IT时报记者贾天荣

如果让一个AI真正走进工厂、矿山，甚至成为一名机器人，它首先要学会的，可能不是“说话”，而是“遵守物理规律”。

一个机械臂为什么能够抓住物体？一块金属受到撞击后会怎样变形？机器人迈出一步后，怎样保持平衡？这些看似简单的问题，背后都涉及现实世界复杂的物理规律。当AI从屏幕里的文字、图片和代码，开始走向机器人、生产线和真实工业现场，“懂语言”已经不够了。AI正在进入一个必须“懂物理”的新阶段。

8月6日，物理智能企业飞捷科思智能科技（上海）有限公司（以下简称“飞捷科思”）宣布完成A1轮数亿元融资。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、湘江国投等作为新增投资方参与，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。

资本再次加码的背后，是一个正在浮出水面的产业判断：当AI从“数字世界”走向“物理世界”，物理仿真引擎、物理世界模型等底层技术，可能成为下一轮AI产业竞争的新底座。

而这也正是飞捷科思正在押注的方向。

五大产品构建全栈物理AI技术体系

《IT时报》记者了解到，2026年以来，飞捷科思持续加码物理AI、具身智能底层技术，并逐步形成从物理仿真到模型、数据和训练平台的完整产品矩阵。

目前，公司已经搭建全栈自研物理智能技术体系，形成五大核心产品：可微分物理引擎Fysics、具身智能仿真训练平台MoziSim、物理AI全模态基础模型OmniFysics、物理世界模型Fysiverse，以及全链路物理AI数据解决方案FysiData。

这五个产品分别覆盖物理智能产业链的不同环节。其中，物理引擎是整个体系的底层基础，仿真训练平台则承担具身智能训练和验证等任务；在此之上，物理AI基础模型与物理世界模型进一步增强AI对物理规律以及现实世界的理解能力，而数据解决方案则覆盖物理AI全链路数据需求。

换句话说，飞捷科思试图解决的并不是某一个具体场景的问题，而是从“怎么模拟物理世界”，进一步延伸至“怎么让AI理解物理世界”，最终再走向“怎么让AI在物理世界完成任务”。

这一技术路线，也与AI产业正在发生的变化高度契合。当大模型逐渐从“能说”走向“能做”，AI与现实世界的连接正在变得越来越紧密。具身智能是其中最典型的应用方向之一，而物理仿真、世界模型等底层技术，则可能成为连接虚拟训练环境与真实物理世界的重要桥梁。

从一家企业，到一个产业生态

除了技术产品本身，飞捷科思近期在产业生态层面的动作同样值得关注。在刚刚落幕的2026世界人工智能大会（WAIC）上，飞捷科思发布新一代物理世界模型Fysiverse，并牵头集结32家产学研用资单位，成立国内首个物理智能创新联合体。

围绕物理智能产业发展，该联合体推出仿真测试场、国产训练工作站、工业物理模型等六项联合落地成果。相比单一企业推出产品，这一动作更强调产业链上下游的协同。物理AI本身就是一项高度复杂的系统工程。从底层仿真引擎，到算法模型、数据，再到芯片、算力、机器人和工业应用，任何一个环节存在短板，都可能影响技术最终进入真实产业。

因此，飞捷科思此次推动成立物理智能创新联合体，意在通过产学研用资多方协同，将技术研发与产业场景进一步连接起来。据介绍，该联合体将聚焦物理仿真、物理世界模型、具身智能规模化落地等行业核心问题，联合攻关底层关键技术，共建行业标准化产业体系，共享自研技术成果与实体落地场景。

其目标并不是简单扩大成员数量，而是打通创新链、产业链、资金链、人才链、场景链，推动物理AI从单点技术突破进一步走向产业生态建设。这也意味着，国产物理AI产业正在从“单个企业做技术”的阶段，进入更加注重产业协同的新阶段。

资本加码，国产底座进入产业化窗口

记者注意到，飞捷科思并非首次获得资本关注。成立以来，公司已经完成多轮融资，先后吸引经纬创投、东方富海、云启资本、鼎峰科创、致道资本等市场化VC领投入局，同时获得沐曦股份、驰星创投、泰有基金、溢倡资本、长石资本、磐谷创投等产业及专业投资机构支持。

此次A1轮融资中，既有老股东继续加码，也有海松资本、复旦科创等机构加入，投资方阵容进一步扩充。从资本持续进入的背后，也可以看到物理AI正在从一个相对前沿的技术方向，逐渐进入产业化窗口。

尤其是在具身智能快速发展的背景下，真实世界训练成本高、周期长、风险大等问题，使仿真训练的重要性不断提升。通过物理仿真和世界模型，可以在虚拟环境中进行更多训练、测试和验证，再将成果迁移到真实场景，从而降低现实世界试错成本。

对于制造业而言，这种能力同样具有较大的产业价值。过去，AI更多解决的是信息处理问题；如今，当AI开始进入生产环节，它必须进一步理解设备、材料、空间、运动等真实世界变量。因此，物理AI真正的价值，或许并不只是再造一个“大模型”，而是建立一套连接AI与现实世界的底层技术体系。

目前，飞捷科思已经将这一技术路线延伸至具身智能、高端制造等产业方向。作为上海市徐汇区物理智能产业链链主企业，公司背后的核心团队由英伟达PhysX物理仿真引擎核心奠基人、复旦大学张立华教授领衔，核心成员来自清华大学、北京大学、复旦大学、上海交通大学等高校，在物理仿真、具身智能、多模态大模型等领域拥有技术积累。

“本轮A1轮融资是产业端与资本市场对国产物理AI底层自主技术路线的双重高度认可。”张立华表示。

按照公司规划，获得本轮数亿元资金支持后，飞捷科思将继续深耕全栈自研技术，同时依托产业联合体整合上下游资源，进一步夯实国产物理AI技术底座，并推动技术向具身智能、高端制造等产业场景落地。

对于正在从数字世界走向物理世界的AI而言，模型只是起点。如何让机器真正理解现实世界的规律，如何让虚拟训练更加接近真实环境，如何将算法能力稳定地迁移到机器人和工业现场，正在成为下一阶段AI产业竞争的新问题。

而随着资本、产业、科研机构和应用场景进一步聚拢，围绕物理仿真、物理世界模型和具身智能形成的国产技术生态，也正在从“补短板”走向“建底座”。