飞捷科思完成数亿元Pre-A轮融资 押注物理AI底层突破

凤凰网科技讯 5月24日,飞捷科思智能科技(上海)有限公司日前正式完成Pre-A轮融资 ,累计融资规模达数亿元。本轮Pre-A3融资由致道资本、云启资本联合领投,东方富海 、硅港资本等老股东持续跟投,同时引入泰达基金、常垒创投、长石资本 、磐谷创投、中赢创投等多家机构。此前完成的两轮融资已为Pre-A轮整体收官奠定基础 ,多轮资金注入从侧面反映出资本市场对其底层技术方向与商业化空间的判断 。

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飞捷科思的核心竞争力建立在团队对物理引擎技术的长期深耕之上。公司创始人张立华是英伟达PhysX物理引擎的主要奠基人之一,团队具备全球一线物理引擎的研发积累。今年3月27日,飞捷科思发布完全自主研发的国内首个可微分物理仿真引擎Fysics ,并同步推出一站式仿真训练平台MoziSim、全模态物理AI基础模型OmniFysics以及双向标准化评测基准体系,由此组成一套覆盖“物理仿真 、数据生成、模型训练、量化评测 、产业落地”的全链路技术底座 。

当前物理AI赛道正在成为人工智能从虚拟走向现实的核心方向。英伟达、谷歌DeepMind、特斯拉 、Meta等海外科技巨头均围绕自研物理引擎搭建仿真与训练平台,加码布局具身智能与世界模型。国内机器人产业虽在加速发展 ,但主流企业大多依赖海外成熟仿真平台与物理引擎推进研发,底层工具的自主性缺口较为明显 。

行业规模化落地仍面临多重挑战。数据驱动模型易出现物理幻觉,复杂场景下的推理稳定性不足 ,仿真到真实的迁移往往导致实用性衰减。与此同时 ,真实交互数据获取成本高昂,传统物理引擎多采用不可微分架构,难以与AI训练深度适配 。飞捷科思推出的Fysics可微分物理引擎尝试从多物理统一求解 、高精度仿真和全链路协同等维度突破上述局限 ,以此补足产业链关键环节的技术缺口,推动国产物理AI技术向全球前沿位置靠拢。

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