可微分物理引擎完成國産算力適配，物理AI落地再進一步

央視網消息：7月19日，在2026世界人工智慧大會（WAIC）物理智慧創新生態論壇上，復旦大學長聘特聘教授、飛捷科思創始人張立華教授領銜的團隊正式發佈全棧自研的新一代物理世界模型——Fysiverse。該模型採用"顯式物理模擬器+生成式渲染器"雙驅動架構，從底層算法層面回應了行業長期面臨的"物理幻覺"與"虛實遷移"難題。這一成果為物理AI從數字世界邁向物理世界提供了新的技術路徑。

"物理AI的技術瓶頸不是某一個單點算法，而是一整套需要打通的完整閉環基礎設施。"張立華在演講中指出，當前AI模型大多停留在感知層面的"語義理解"，尚未跨越到物理層面的"現實做對"。從識別物體到完成任務，中間涉及狀態建模、物理推演、策略規劃、實時控制和安全驗證等多重關卡，缺乏符合真實物理規律的底層支撐，AI在倣真環境中表現完美，落地真實場景往往面臨失效風險。

針對這一難題，張立華團隊研發出完全自主研發的Fysics可微分物理引擎。該引擎將物理規律作為核心約束，採用統一求解框架，處理剛體、柔性材料、流體及複雜力反饋的耦合作用。技術演示顯示，Fysics在高精度接觸求解上具有一定優勢，可規避國際主流引擎常見的"穿模"及能量不守恒等物理失真問題。該引擎已完成對國産GPU架構的深度原生適配，基於沐曦算力平台可支持超4000隻機器人的大規模並行倣真，為物理AI訓練提供了算力支撐。

基於Fysics引擎，張立華團隊進一步推出Fysiverse物理世界模型，構建了"Real-to-Sim（實景重建）-Sim-to-Sim（物理推演）-Sim-to-Real（虛實遷移）"的技術閉環。其中，Fysiverse-3D場景重建管線已於近期開源，支持從單張RGB圖像快速恢復三維場景並自動完成物理校驗。

為加速技術落地與生態構建，物理智慧創新生態論壇還發起成立了國內首個物理智慧創新聯合體。該聯合體匯聚復旦大學、哈爾濱工業大學、沐曦集成電路等32家産學研用資單位，建立"任務榜、訂單榜、責任榜"市場化運行機制，配套貢獻積分與動態進退體系，旨在以真實産業需求為導向，打通創新鏈與産業鏈。