福州团队突破物理AI底层：国产可微分引擎Fysics助力机器人精准投篮
2026年4月20日，上海浦东飞捷科思智能科技公司演示大厅内，一段机器人自主学习投篮的视频引发广泛关注。画面中，一台双臂机器人在初始阶段投篮轨迹杂乱无章；仅经不到8小时训练，便实现连续20次命中标准篮筐。这一跃迁式进步，令人联想到AlphaGo横空出世时的震撼——而此次突破的根基，是诞生于福建科研土壤、由中国团队自主研发的可微分物理引擎Fysics。
物理AI时代来临：仿真引擎成国家战略新高地
继GPT重构文本世界、Sora重塑视觉生成之后，人工智能正加速向真实物理空间延伸。要让机器真正理解重力、摩擦、形变与碰撞等基本规律，物理仿真能力已成为人形机器人、自动驾驶及工业数字孪生等万亿级产业落地的前提。英伟达CEO黄仁勋在2026年1月CES展上17次强调“物理AI”，将其定义为下一阶段全球AI竞争的核心战场。
《中国“十五五”规划纲要》已将人工智能底层技术列为战略前沿方向，明确要求加快基础理论突破与工程转化。作为复旦大学智能机器人与先进制造创新学院副院长、飞捷科思创始人，张立华教授长期深耕物理仿真领域——他亦是国际知名PhysX引擎核心奠基人之一。如今，他带领团队扎根福州产学研协同生态，全力推进国产物理引擎自主可控进程。
传统物理引擎长期面临两大瓶颈：不可微分导致无法反向优化；仿真精度不足制约现实迁移效果。国内企业此前高度依赖海外平台，技术受制于人。张立华团队联合福州高校资源与长三角产业力量，成功研发出国内首款全栈自研可微分物理引擎Fysics，填补关键空白。
从试错到纠错：可微分如何重塑机器人学习逻辑
“可微分”意味着什么？张立华以投篮为例解释：传统引擎只能单向模拟篮球飞行路径，却无法告诉机器人“为何失准”；而Fysics构建了双向反馈通道，通过梯度反向传播，精准定位问题根源——是出手力度偏差、投射角度偏移，还是起跳高度不足。
这使得机器人无需海量随机试错。在飞捷科思实测中，该机器人仅用数百次尝试即掌握稳定投篮技能，相较传统方法动辄数万次的训练量，效率提升两个数量级。依托多物理材质统一求解框架与高精度接触解算能力，Fysics显著缩小仿真与现实之间的鸿沟，为具身智能领域公认的“仿真—现实迁移”难题提供突破性方案。
对终端用户而言，这意味着未来进入工厂或家庭的服务机器人，将能快速习得倒水、叠衣、拧螺丝等复杂动作，不再依赖工程师逐行编写控制逻辑。“我们正推动物理引擎，从‘只输出结果’迈向‘主动识别错误并自我修正’。”张立华总结道，“这是打通AI从虚拟仿真走向真实世界的最后一公里。”
全栈布局：以Fysics为基座打造国产物理AI操作系统
Fysics并非孤立工具，而是飞捷科思物理AI全栈体系的“心脏”。在其之上，团队构建了MoziSim仿真训练平台——一座高效运转的“数字工厂”，可规模化生成高质量机器人训练数据；同步研发的OmniFysics全模态物理AI基础模型，则承担起感知、理解与推理功能，堪称智能体的“大脑”。
张立华将这套组合比作面向物理世界的“通用操作系统”。团队已发布国际首个覆盖物理感知与逻辑推理的全维度评测基准，为行业提供可量化、可比较的技术标尺。这种从引擎、平台、模型到评测标准的系统性建设，正在重新定义物理AI的底层规则。
类似安卓早期联合手机厂商共建开放生态的路径，飞捷科思正着力构建“国产算力+自主引擎+开源生态”闭环。目前，已与沐曦股份（GPU适配）、并行科技（超算支持）、拓斯达（产线集成）、粒界科技（三维可视化）等多家福建及长三角企业展开深度协同。
降本增效：Fysics驱动制造业与服务场景规模化落地
在人形机器人与具身智能领域，Fysics率先释放产业化价值。传统依赖实体硬件反复试错的方式，单台设备损坏维修成本常超万元；而基于Fysics的可微分仿真训练，使90%以上技能学习可在数字空间完成，仅需少量实机验证，大幅压缩研发周期与硬件损耗。
在工业数字孪生方向，Fysics可高保真模拟设备运行状态、物料交互行为及整条产线动态流程。某华东汽车制造商借助该平台提前识别新产线节拍瓶颈，并实施预测性维护策略，年均减少非计划停机损失超千万元。据工信部下属研究机构测算，仅制造业数字孪生一项，全国每年可节约成本逾三百亿元。
这让人联想到特斯拉以亿级仿真里程替代实车路测的思路。如今，中国拥有了自主可控的物理仿真底层，意味着本土人形机器人、自动驾驶及高端装备企业，彻底摆脱国外引擎授权限制与算法黑箱束缚，真正掌握物理智能时代的话语权。
福州联动长三角：共建国产物理AI开源生态闭环
飞捷科思未来三年核心目标，是建成覆盖芯片适配、引擎开发、平台部署与生态运营的完整闭环。张立华介绍，团队正联合福州大学、中科院海西研究院等本地科研力量，并携手沐曦股份开展GPU深度优化，确保Fysics在国产算力平台上稳定高效运行。
并行科技、拓斯达、粒界科技等伙伴则聚焦场景落地，在智能制造、智慧物流、医疗康复等领域形成联合解决方案。这种跨区域、跨学科、跨产业链的协同模式，正逐步构建起具有福建特色、辐射全国的物理AI创新共同体。对中小企业而言，开源生态将极大降低技术门槛——无需高价采购国外授权、无需攻克复杂接口，即可快速搭建专属机器人训练系统。
换道超车：中国在物理世界认知竞赛中抢占先机
张立华将物理AI定义为“人类对物理世界认知能力的延伸竞赛”。从2016年AlphaGo引爆深度学习浪潮，到2023年大模型席卷全球，中国在算法与应用层持续跟进；而在物理AI这一全新赛道，Fysics的率先突破，标志着我国已在底层核心技术层面赢得关键卡位。
挑战依然存在：英伟达Omniverse平台已积累大量工业客户，生态优势明显。张立华坦言：“我们必须加速完善开发者工具链、扩大标杆案例覆盖、吸引更广泛企业参与共建。”其终极愿景清晰而坚定：“成为全球物理智能时代不可或缺的核心基础设施提供商。”
回看机器人投篮的进化历程——从漫无目标的抛掷，到百发百中的精准控制——其意义早已超越体育演示本身。它预示着一个不远的未来：机器人将像人类一样，通过“练习”掌握开门、搬运、装配等各类物理技能，真正融入福州的智慧工厂、东南沿海的无人仓库，乃至千家万户的生活场景。
你认为物理AI最先实现大规模商业化的领域会是哪里？是走进福州家庭的陪伴型人形机器人，还是赋能福建制造业升级的工业数字孪生系统？欢迎留言分享观点，并点赞转发，让更多人看见中国硬科技的扎实突破。
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