主可控底层底座。它同时契合两条逻辑：国产算力替代，硬核科技自主创新。

　　上的三个动作：把比赛的规则改了就在融资宣布前不久，这家公司在2026世界人工智能大会（WAIC）上，一口气亮出了三张牌。

　　过去一年多，大家看世界模型，眼睛基本都盯着一件事：它生成的视频够不够真、画面够不够像。谁家模型能把一段“想象中的未来”渲染得以假乱真，谁就上头条。

　　大多数公司，做的是渲染器。飞捷科思做的，是模拟器——而且是其中最硬核的那种。

　　Fysiverse没有走“纯数据驱动、视觉生成导向”的老路，而是把自研的Fysics可微分物理引擎作为底层基座，采用“显式物理模拟器+生成式渲染器”双驱动架构，把重力、碰撞、摩擦、刚柔流体耦合这些第一性物理原理，直接写进模型的“大脑”里。

　　大部分世界模型，是在“猜下一帧画面长什么样”——靠海量像素统计去蒙。而Fysiverse，是在“算这件事本该怎样发生”——先让牛顿定律在数字世界里跑一遍，再决定画面长什么样。

　　这个区别，平时看不出来。但放到WAIC的演示现场，一目了然。同样是“一排柜子被推倒”的场景，不少主流世界模型会出问题：柜子同时倒下、没有接触就翻转、悬空飞散。而Fysiverse呈现的是：第一个柜体倒下、发生接触、力量一级一级传下去、其余柜体依次落地。

　　对一段短视频来说，“猜得不太准”顶多看着别扭。但对一个要进工厂拧螺丝、要端咖啡不洒、要在真实世界里移动避让的机器人来说，“算得不对”是要出事的。

　　这条管线是干什么的？简单说：给一张普通RGB图片，它就能完成物体拆解、空间约束校正、重力稳定性校验，直接输出可以接入物理仿真环境的三维资产。

　　过去，要把一个真实场景变成可仿真的虚拟场景，需要昂贵的扫描设备、复杂的建模流程、漫长的开发周期。现在，一张照片就够了。

　　为什么要开源？ 因为在标准之战里，开源是最便宜的“武器”。你的工具被越多人用，你定义的接口、命名、约定，就越接近事实标准。

　　把Real-to-Sim的门槛降下来，让全球的开发者、高校、产业客户都用这条管线。

　　飞捷科思联合复旦大学、哈尔滨工业大学等高校，沐曦、拓斯达、博雷顿、中国软件评测中心等32家产学研用资机构，成立了国内首个系统性物理智能创新联合体。

　　联合体以市场化任务榜单为牵引，打通底层算力、核心算法、场景落地、标准评测全链条——把“谁来定义物理AI的标准”“谁来验证物理AI的效果”“谁来承接物理AI的落地”这些单靠一家公司解决不了的问题，变成一桌人共同回答。

　　同时，6项深度产业战略合作同步落地：与拓斯达共建工业产线物理数字孪生方案，与博雷顿打造零碳矿山高危工况仿真系统，联合沐曦推出全国产化FysiStation物理AI训练工作站，联合评测机构搭建仿真测试场，落地数据采集闭环方案与产教融合实验室。

　　第一，底层核心技术的深度迭代。持续优化Fysics可微分物理引擎的求解性能，完善刚体、柔体、流体、颗粒多相耦合的高精度解算能力，迭代OmniFysics全模态物理AI基础模型和Fysiverse物理世界模型，夯实全栈自主可控的技术护城河。

　　第二，核心产品与行业方案的落地。推进MoziSim一站式仿真训练平台企业版商业化交付，针对工业机器人、人形具身智能、无人矿山工程机械、自动驾驶仿真四大核心赛道，打造标准化解决方案，扩大标杆客户落地数量。

　　第三，产业生态与团队能力的扩充。壮大算法研发、工程落地、市场交付核心团队，运营物理智能创新联合体生态，拓展国产算力适配、行业评测、产学研项目合作。

　　飞捷科思想做的，从来不是一家“模型公司”。而基础设施公司，卖的是“让别人能在上面盖房子的地基”——引擎、平台、标准、生态。

　　这背后是一个判断：物理AI的竞争，已经从“谁的模型参数大”，变成了“谁能把一整条生态协同好”。

　　2003年，他在美国Ageia公司，主持研发了第一代PhysX物理仿真引擎，并参与设计了世界第一颗物理仿真加速芯片PPU。后来，PhysX被英伟达收购，他又主导了引擎向GPU的迁移优化。

　　他比绝大多数人更早看到物理引擎的下一站。物理引擎的使命变了，它不再只是让画面“看起来像真的”，而是要让机器人、要让工业世界“线年，张立华回国，成为复旦大学长聘特聘教授、智能机器人与先进制造创新学院副院长，2022年当选中国人工智能学会会士。2024年，他创立飞捷科思。

　　飞捷科思CTO杨鼎康，是张立华在复旦培养的博士生、港中文MMLab博士后，中国人工智能学会清源学者入选者。

　　当张立华被问及“你希望外界怎么看飞捷科思”时，他的回答是： “放眼全球，物理AI产业才刚刚启程，各国都站在同一起跑线上。我们希望依托自研的新一代可微物理引擎，打造中国人原创的世界级技术底座。”

　　这不是一句漂亮话。这是一个做了二十多年物理引擎的人，对下一个二十年的判断。

　　世界模型的上半场，比的是谁画得像。下半场，比的将是——谁算得对。而“算得对”这件事，没有捷径。你得真的懂物理，你得真的把牛顿定律写进代码里，你得真的把引擎、数据、模型、场景、标准一整套闭环跑通。

　　而让AI学会“不碰碎杯子”这件事——把物理世界装进AI的大脑——正在变成一个数亿元的生意，一条刚刚启程的赛道，和一张亲自参与的新牌桌。

　　从“画得像”，到“算得对”。这半步，才是AI从屏幕走向真实世界的关键一跳。

　　史无前例！美国AI开始攻击线日，英国政府旗下人工智能安全研究所(AISI)发布报告称，调查发现，部分被测试的AI智能体曾持续进行针对真实个人和组织的潜在有害活动。

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　　近日，融媒体纪录片《制胜》首次披露国产舰载预警机的试飞过程。据试飞员介绍，“预警机很重很大，弹射的力道必须像手术刀一样精准。短短几秒，速度从零冲至数百公里，人被狠狠按在座椅上。”但前者并未退缩，而是一次次在极限的边缘进行测试。

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　　据@CCTV国际时讯 消息，当地时间8月7日，泰国首都曼谷以北的暖武里府一所中学发生枪击事件。据泰国警方消息，这名枪手先是在家枪杀了自己的祖父母，之后到校园行凶。泰国警方称，枪击造成包括枪手在内共7人死亡，受伤人数为15人。警方称枪手饮弹自尽前开了26枪，随身的包里还有更多子弹。