中国自研物理AI引擎：让机器人学会投篮
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于2026年4月20日当日，在上海浦东的飞捷科思智能科技公司的演示大厅那儿，一段有关机器人学习投篮的视频引发了业内的震动。在画面之中，一台双臂机器人最开始的时候把篮球胡乱地抛向各个地方，在经过了不到8小时的自主训练以后，它已经能够连续20次精准地命中标准篮筐。这样的一个跨越让人联想到2016年AlphaGo击败李世石时候的情景，彼时围棋AI从业余状态达到超一流仅仅只用了数月的惊人速度。不同之处在于，这一次的突破发生在中国自主研发的物理仿真底层，也就是可微分物理引擎Fysics。
物理AI时代 仿真引擎成为战略制高点
先是GPT的文本生成，再到Sora的视频生成，人工智能正在从虚拟世界迈向真实物理空间，全球科技巨头都一致觉得，要让AI明白重力、摩擦力、碰撞形变等物理规则，这是达成人形机器人、自动驾驶、工业数字孪生等万亿级产业的关键，英伟达CEO黄仁勋在2026年1月国际消费电子展上，17次谈到“物理AI”这个概念，把它定位成AI产业的下一场核心竞赛。
中国“十五五”规划纲要已然明确把人工智能底层技术归入战略前沿领域，着重指出要加快实现基础理论的突破以及转化应用。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对记者表明，物理AI乃是人工智能从属感知迈向自由交互的必经途径。身为英伟达PhysX物理引擎的主要奠基人之一，他下定决心推动中国在这一关键技术方面达成自主可控。
两个痛点长期都存在于传统物理引擎之中，其一为不可微分，其二是仿真精度不足，国内企业在这方面依赖外国平台，因而自主可控的需求变得极为迫切，张立华团队整合学校与企业的科研力量，成功研发出国内首款可微分物理引擎Fysics，填补了这一空白。
可微分技术 让机器人从胡乱试错到智能纠错
“可微分”究竟指的是什么呢？张立华借助一个投篮方面的实例给出了直接的说明。传统的物理引擎好似一条单向的道路只能够朝着正方向去模拟篮球飞行的轨迹，然而却没办法告知机器人“为何没有投进”。Fysics则构建起了双向的通道，凭借梯度反向进行传播，可以精准地反馈出是力度过大或者角度偏左又或者是出手点过低。
这说明了机器人用不着开展海量随机试错 ，在飞捷科思的演示当中 ，机器人借助只用数百次尝试掌握了篮球投篮技术 ，然而传统办法需数万次甚至更多才行 ，Fysics还运用了多物理材质统一求解框架以及高精度接触解算 ，达成仿真与现实之间的迁移更顺滑 ，这恰恰是具身能力智能领域最难处理的 ，也就是从仿真到现实难题突破性质的解决办法。
按照普通用户的视角来看，这项技术最为直接的影响在于，未来步入工厂以及家庭的机器人，将会更迅速地学会诸如倒水、叠衣、拧螺丝等精细操作，而无需工程师再三编写代码。张立华进行了形象的总结，他表示：“我们促使物理引擎从‘仅计算结果’提升为‘自主进行纠错’，实现了AI从仿真至现实的最后一公里的打通。”。
全栈基座 从底层引擎到操作系统级布局
飞捷科思物理AI全栈体系中，Fysics呀它可不是孤立的产品，它是那核心底座。就在这如同“心脏”般的Fysics之上，团队搭建起了MoziSim仿真训练平台，这就如同是一座数字工厂，它能够大规模地去生产机器人训练所需要的数据。与此同时，还开发出了OmniFysics全模态物理AI基础模型，它作为智能体“大脑”负责着感知、理解以及推理。
现实世界的通用操作系统被张立华类比成了这一组合。业内进行分析觉着，从引擎、平台、模型再到评测标准，飞捷科思正给物理AI的底层规则下定义。该团队还将国际首个全维度物理感知与逻辑推理评测基准发布了，给行业提供了能够量化的衡量尺度。
我被这一布局引发联想，想到安卓系统借开源生态统治智能手机市场所走的路径。张立华清晰表明，未来3至5年要构建起“国产算力+自主引擎+开源生态”的完整链条。在此之前，飞捷科思已然跟沐曦股份、并行科技、拓斯达、粒界科技等生态伙伴展开合作，就算力适配以及场景落地深入推进协同。
产业落地 降低训练成本催生万亿级应用场景
在人形机器人以及具身智能领域，Fysics的产业化价值首先展现出来。传统训练方法依靠真实硬件进行反复的试错操作，一台机器人要是出现损坏，其维修成本高达数万元。然而，可微分仿真训练极大地减少了对实体设备的需求，机器人能够在数字世界里头完成绝大部分的技能学习，仅仅需要少量的真实环境去验证。
于工业数字孪生这个方向范畴之中，Fysics具备能够以高精度去模拟设备之运行状况、物料之间交互情形以及产线流程的能力。有一家汽车制造企业，能够借助该平台预先测试新产线的效率瓶颈所在位置环节方面情况态势趋向，并开展进行预测性维护工作举措动作行为办法步骤，从而显著地降低停工所造成的损失损害亏空。依据行业所进行的测算计算核算统计，仅仅制造业数字孪生这单独一项内容项目条目，每一年可为企业节省省下节约数百亿元的成本花费支出开支款项。
这个技术线路使我联想起特斯拉借助仿真去训练自动驾驶系统的举措，特斯拉运用数亿英里的仿真驾驶数据，极大地削减了实际路测的需求，如今，中国具有了自主可控的物理仿真底层，对于国产人形机器人企业、自动驾驶企业以及智能装备企业来讲，意味着不会再受国外物理引擎的授权限制以及算法黑箱的制约。
多方协同 构建国产算力与开源生态闭环
飞捷科思未来3至5年的核心战略，是达成“国产算力+自主引擎+开源生态”的闭环。张立华道出，团队正联合国产芯片厂商、科研机构等诸多方面力量，一同促使物理AI从实验室迈向规模化应用。之前，飞捷科思已跟沐曦股份在算力适配层面着手深度合作，以此保证Fysics能够在国产GPU平台上高效运行。
并行科技、拓斯达、粒界科技等生态伙伴，在场景落地之方面，与飞捷科思形成合力，于生态协同之层面，同样共商共进构成一股力量。这一联盟得以构建，使人联想到早期在安卓系统联合各大手机厂商之际，共同对抗封闭生态的往昔过往。对于投资者来讲，物理AI底层技术实现国产化突破，意味着一条全新产业链正在逐步形成，从芯片领域开始，到引擎部分，再到仿真平台以及行业应，每个环节内含着巨大的市场机会，这是不容忽视的现实状况。
对于身处行业的从业者而言，具备自主可控特性的物理仿真引擎会极大程度地降低研发门槛，以往那些需购买国外授权、学习复杂接口的中小企业，在未来能够借助开源生态迅速搭建起自身的机器人训练系统，这会促使中国在物理智能以及具身智能领域实现整体跨越。
前景展望 中国能否引领物理世界认知竞赛
物理AI被张立华称作“关于物理世界认知的竞赛”，在这场竞赛里，Fysics的诞生表明中国于底层核心技术领域占到了一个重要位置，自2016年AlphaGo引发深度学习热潮起，至2023年大模型风靡全球，中国在算法以及应用层面一直紧紧跟随，而在物理AI这个全新的赛道上，国产可微分物理引擎的率先取得突破，给出了换道超车的可能性。
当然，挑战依旧存在，英伟达等国际巨头正加速推进物理AI布局，其Omniverse平台已积累众多工业客户，飞捷科思得尽快完善生态建设，吸引更多开发者与企业基于Fysics构建应用，张立华对此保持着清醒，“我们期望成为全球物理智能时代的核心基础设施提供商。”。
回首看待机器人投篮，从起初的随意抛投，一直到后来能做到百发百中，这整个过程，这项技术所产生的变革意义，远远不只是局限在体育场景方面。它预示了这样的情况，于不太长远的稍后时间里，机器人将会具备如同人类那般的能力，借助“练习”去掌握各类不同的物理技能，进而能真正地融入到我们日常的生产以及生活里面。
读过此篇文章之后，你觉得物理人工智能最先要在哪个行业达成大规模商业化落地呢——莫非是让具备人类形态的机器人走入家庭之中，亦或是使工业数字孪生去优化制造生产的流水线呢？欢迎于评论区域分享你的判断，而且也千万不要忘记去点击点赞以及进行转发，从而让更多的人能够目睹中国硬科技的这一突破性进展。
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