沐曦股份携手飞捷科思达成战略合作共同推动产业发展
3月27日,国产GPU芯片企业沐曦股份与物理AI基础设施供应商飞捷科思正式签署合作协议,双方将携手共建“国产算力+物理AI”新生态。根据协议,合作将覆盖国产GPU算力底座、可微物理仿真引擎、具身智能训练平台及物理大模型等核心环节,目标是打造一套自主可控、高性能且高可信的物理AI全栈解决方案。

在发布会现场,沐曦股份高级副总裁孙国梁发表了主题演讲。他透露,双方的合作渊源颇深:早在2025年,沐曦与飞捷科思就已启动联合测试与软件协同研发;到了2026年1月,沐曦更是通过战略投资成为飞捷科思的重要股东。至此,双方已形成“资本+技术+产业”的深度绑定格局。
孙国梁进一步指出,物理AI与具身智能正处爆发前夜,但产业链底层却存在明显断点——国产算力、物理仿真模型、引擎与应用场景之间的数据链路尚未完全打通。沐曦作为国产全栈GPU芯片的领军者,此次与飞捷科思联手,正是要补全这一关键闭环。从国产算力出发,经由物理仿真与模型训练,最终落地于工业制造、影视制作、居家康养、物流服务及智能工厂等多元场景,推动物理AI从技术突破走向规模化商用。
重磅发布
本次活动的另一大看点,是飞捷科思重磅发布了中国首个新一代可微物理仿真引擎——Fysics。该引擎集成了多物理材质统一求解、高精度碰撞接触、可微分物理模拟与大规模并行加速四大核心能力。与此同时,飞捷科思还推出了配套的MoziSim机器人仿真训练平台与OmniFysics全模态物理基础模型。这一系列产品共同构成了从仿真到现实的物理AI全栈基础设施,为具身智能、机器人及数字孪生等领域提供了关键的底层支撑。
沐曦股份高级副总裁肖鹏作为股东代表亦出席了发布会,并与飞捷科思创始团队及其他合作伙伴一同,见证了“飞捷科思物理AI新时代”的启幕。
赋能物理AI万亿市场
物理AI,如今已被业界广泛视为人工智能革命的下一波浪潮。
不妨做个比喻:如果说ChatGPT这类语言大模型是训练出的“超级大脑”,擅长处理文本与逻辑推理;那么物理AI则要求AI“长出身体”,能理解并遵循物理世界的规律,去执行真实环境中的任务。当前备受关注的具身智能机器人、世界模型等前沿方向,都可归入物理AI的范畴。
市场研究机构IDC预测,物理AI有望催生多个万亿级市场。以机器人为例,到2026年,其可应用场景数量预计将增长3倍,在制造、物流、医疗、服务等领域广泛渗透。至2029年,全球机器人市场规模将突破4000亿美元,其中中国市场将占据近半份额。
然而,物理AI的落地绝非易事,其背后离不开强大算力底座的支撑。物理AI依赖多模态、高维度的感知输入和复杂的决策输出,训练过程对计算资源的要求极为苛刻。唯有高性能的算力,才能高效处理海量数据,支撑深度学习、强化学习等算法的持续迭代,最终实现感知、理解与决策能力的统一构建。
此次与飞捷科思的合作,正是沐曦股份在物理AI前沿领域的一次关键落子,也是其“1+6+X”生态战略的重要实践。
根据这一战略,沐曦将以自研的全栈GPU芯片及兼容主流生态的MXMACA软件栈为核心算力底座(即“1”),深度赋能金融、医疗、能源等六大关键行业(即“6”),并积极拓展包括具身智能、低空经济在内的多个前沿场景(即“X”),让算力真正在产业场景中创造价值,赋能千行百业。
关于沐曦股份
沐曦股份专注于全栈高性能GPU芯片及计算平台的自主研发,致力于为智算、通用计算、云渲染等领域提供高能效、高通用性的算力解决方案,以支撑数字经济的持续发展。
游乐网为非赢利性网站,所展示的游戏/软件/文章内容均来自于互联网或第三方用户上传分享,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系youleyoucom@outlook.com。
同类文章
人形机器人赋号2.8万台意味着什么
2026年5月22日,中国机器人产业迎来一个里程碑式的时刻。在工业和信息化部的统筹指导下,全国人形机器人全生命周期管理服务平台正式启动运行。这标志着我国首套统一、可追溯、全覆盖的人形机器人数字身份管理体系进入全面实施阶段,为行业规范化发展奠定了坚实基础。 简单来说,自此之后,每一台在国内生产、销售或
AI智能戒指如何通过深度学习实现多维感知突破
AI技术正以前所未有的深度与广度融入消费电子领域,驱动可穿戴设备向微型化、智能化与场景化方向加速演进。近期,多款集成前沿AI算法的智能戒指密集发布,标志着这一品类已超越传统饰品或基础监测工具的范畴,进化为具备深度感知与主动服务能力的个人智能终端。通过机器学习与多维数据融合,它们实现了从被动记录到主动
工软生态高峰论坛圆满落幕 AI赋能产业铸基破局
11月25日,粤港澳大湾区国家技术创新中心在广州举办工业软件生态高峰论坛。论坛聚焦AI赋能国产工业软件,探讨通过软硬件协同、构建标准化数据资源库与智能搜索技术降低使用成本。广汽、超聚变等企业案例显示仿真效率提升、研发周期缩短。会议强调需协同算力、数据、AI与生态,推动工业软件从。
多任务学习训练方案:一个模型同时实现分类摘要与翻译
采用“共享编码器+多头解码”架构,使模型能同时处理分类、摘要和翻译任务。通过动态加权损失函数平衡不同任务,并分阶段渐进训练以避免表示坍塌。设计非均匀采样策略确保各任务数据均衡,同时引入任务感知门控实现特征解耦,从而提升多任务学习的整体效果。
人形机器人实现24小时无人值守自动化作业
人形机器人实现连续自主工作超过24小时,这一突破性进展源自Figure AI的最新公开演示,其实际运行时长已远超最初设定的8小时测试目标。 据这家位于加州的机器人公司披露,三台搭载了Helix-02人工智能系统的机器人,正在完全无人为干预的条件下,全天候执行包裹分拣与搬运任务。 值得一提的是,在实时
- 日榜
- 周榜
- 月榜
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
相关攻略
2015-03-10 11:25
2015-03-10 11:05
2021-08-04 13:30
2015-03-10 11:22
2015-03-10 12:39
2022-05-16 18:57
2025-05-23 13:43
2025-05-23 14:01
热门教程
- 游戏攻略
- 安卓教程
- 苹果教程
- 电脑教程
热门话题

