极映固体力学物理基础模型上海发布让AI理解物理规律

如何让人工智能真正理解物理世界？最近，上海极映科技发布了一款名为“极映2.0-s”的固体力学物理基础模型，在这个通往通用人工智能的关键领域迈出了实质性的一步。最大的亮点在于：这个模型不需要针对新的几何形状、新的工况环境或新的材料反复训练，就能在它从未见过的问题上，直接给出逼近传统数值算法精度的物理场结果。可以这样理解——当机器人拥有了对重力、碰撞、摩擦的“物理直觉”，当虚拟世界里的物理规律变得精准无误，我们离物理AI驱动的全新时代就不远了。极映科技创始人高鑫博士这样描述这个愿景。

当前AI研究的热点之一，是世界模型——它负责模拟环境动态并预测未来状态。但仔细观察会发现，现有的大多数世界模型都建立在视频数据学习、三维重建和物体语义识别上，本质上是在学习物体“看起来”如何运动，追求的是视觉层面的合理性和交互的连贯性。说白了，就是让AI学会“看”和“猜”，而不是真正“懂”。

高鑫和他的创业伙伴们提出了一个更硬核的观点：真正面向现实世界的世界模型，不能只满足于空间几何理解和物体识别，还必须具备对物理规律的建模与预测能力。无论是电子游戏里的碰撞、重力和流体效果，还是具身智能机器人的抓取、行走和环境交互，都离不开物理规律的支撑。区别只在于对物理保真度的要求不同：游戏更关注视觉真实感和实时交互，具身智能更关注物理直觉和行为可执行性，而工业级仿真则要求结果能被控制方程、边界条件、材料参数和实验数据严格验证——这是最高标准。

正是基于这样的判断，2024年底，三位专注于人工智能与物理仿真交叉领域的博士联合创立了极映科技。他们选择的切入点是工业——这个对物理准确性要求最苛刻的领域。目标很清晰：构建以真实物理规律和工程仿真数据为核心的物理世界基础模型，不是为了“看起来正确”，而是要让智能体真正理解并预测重力、摩擦、流体、热、应力等物理过程，让虚拟世界在物理层面具备可计算、可验证、可泛化的可信能力。目前公司已完成数千万元融资。

“极映2.0-s”固体力学物理基础模型的平台界面

“极映2.0-s”固体力学模型的发布，是这条创新路上的关键一步。固体力学是应用范围最广、工程需求最密集的物理场——从汽车车身结构件与支架，到半导体封装在热-机械载荷下的基板应力，再到医疗植入物与器械的力学响应，几乎所有承力结构件都需要做应力、应变、刚度分析。这个模型以大规模工程仿真数据和复杂三维几何数据为训练基础，能够直接从几何与工况出发，生成高保真的连续物理场结果，并输出具有工程意义的关键指标。

传统仿真流程有多慢？单次求解往往需要数小时甚至数天，而且极度依赖专家经验。这就导致工程师只能在有限的十几个经验方案里做优化，根本没法在完整的设计空间里搜索最优解。大模型的出现正在碘伏这一切。

“极映2.0-s”最核心的突破在于它的“零样本”泛化能力——即使面对训练集中从未见过的几何结构、从未出现的载荷约束组合、甚至超出训练覆盖的材料弹性模量区间，依然能保持极高的精度。这种物理一致性与几何泛化性，意味着工程级物理推理第一次从高度专业化、强依赖人工经验的仿真工具，演进为可以广泛调用的基础智能能力。

“我们以固体力学为起点，跑通了模型架构→数据集与质量体系→训练策略→泛化验证的完整闭环。下一步，模型可以扩展到流体、热力、电磁等其他物理场。”高鑫解释说，模型命名中的后缀记录了当前覆盖的物理场：“-s”代表固体力学。如果后续加入流体，就变成“极映2.0-sf”；再加入热学，就是“极映2.0-sft”；最终目标是一个覆盖全部物理场的统一物理基础模型。它将为数字孪生、具身智能和复杂系统预测提供可信的物理约束，成为未来世界模型的物理内核。

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